本文目录导读：
数据挖掘基本概念
1、数据挖掘（Data Mining）的定义
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数据挖掘是指从大量的、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。
2、数据挖掘的主要任务
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测等。
3、数据挖掘的特点
（1）非平凡性：数据挖掘的目标是发现数据中的隐含模式，这些模式对数据用户来说是新颖的。
（2）不确定性：数据挖掘结果通常不是绝对的，而是具有一定的不确定性。
（3）易失性：数据挖掘结果可能随着时间推移而失效。
数据挖掘技术
1、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
（1）数据清洗：去除重复数据、处理缺失数据、纠正错误数据等。
（2）数据集成：将多个数据源中的数据整合到一个数据集中。
（3）数据变换：对数据进行规范化、标准化等操作，以适应数据挖掘算法。
（4）数据规约：减少数据量，降低数据挖掘算法的计算复杂度。
2、分类算法
分类算法是将数据集中的数据分为若干类别的过程，常见的分类算法有决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等。
（1）决策树：基于树结构的分类算法，通过树节点上的条件判断进行分类。
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（2）支持向量机：通过寻找最优的超平面将数据分为两类。
（3）贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理进行分类，适用于多类别分类问题。
3、聚类算法
聚类算法是将数据集中的数据分为若干个簇的过程，常见的聚类算法有K-means、层次聚类、密度聚类等。
（1）K-means：将数据集中的数据划分为K个簇，使每个簇内的数据尽可能相似。
（2）层次聚类：将数据集中的数据逐步合并为簇，形成层次结构。
（3）密度聚类：基于数据点的密度分布进行聚类，适用于数据分布不均匀的情况。
4、关联规则挖掘
关联规则挖掘是从数据集中找出有趣的关联模式的过程，常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-growth算法等。
（1）Apriori算法：通过逐步合并项集，找出频繁项集，进而生成关联规则。
（2）FP-growth算法：通过挖掘频繁模式树，生成关联规则。
5、异常检测
异常检测是识别数据集中异常数据的过程，常见的异常检测算法有孤立森林、局部异常因数分析等。
（1）孤立森林：通过随机森林技术识别异常数据。
（2）局部异常因数分析：基于局部密度识别异常数据。
6、预测
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预测是根据历史数据预测未来趋势的过程，常见的预测算法有线性回归、时间序列分析等。
（1）线性回归：通过建立线性关系模型进行预测。
（2）时间序列分析：通过对时间序列数据进行分析，预测未来趋势。
数据挖掘应用领域
1、营销与客户关系管理
通过数据挖掘分析客户行为，为营销策略提供支持，提高客户满意度。
2、金融风控
通过数据挖掘分析客户信用风险，降低金融风险。
3、医疗健康
通过数据挖掘分析医疗数据，为疾病诊断、治疗提供依据。
4、互联网安全
通过数据挖掘分析网络行为，识别异常行为，提高网络安全。
5、智能制造
通过数据挖掘分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率。
《数据挖掘概念与技术》期末考试题库解析与要点梳理主要从数据挖掘基本概念、数据挖掘技术、数据挖掘应用领域等方面进行了阐述，考生在备考过程中，应重点关注这些方面的知识点，并结合实际案例进行学习和实践。
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