1、基于范 例学习、遗传算法等。统计方法中,可细分为回归分析(多元回归、白回归等)、判 别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类 等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中,可细分为前向 神经网络(BP算法等)、tt组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库 方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。 2.2数据挖掘的研究任务 数据挖掘是由应用驱动的,由于按挖掘山的信息的种类分类可以消楚的展现各种数据 挖掘的应用需求和相关技术,以下就按这种分类方式着重讨论除关联规则发现之外的特征 规则发现、分类发现、预测模型发现、聚类、序列模式发现五种常见的发现任务。对丁关 联规则发现,本文将在后续章节中作详细讨论。 复虽大学顼L学位论文 一、特征规则发现在数据库的原始数据中,往往包含着火量的详细信息,但这些信息总是最原始的、基 本的信息,人们希望能从大量细节数据中进行总结,在较高层次的视幽上处理或浏览数据。 这一过麒住数据挖捌中被称为数据概括或数据泛化,也称为特祉抽取。数据概括是指征数 据库中将大量相关数据从较低层次抽象到较高层次的过程。传统的数据概括方法是汁算出 数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值,或者J:Ij直方l璺|、饼状图等图形 方式表示。但这些方法并不能达到用户的要求,使_I{=|户满意。目前数据概括的实现方法土 要有两种:数据立方体法和面向属性的归纳方法。 数据立方体法基于数据仓库技术,也称为在线分析处理(OLAf')、多维数据库。枉数 据分析中,经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、晟小等汇集操作,这类操作的计算 量特别火。数据立方体法的基本思想就是事先把这些经常需要用到的但花费较高的汇集撵 作集成计算,井将结果存放在多维数据库中。数据概括的实现方法为Roll.up。它逐渐降低 数据立方体的维数,将属性值概括到更高的一个层次:而数据细化的实现方法为Drill- down,它和Roll.uD过程相反。由于在许多应用中要反复使用集成数据,所以事先将汁算 结果存储在数据立方体中可以在很大程度上提高响应速度.并且能从不同的视角、抽象层 次米观察数据。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用,如著名的SAS 数据分析软件包、Business Object公司的