是對差異和極端特例的描述,用于揭示事物偏離常規(guī)的異?,F(xiàn)象,如標準類外的特例,數(shù)據(jù)聚類外的離群值等。
是根據(jù)時間序列型數(shù)據(jù),由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)去推測未來的數(shù)據(jù),也可以認為是以時間為關(guān)鍵屬性的關(guān)聯(lián)知識。
通過對大量數(shù)據(jù)的歸納、概括和抽象,提煉出帶有普遍性的、概括性的描述統(tǒng)計的知識。
縮小數(shù)據(jù)的取值范圍,使其更適合于數(shù)據(jù)挖掘算法的需要,并且能夠得到和原始數(shù)據(jù)相同的分析結(jié)果。
最新試題
決策樹
廣義知識
ROLAP
常見的收集數(shù)據(jù)的方法有直接測量法、()、焦點問題小組法等。
MOLAP
流程展開圖不僅表示了流程的每個步驟,而且還顯示出該步驟的(),有利于確定接口和職責(zé)。
頻繁項集
流程圖是用()的方式表示所要研究的過程;
遺傳算法
可信度