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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，智能数据挖掘作为一种高效的信息处理技术，在各个领域发挥着越来越重要的作用，本课程旨在让学生深入了解智能数据挖掘的基本原理、技术方法及其在实际应用中的价值，培养具备数据挖掘能力和创新思维的专业人才。
智能数据挖掘概述
1、智能数据挖掘的定义
智能数据挖掘（Intelligent Data Mining，IDM）是指利用计算机技术，从大量、复杂、不完全、模糊、随机的数据中，通过发现知识、发现规律、发现关联、发现趋势等手段，提取出有价值的信息，为决策提供支持的过程。
2、智能数据挖掘的特点
（1）自适应性：智能数据挖掘系统能够根据数据特点和环境变化，自动调整算法和参数，提高挖掘效果。
（2）智能化：智能数据挖掘算法具有学习、推理、联想等智能特征，能够发现数据中的潜在规律。
（3）可视化：智能数据挖掘结果可以通过图表、图像等形式直观地展示出来，便于用户理解和应用。
智能数据挖掘技术方法
1、关联规则挖掘
关联规则挖掘是智能数据挖掘的重要方法之一，旨在发现数据集中不同项之间的关联关系，常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-growth算法等。
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2、聚类分析
聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类或簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似度，不同簇之间的对象具有较高的差异性，常见的聚类算法有K-means算法、层次聚类算法等。
3、分类与预测
分类与预测是智能数据挖掘的核心任务，旨在将数据集中的对象划分为不同的类别或预测其未来的值，常见的分类算法有决策树、支持向量机、贝叶斯网络等；常见的预测算法有线性回归、时间序列分析等。
4、异常检测
异常检测是智能数据挖掘的重要应用之一，旨在发现数据集中的异常值或异常模式，常见的异常检测算法有孤立森林、One-Class SVM等。
智能数据挖掘应用领域
1、金融领域：智能数据挖掘在金融领域应用广泛，如风险评估、欺诈检测、信用评分等。
2、医疗领域：智能数据挖掘在医疗领域具有重要作用，如疾病预测、药物研发、患者管理等。
3、电子商务领域：智能数据挖掘在电子商务领域应用广泛，如推荐系统、客户细分、价格优化等。
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4、社交网络领域：智能数据挖掘在社交网络领域具有重要作用，如用户画像、情感分析、社区发现等。
本课程从智能数据挖掘的基本概念、技术方法到实际应用领域进行了全面、系统的讲解，通过学习本课程，学生可以掌握以下知识和技能：
1、熟悉智能数据挖掘的基本原理和概念。
2、掌握智能数据挖掘的主要技术方法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、异常检测等。
3、具备运用智能数据挖掘技术解决实际问题的能力。
4、了解智能数据挖掘在各个领域的应用案例。
智能数据挖掘课程旨在培养学生具备扎实的理论基础和实际操作能力，为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
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