基于分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展,人們越來越認識到軟件的價值.在信息爆炸的今天,人們迫切需要一種方法從大量的數(shù)據(jù)信息中提取并找到有用的信息,數(shù)據(jù)挖掘就是在這種情況下誕生的.近十年,數(shù)據(jù)挖掘的研究工作取得了很大的進展,各種數(shù)據(jù)挖掘軟件的應(yīng)用極大地推動了人們掌握、處理信息的能力,并為人們帶來了很好的經(jīng)濟效益.與傳統(tǒng)的統(tǒng)計、總結(jié)方法相比,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及到多個學(xué)科,匯集了人工智能、模式識別、數(shù)據(jù)庫、機器學(xué)習(xí)以及管理信息系統(tǒng)等學(xué)科的成果.數(shù)據(jù)挖掘是一

2、個新興的邊緣學(xué)科,其應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,并具有良好的應(yīng)用前景.該文從基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)開始,較系統(tǒng)全面地介紹了KDD、數(shù)據(jù)挖掘的基本概念,并研究了數(shù)據(jù)挖掘所采用的技術(shù)方法和應(yīng)用領(lǐng)域:在現(xiàn)有研究工作的基礎(chǔ)上,提出用連續(xù)量代替離散量來表示客體的思想,同時采用積分面積來表示兩個客體之間的距離,并對客體進行分類.利用上述方法對學(xué)生的數(shù)據(jù)進行挖掘,得到了一些有用的結(jié)論,從而指導(dǎo)學(xué)校的教學(xué)工作.該文取得的主要成果有:1.提出一種新的用連續(xù)量代替離散