17、自主智能系统中的数据挖掘技术应用

自主智能系统中的数据挖掘技术应用

1 数据挖掘与代理技术的融合

近年来，随着代理技术和数据挖掘技术的迅速发展，两者之间的融合成为研究热点。代理技术（Agent Technology）通过模拟人类的智能行为，能够在复杂的环境中自主地完成任务。数据挖掘技术（Data Mining Technology）则是从大量数据中提取有价值信息的过程。将这两者结合起来，可以创建更加智能化、高效的系统，从而更好地解决实际问题。

1.1 数据挖掘技术简介

数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和其他有用信息的过程。它涉及多个学科，包括统计学、机器学习、数据库系统等。主要技术手段有：

• 分类 ：根据已有数据建立模型，预测新数据所属类别。
• 聚类 ：将数据划分为若干组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组间差异较大。
• 关联规则 ：寻找数据项之间的依赖关系，如购物篮分析。
• 异常检测 ：识别不符合预期模式的数据点。

1.2 代理技术概述

代理是指能够自主运行并在特定环境下执行任务的实体。代理可以是物理存在的机器人，也可以是虚拟世界的软件程序。代理具有以下几个特点：

• 自主性 ：无需人类干预即可独立工作。
• 反应性 ：对外界刺激作出即时响应。