建立数据库的六个步骤 知识发现的操作步骤？

知识发现的操作步骤？

关于知识发现的过程有很多描述。它们只是在组织方式和表达方式上有所不同，而在内容上却不尽相同。知识发现过程包括以下步骤：

1。问题的理解和定义：数据挖掘人员与领域专家合作，对问题进行深入分析，确定可能的解决方案和学习结果的评价方法。

2. 相关数据收集与提取：根据问题的定义收集相关数据。在数据抽取过程中，可以利用数据库的查询功能来加快数据抽取的速度。

3. 数据挖掘和清理：了解数据库中字段的含义及其与其他字段的关系。检查提取数据的有效性，对有错误的数据进行清理。

4. 数据工程：对数据进行再处理，包括选择相关的属性子集和消除冗余属性，根据知识发现任务对数据进行采样以减少学习量，转换数据表达式以适应学习算法。为了实现数据和任务之间的最佳匹配，此步骤可以重复多次。

5. 算法选择：根据数据和需要解决的问题选择合适的数据挖掘算法，并决定如何对这些数据使用算法。

6. 运行数据挖掘算法：根据选定的数据挖掘算法，提取处理后数据的模式。

7. 成绩评价：学习成绩的评价取决于需要解决的问题。领域专家评估发现的模式的新颖性和有效性。数据挖掘是知识发现过程中的一个基本步骤。它包括一个从数据库中发现模式的特定挖掘算法。KDD过程根据特定的度量方法和阈值，利用数据挖掘算法从数据库中提取或识别知识。该过程包括数据库预处理、样本划分和数据转换。

怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？

数据库知识发现（KDD）是一个非常重要的过程，用于从数据集中识别有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式。它包括九个步骤，从应用领域的开发和理解到知识发现的行动。数据挖掘是其中的一个步骤（第七步），而数据库知识发现（KDD）过程主要是在特定的形式或一组表示中发现感兴趣的模式。

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