北京工业大学-数据挖掘(共18页).docx

精选优质文档-倾情为你奉上数据挖掘老师范围最简知识点第一章数据仓库：是一个 面向主题的, 集成的, 时变的, 非易失的 的数据集合数据挖掘：就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。 数据挖掘分析方法：分类、估值、预言、相关性分组或关联规则、聚集、描述和可视化 数据挖掘的过程：第二章数据属性：是一个数据字段，表示数据对象的一个特征属性类别：标称的 二元的 序数的 数值的数据的中心趋势度量方法：均值、中位数、众数数据相似性和异度量方法：欧式距离：它是在m维空间中两个点之间的真实距离曼哈顿距离:切比雪夫距离:例子上下为一题闵可夫斯基距离：第三章数据预处理：是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。比如缺项，噪声（工资=-100），不匹配（年龄和出生日期不匹配），冗余等等。原因：l 不完备：丢失属性，缺少某个感兴趣的属性，或仅含累计值。l 噪声：包含