物联网中的智能决策(PPT 35页)

主要内容
13.1  数据挖掘概述
13.2 数据挖掘的基本类型和算法*
13.3 智能决策与物联网

 

内容摘要
数据挖掘（Data Mining）
从大量数据中获取潜在有用的并且可以被人们理解的模式的过程
是一个反复迭代的人机交互和处理的过程，历经多个步骤，并且在一些步骤中需要由用户提供决策
数据挖掘的过程：
数据预处理、数据挖掘和对挖掘结果的评估与表示
每一个阶段的输出结果成为下一个阶段的输入
数据挖掘的过程
数据预处理阶段
数据准备：了解领域特点，确定用户需求
数据选取：从原始数据库中选取相关数据或样本
数据预处理：检查数据的完整性及一致性，消除噪声等
数据变换：通过投影或利用其他操作减少数据量
数据挖掘阶段
确定挖掘目标：确定要发现的知识类型
选择算法：根据确定的目标选择合适的数据挖掘算法
数据挖掘：运用所选算法，提取相关知识并以一定的方式表示
知识评估与表示阶段
模式评估：对在数据挖掘步骤中发现的模式(知识)进行评估
知识表示：使用可视化和知识表示相关技术，呈现所挖掘的知识

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