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一、基本概念与解决方法1. 事务数据库交易数据库又称事务数据库，尽管它们英文名词一样，但事务数据库更具有普遍性。一个事务数据库中的关联规则挖掘可以描述如下：设 I = { i1,2,i3...,im}是一个项目集合 ，事务数据库D ={t1,t2,...tn}是由一系列具有唯一标识的TID事务组成。每一个事务ti(i =1,2,...,n)都对应I上的一个子集。2. 定义定义3.1：支持度（集合在 I 中出现的次数）定义3.2：频繁项目集对于项目集I，在事务数据库D中所有满

文章目录一、知识发现的基本过程1. 问题定义阶段2. 数据抽取阶段的功能3. 数据预处理阶段的功能4. 数据挖掘阶段的功能5. 知识评估阶段的功能二、数据库中的知识发现处理过程模型1. 阶梯处理过程模型2. 螺旋处理过程模型3. 以用户为中心的处理模型4. 联机KDD模型5. 支持多数据源多知识模式的KDD处理模型三、知识发现软件或工具的发展1. 独立的知识发现软件2. 横向的知识发现工具集3. 纵向的知识发现解决方案四、知识发现项目的过程化管理1. IM1的任务与目标2. IM2的任务与目标3. IM3的

文章目录一、数据预处理的目的1. 数据清理(Data Cleaning)2. 数据集成(Data Integration)3. 数据变换(Data Transformation)4、数据归约5、 总结二、数据清理1、 空缺值的处理（1） 忽略元组（2） 使用同一类所有样本该属性的平均值（3）使用最可能的值2、 噪声数据的处理（1）分箱(Binning)(2) 聚类(Clustering)（3） 回归(Regression)（4）总结3、 不一致数据的处理三、数据集成和数据变换1. 数据集成2. 数据集成需要