数据挖掘关键技术、步骤与算法发展
更新时间：2020-04-06 17:28:53•点击：4137 • 人工智能
一、数据挖掘关键技术
二、数据挖掘主要步骤
三、数据挖掘发展历史及各阶段的主要算法简介
四、未来发展
- 人工智能
- 机器学习
- 模式识别
- 统计学
- 数据库
- 可视化技术
二、数据挖掘主要步骤
- 数据准备
- 规律寻找
- 规律表示
三、数据挖掘发展历史及各阶段的主要算法简介
- 支持向量机SVM算法
- 应用：小样本、非线性及高维模式识别，函数拟合
- 神经网络
- Bootstrap
- 在已知数据的基础上，模拟N->无穷大时的情况；
- 通过重抽样的方法扩充数据量
- 核光滑
- 非参数领域
四、未来发展
- 算法效率和可伸缩性
- 处理不同类型的数据和数据源
- Web挖掘
- 数据挖掘中的信息保护和数据安全
- 数据挖掘系统的交互性
- 探索新的应用领域
- 数据挖掘语言或相关方面的标准化工作
- 数据挖掘结果的可用性、确定性及可表达性
- 各种数据挖掘结果的表达
- 可视化数据挖掘
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