《数据挖掘中的 数学方法》 1.数据挖掘简介 2.非线性规划及其对偶理论 3.支持向量机理论、算法与应用
《数据挖掘中的 数学方法》 1. 数据挖掘简介 2. 非线性规划及其对偶理论 3. 支持向量机理论、算法与应用
数据挖掘概念定义 数据挖掘-从大量数据中寻找其规律，提取感 兴趣的、有用的或潜在有用的信息的技术，是 统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。 是多学科交叉的 统计学、人工智能、机器学习、 数据 库技术、最优化技术 数据挖掘与KDp(Knowledge Discovery in Databases) 知识发现 3
3 一、数据挖掘概念----定义 数据挖掘--从大量数据中寻找其规律，提取感 兴趣的、有用的或潜在有用的信息的技术，是 统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。 •是多学科交叉的 统计学、人工智能、机器学习、数据 库技术、最优化技术 数据挖掘与KDD(Knowledge Discovery in Databases ) 知识发现
数据挖掘的原由 数据采集技术越来越成熟！ 国民经济和社会的信息化 社会信息化后，社会的运转是软件的运转 •社会信息化后，社会的历史是数据的历史 政府提出：“信息化”和“发展软件产业” 数据库越来越大 数据挖掘 可怕的数据 有价值的知识透
4 数据挖掘的原由 国民经济和社会的信息化 •社会信息化后，社会的运转是软件的运转 •社会信息化后，社会的历史是数据的历史 政府提出：“信息化”和“发展软件产业” 数据挖掘 数据库越来越大 可怕的数据 有价值的知识 数据采集技术越来越成熟！
苦恼：淹没在数据中；不能制定合适的决策！ 知识 决策 数据 金融 目标市场 资金分配 政府 POS. 第 贸易选择 在哪儿做广告 人口统计 模型 销售的地理位置 生命周期 关联规则 疾病数据 序列 数据爆炸，知识贫乏
5 ——数据爆炸，知识贫乏 苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策! 数据 知识 决策 模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列 ….. 目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置 …… 金融 经济 政府 POS. 人口统计 生命周期 疾病数据 ………
数据挖掘的技术 技术分类 预言(Predication)：用历史预测未来 描述(Description)：了解数据中潜在的 规律 数据挖掘技术 关联分析 序列模式 分类（预言） 聚集（聚类） 异常检测 6
6 数据挖掘的技术 • 技术分类 – 预言（Predication）：用历史预测未来 – 描述（Description）：了解数据中潜在的 规律 • 数据挖掘技术 – 关联分析 – 序列模式 – 分类（预言） – 聚集(聚类) – 异常检测