【干货】数据挖掘必须要具备知识结构类型
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2016-01-13 14:40:04 来源：36大数据
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摘要：概念 类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
关键词：
大数据
一、概念/类描述
概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。
特征性描述：是指从与某类对象相关的一组数据中提取出关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的同性。。
区别性描述：描述两个或者更多不同类对象之间的差异。生成区别性描述则涉及目标类和对比类中对象的共性。
数据特征的输出可以用多种形式提供：包括 饼图，条图，曲线，多维数据方和包括交叉表在内的多维表。结果描述也可以用泛化关系或规则(称作特征性规则)形式提供
例如：利用面向属性的归纳方法(AOI)，在一个商场数据库(2000销售)中进行属性归纳操作，获得了如下的归纳结果：
表2-1 AOI方法挖掘结果表格表示示意描述
区别性描述是将目标类对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性比较，这种比较必须是在具备可比性的两个或多个类之间进行。
例如，对某校讲师和副教授的特征进行比较，可能会得到这样一条规则： “讲师：(78%)(paper<3)and (teaching course<2)”，而 “副教授：(66%)(paper>=3)and (teaching course>=2)”; 该对比规则表示该校讲师中约有四分至三的人发表论文少于三篇且主讲课程不超过一门;而对比之下该校副教授中约有三分至二 的人发表论文不少于三篇且主讲课程不少于一门。
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责编：pingxiaoli
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