数据挖掘技术及其应用简介

• 作者: 李庆洪 杨晓东
• 来源期刊: 重庆通信业
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘技术 人工智能 数据库 关联规则 聚类 粗糙集 决策树 数据样本 统计分析 理论
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 72-73
• 页数: 2页
• 分类号: TN911

摘要

作为一门交叉学科，数据挖掘融合了数据库、人工智能、统计学等多个领域的理论和技术。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术讲究的三根强大的技术支柱。数据挖掘的主要任务是借助关联规则，决策树、聚类和基于样例的学习，贝叶斯学习、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析等技术，采用数据取样（选取数据样本)数据探索（可视化数据探索与聚类分析和因子分选）、

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓东	中电科技集团公司第26研究所	1	0	0.0	0.0
2	李庆洪	中电科技集团公司第26研究所	1	0	0.0	0.0