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数据挖掘的模式类型及其应用领域
发表时间：2009-11-25HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/commsearch.aspx?author=%d1%a6%cf%f2%d1%f4"\t"_blank"薛向阳来源：万方数据
关键字：HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/commsearch.aspx?keyword=%ca%fd%be%dd%cd%da%be%f2"\t"_blank"数据挖掘HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/commsearch.aspx?keyword=%c4%a3%ca%bd%c0%e0%d0%cd"\t"_blank"模式类型HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/commsearch.aspx?keyword=BI+"\t"_blank"BI
HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/campaign/indexq.aspx?jobid=83"\t"_blank"信息化应用调查HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/comm/ewk_business/myeworks/my-advice.aspx?title=数据挖掘的模式类型及其应用领域"\t"_blank"我要找茬HYPERLINK"http://community.e-works.net.cn/ewk_business/myeworks/webpost.aspx"在线投稿HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/comm/ewk_business/myeworks/my-favorites2.aspx?htmlurl=/Articles/BI/Article73701.htm&type=viewarticle"加入收藏HYPERLINK"http://www.e-works.net.cn/comment.aspx?htmlurl=/Articles/BI/Article73701.htm&article_id=73701&action=0"发表评论HYPERLINK"mailto:好友信箱?subject=好文章：http://www.e-works.net.cn/Articles/BI/Article73701.htm"好文推荐HYPERLINK"javascript:print()"打印文本
本文阐述了数据挖掘的概念、模式类型及其应用领域.目的在于使人能够根据其所在领域的挖掘任务选择具体的挖掘模式。
一、引言
随着数据库技术的成熟和数据库管理系统的广泛应用，人们已经在商业、政府和科学等领域的数据库内积累r大量历史数据，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，然而过去由于缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段，导致r“数据丰富，但信息贫乏”的现象，即所渭“数据爆炸”。面对浩森无际的数据海洋．人们希望能够对数据进行更高层次的分析，以便更好地理解和利用这些数据背后所包含的信息，数据挖掘(DataMining，DM)便应运而生了，这里所指的“知识”就是数据中隐含的信息。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中。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。近年来，国内的数据挖掘研究也正逐渐掀起高潮，在算法和应用方而取得了一些具有扩展性或突破性的研究成果。
二、数据挖掘的模式类型
由于每种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，冈此，成功的应用数据挖掘技术以达到日标，这个过程奉身就是一件很复杂的事情，下面主要从挖掘任务这个角度来讨论对具体挖掘模式的选择。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念／类描述；挖掘频繁模式、关联和相关；分类和颅测；聚类分析；离群点分析和演变分析等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业|’日J题转化成止确的数据挖掘任务，然后根据挖掘任务来选择具体使用某一种或几种挖掘模式。F面具体地分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘模式：
1．概念／类描述
用汇总的、简洁的和精确的方式描述各个类和概念可能是有用的。这种类或概念的描述称为概念／类描述。这种描述可以通过下述方法得到：(1)数据特征化，一般地汇总所研究类的数据；(2)数据区分，将日标类与一个或多个可比较类进行比较；(3)数据特征化和比较。
2．挖掘频繁模式、关联和相关
频繁模式足在数据中频繁出现的模式。存在多种类型的频繁模式，包括项集、子序列和f结构。频繁项集是指频繁地在事物数据集中一起出现的项的集合，如牛奶和面包。频繁m现