数据挖掘技术原理

数据挖掘的基本原理 

数据挖掘的基本原理是从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息。它是一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和可视化技术等。数据挖掘的过程通常包括以下三个阶段：数据准备、规律寻找和规律表示。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。