数据挖掘原理与算法（一）.ppt

简介：
本幻灯片介绍了数据挖掘的基本概念、原理及常用算法，旨在为初学者提供一个全面而系统的入门指南。 数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值模式、关系及趋势的技术手段，旨在解决“数据丰富而信息贫乏”的问题。在商业需求的推动下，商家意识到有效利用海量数据具有巨大商机。 在这个过程中，数据、信息与知识是不同形式的数据表现。基于数据库技术的发展、计算机性能提升和新的体系结构出现以及统计学和人工智能方法的应用，数据挖掘应运而生并得以发展。 自20世纪60年代以来，随着简单文件处理系统向数据库系统的转变，并经历了层次型、网络型及关系型数据库的普及和发展，在80至90年代间，RDBS及相关工具被广泛采用。在此期间，新的技术不断涌现，形成了庞大的数据库生态系统。 统计学在数据挖掘中扮演着重要角色；强大的数理统计方法和工具是信息咨询业的基础，并推动了数据分析的应用与发展。人工智能领域的研究对数据挖掘也有显著影响：尽管存在争议，但其高度实用性和基于数据的知识发现特征为该领域注入活力。 机器学习的理论与算法得到了充分的发展，使数据挖掘成为新的研究分支，在继承相关成果的基础上继续前进。当前的数据挖掘技术应用分析涵盖了商业需求、技术背景以及未来发展趋势等方面的内容。展望未来，从概念到分类问题，再到知识表示模式和方法的应用等都是重要的发展方向。尽管经过了十几年的研究与实践积累，大多数学者仍然认为数据挖掘正处于广泛研究探索阶段，并将持续吸收各学科最新成果以形成其独特的研究分支。