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This complete matlab for neural network

发信人: 8088 (8088), 信区: DataMining
标  题: 2.1 技术上的定义及含义
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Dec 12 16:23:58 2001)

数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用
数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。


与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。这个定义包括好几层含义
：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要
可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。


----何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则
、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿
或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，
如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数
学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息
管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘
是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识
，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人
工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数
据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。

这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然
科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的
，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用
自然语言表达所发现的结果。



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※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 202.119.36.151]