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数据挖掘毕业论文

 

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数据挖掘技术及其应?/p>

 

 

摘要

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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,

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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>

,

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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

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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,

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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:

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一?/p>

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数据是知识的源泉。但?/p>

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拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是?/p>

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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

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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>

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但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数

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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>

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所以对于获得知识的可信度就应该打个

 

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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

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并针对大规模数据的分析处

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