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数据挖掘工具
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数据挖掘工具主要有两类：特定领域的数据挖掘工具和通用的数据挖掘工具。 特定领域的数据挖掘工具针对某个特定领域的问题提供解决方案。在设计算法的时候，充分考虑到数据、需求的特殊性，并做了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合；加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，帮助天文学家发现遥远的类星体；芬兰赫尔辛基大学计算机科学系开发的TASA，帮助预测网络通信中的警报。特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，一般提供六种模式。例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 [ Last edited by 幻影无痕 on 2006-11-18 at 07:48 ] |
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