物聯網中的智能決策(PPT 31頁)

主要內容
13.1 數據挖掘概述
13.2 數據挖掘的基本類型和算法*
13.3 智能決策與物聯網
什麼是數據挖掘？數據挖掘有哪三個步驟？

內容摘要
13.1 數據挖掘概述
數據挖掘（Data Mining）
從大量數據中獲取潛在有用的並且可以被人們理解的模式的過程。即從大量數據中提取或“挖掘”知識。
是一個反複迭代的人機交互和處理的過程，曆經多個步驟，並且在一些步驟中需要由用戶提供決策
數據挖掘的過程：
數據預處理、數據挖掘和對挖掘結果的評估與表示
每一個階段的輸出結果成為下一個階段的輸入
數據挖掘的過程
數據預處理階段
數據準備：了解領域特點，確定用戶需求
數據選取：從原始數據庫中選取相關數據或樣本
數據預處理：檢查數據的完整性及一致性，消除噪聲等
數據變換：通過投影或利用其他操作減少數據量
數據挖掘階段
確定挖掘目標：確定要發現的知識類型
選擇算法：根據確定的目標選擇合適的數據挖掘算法
數據挖掘：運用所選算法，提取相關知識並以一定的方式表示
知識評估與表示階段
模式評估：對在數據挖掘步驟中發現的模式(知識)進行評估
知識表示：使用可視化和知識表示相關技術，呈現所挖掘的知識

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