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聚类分析在数据挖掘中的应用.txt

山西财经大学

硕士学位论文

聚类分析在数据挖掘中的应用

姓名：许存兴

申请学位级别：硕士

专业：统计学

指导教师：雷钦礼

20040510

各种类型的数据。

就现状而言，第一代数据挖掘系统仍未发展完全，第二代、第三代数据挖掘系统已出现。第二代、第三代数据挖掘和预言模型系统将与数据仓库合并，以提供一个集成的系统来管理同常的商业过程。

（五）、数据挖掘的过程

数据挖掘的过程可粗略地分为：问题定义、数据收集和预处理、数据挖掘算法执行，以及结果的解释和评估。（如图１．１所示）。

图１－１

（１）、问题定义

数据挖掘是为了在大量数据中发现有用的令人感兴趣的信息，因此发现何种知识就成为整个过程中第一个也是最重要的一个阶段。在问题定义过程中，数据挖掘人员必须和领域专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作对数据挖掘的要求；另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的学习算法。

（２）、数据收集和数据预处理

数据准备又可分为三个子步骤：数据选取、数据预处理和数据变换。

数据选取的冒的是确定发现任务的操作对象；即目标数据ｊ是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。

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