1.数据仓库:是一个新的数据处理体系结构,是面对主题的、集成的、不可更新的
2.孤立点：指数据库中包括的某些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。
3.OＬAＰ：OLAP是在ＯLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析
4.粒度:指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存储
5.数据规范化：指将数据按百分比缩放（如更换大单位),使之落入一个特定的区
域(如0-1)以提升数据挖掘效率的措施。规范化的常用措施有：最大－最小规
6.关联知识:是反应一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。假如两项或
7.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、含糊的、随机PG平台 电子的数据中，提取隐
8.OＬTP：OLTP为联机事务处理的缩写,OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数
9.ＲOＬAＰ:是基于关系数据库存储方式的,在这种结构中,多维数据被映像成二
10.MOLAP:是基于类似于“超立方”块的OＬAP存储结构，由许多经压缩的、类似
11. 数据归约:缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够
12. 广义知识:通过对大量数据的归纳、概括和抽象,提炼出带有PG平台 电子普遍性的、概括性
13. 预测型知识:是依照时间序列型数据，由历史的和目前的数据去推测将来的数
14. 偏差型知识:是对差异和极端特例的描述,用于揭示事物偏离常规的异常现象,
15. 遗传算法:是一个优化搜索算法，它首先产生一个初始可行解群体,然后对这个
16. 聚类:是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluｓter)的过程，使得
17. 决议树：是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。它是分
18. 相异度矩阵：是聚类分析中用于表示各对象之间相异度的一个矩阵,ｎ个对象的
19. 频繁项集：指满足最小支持度的项集,是挖掘关联规则的基本条件之一。
20. 支持度：规则A→Ｂ的支持度指的是所有事件中A 与B 同地发生的的概率，即P
（A∪B）,是AB 同时发生的次数与事件总次数之比。支持度是对关联规则重要
21. 可信度:规则A→B 的可信度指的是包括Ａ项集的同时也包括B 项集的条件概率
P(BA)，是AB 同时发生的次数与A 发生的所有次数之比。可信度是对关联规则
22. 关联规则：同时满足最小支持度阈值和最小可信度阈值的规则称之为关联规则。
的(稳定性)、随时间不停变化(不一样时间)的数据集合,为企业决议支持系统提
人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLAP 即联机分析
处理，是在OLＴP 基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面对高层管理人员
的,这将导致原始数据非常的杂乱、不可用,虽然在同一个数据库中,也也许存在
④ 清除重复属性（在某些分析中,年龄和出生日期也许就是重复的属性,但在某
⑤ 清除可忽视字段(大部分为空值的属性一般是没有什么价值的,假如不清除也
⑥ 合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性，重复无益，只需选择其中的
聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(clｕsｔeｒ)的过程,
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