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第13章 物联网中的 智能决策 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 内容提要 智能决策是物联网“智慧”的来源。 本章将介绍数据挖掘的基本流程，基本类型和典型算法。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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 什么是数据挖掘？数据挖掘有哪三个步骤？ 本章内容 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 13.1 数据挖掘概述 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。即从大量数据中提取或“挖掘”知识。 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 沃尔马的故事 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 13.1 数据挖掘概述 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 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 13.1 数据挖掘概述 数据挖掘的过程 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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 数据挖掘的基本类型和算法有那些？ 本章内容 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 13.2 数据挖掘的基本类型和算法 数据挖掘的基本类型 关联分析(Association Analysis) 聚类分析(Clustering Analysis) 离群点分析(Outlier Analysis) 分类与预测(Classification and Prediction) 演化分析(Evolution Analysis) 描述性挖掘任务：刻画数据库中数据的一般特性 预测性挖掘任务：在当前数据上进行推断和预测 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 关联分析 关联分析的目标是从给定的数据中发现频繁出现的模式，即关联规则 关联规则通常的表述形式是X Y，表示“数据库中满足条件X的记录(元组)可能也满足条件Y” 以某电器商场销售记录为例： 含义：4% (支持度)的顾客的年龄在20至29岁且月收入在3000至5000元，且这样的顾客中，65% (置信度)的人购买了笔记本电脑 Evaluation