数据挖掘和知识发现的关系,数据挖掘的分类方法有哪些

数据挖掘与数据仓库的关系 2023-12-10 16:16 297 墨鱼

数据挖掘与数据仓库的关系

数据挖掘和知识发现的关系,数据挖掘的分类方法有哪些

数据挖掘通常与计算机科学相关，通过在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（如依赖过去的经验法则）和模式识别等多种方法来实现上述目标。知识发现（KDDK1.数据库：目前，更多的研究是在关系数据库中进行知识发现。2.数据仓库：数据挖掘为数据仓库提供了深入的数据分析手段，而数据仓库为数据挖掘提供了经过良好预处理的数据。

≥０≤ 3.人工智能关键技术：深入理解人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算、数据库的关系（一）、机器学习数据挖掘数据库信息系统信息检索得出关于数据挖掘与知识发现关系的三种观点，即数据挖掘就是知识发现。数据挖掘是知识发现的一个步骤。数据挖掘和知识发现是两个完全不同的概念。三观

以下是知识发现与数据挖掘的关系，根据查询显示在官方题库网站上。 1.知识发现是所谓数据挖掘的广义术语，即根据不同的需要从各种媒介所表示的信息中获取知识。数据库中的知识发现（KDD），数据挖掘（DM），也称为数据挖掘），是一种基于计算机的工具，结合了人工智能、统计学、计算机和数据库技术

数据挖掘和知识发现数据挖掘和知识发现密切相关。从狭义的角度看，数据挖掘是知识发现的环节；从国外的角度看，数据挖掘和知识发现具有相同的含义。的。知识发现（Knomode）是知识发现中知识的一部分。它给出了数据的特征或数据之间的关系，是对数据所包含的信息的更抽象的描述。存在多种存储方式，但有时无法使用。显式方法

知识发现和数据挖掘技术在信息提供中主要应用在以下几个方面：1、知识共享。知识共享是一个大家都熟悉的词。这种共享发生在虚拟的群体中，这个群体的成员基于知识进行发现。和数据挖掘是相互依赖、相互促进的。数据挖掘是知识发现的技术手段，知识发现为数据挖掘提供指导和支持。两者关系密切，取长补短，共同推动数据发展

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：数据挖掘的分类方法有哪些