基于数据仓库的数据挖掘技术的研究与实现数据分类的研究与实现

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最近十年来,数据库规模日益扩大,数据量可达数GB甚至TB级,这些数据中包含了大量的潜在的有价值的信息,有的已被发现,有的还没被发现。如何有效地管理,利用数据库中数据,以及怎样才能发现其中潜在的知识,由此需求就产生了数据仓库和数据挖掘技术。目前数据仓库和数据挖掘技术已经成为计算机界新的研究热点之一,引起数据库、机器学习、统计等领域的专家的广泛关注。 在本文中,首先讨论了有关数据仓库技术的基本概念,阐述了如何设计和创建数据仓库,接着讨论了数据挖掘定义、特点和分类,以及数据挖掘与知识发现的区别与联系,并深入阐述了基于数据仓库的数据挖掘的巨大优势,然后具体地讨论了数据挖掘中的一个重要方面数据分类的概念,分类的标准,以及基于概念的面向属性归纳的分类模式的产生方法,最后给出了根据分类门限值动态调整概念层次树、对于数值型数据自动提取概念层次和自动产生分类模式的具体算法。
第一章 从数据库到数据仓库第6-10页
    1.1 时代背景第6-7页
    1.2 数据库技术的发展第7-8页
    1.3 数据仓库和数据挖掘阶段第8-9页
    1.4 文章的组织第9-10页
第二章 数据仓库技术第10-29页
    2.1 数据仓库的定义第12-14页
    2.2 数据仓库系统的系统结构第14-15页
    2.3 数据仓库的数据组织第15-20页
        2.3.1 数据仓库的数据组织结构第15-16页
        2.3.2 数据仓库的数据组织形式第16页
        2.3.3 数据仓库的数据组织系统第16-19页
        2.3.4 数据仓库的数据组织方式第19-20页
    2.4 构建数据仓库的方法第20-22页
        2.4.1 数据集市第20-22页
    2.5 数据仓库的实现步骤第22-29页
        2.5.1 确定用户需求第22-23页
        2.5.2 设计和创建数据库第23-25页
        2.5.3 提取和加载数据仓库第25-27页
        2.5.4 数据仓库的使用和维护第27-29页
第三章 数据挖掘第29-43页
    3.1 数据挖掘的定义第29页
    3.2 数据挖掘的特点第29-30页
    3.3 数据挖掘的分类第30-31页
    3.4 数据挖掘和知识发现的区别与联系第31-33页
    3.5 数据挖掘的任务第33-35页
    3.6 基于数据仓库的数据挖掘第35-37页
    3.7 数据挖掘的方法第37-40页
    3.8 数据挖掘的工具第40-42页
    3.9 数据挖掘的应用第42-43页
第四章 数据挖掘中数据分类的研究与实现第43-76页
    4.1 数据分类第43-44页
        4.1 数据分类的标准第44页
    4.2 数据的概念层次第44-48页
    4.3 主要归纳关系第48-51页
    4.4 分类模式的产生第51-52页
    4.5 分类模式的实现第52-76页
        4.5.1 数据库接口第52-56页
        4.5.2 数据预处理第56-58页
        4.5.3 面向属性归纳第58-76页
            4.5.3.1 动态调整概念层次树算法第59-65页
            4.5.3.2 对数值型数据自动提取概念层次的算法第65-68页
            4.5.3.3 产生主要归纳关系和分类模式的算法第68-76页
第五章 总结和展望第76-79页
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