数据挖掘毕业论文
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数据挖掘技术及其应?/p>
摘要
?/p>
随着网络?/p>
数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,
人们
积累的数据越来越多。数据挖?/p>
(Data Mining)
就是从大量的实际应用数据中提
取隐含信息和知识?/p>
它利用了数据库?/p>
人工智能和数理统计等多方面的技术,
?/p>
一类深层次的数据分析方法?/p>
本文介绍了数据库技术的现状?/p>
效据挖掘的方法以
及它?/p>
Bayesian
网建网技术中的应用:
通过散据挖掘解决
Bayesian
网络建模?/p>
程中所遇到的具体问题,
即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如
何确定条件概率问题?/p>
关键字:
数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概?/p>
一?/p>
引言?/p>
数据是知识的源泉。但?/p>
,
拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是?/p>
回事。过去几年中
,
从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研
究利益促使这一领域的飞速发展?/p>
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可?/p>
从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息?/p>
收集数据是为了得
到信?/p>
,
然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容
易存储大量的数据?/p>
,
但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数
据以可理解的信息表示出来。在过去
,
我们常用的知识获取方法是由知识工程师
把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然?/p>
,
?/p>
于知识工程师所拥有知识的有局限?/p>
,
所以对于获得知识的可信度就应该打个
折扣。目?/p>
,
传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为?/p>
,
数据挖掘技术就?/p>
运而生?/p>
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突?/p>
,
人们希望?/p>
对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管?/p>
,
但是?/p>
前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理
,
使得人们只能望“数?/p>
兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足
,
并针对大规模数据的分析处
理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训?/p>
,
得到?/p>
据对象间的关系模?/p>
,
这些模式反映了数据的内在特?/p>
,
是对数据包含信息的更?/p>
层次的抽?/p>
[1]
。目?/p>
,
在需要处理大数据量的科研领域?/p>
,
数据挖掘受到越来越多