数据开采（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据开采相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。
数据开采(data mining):发明疑难题目、找出纪律。供给隐含在数据违后的相干数据之间的接洽,并对差别的因素发发生变故化是,其它因素发发生变故化的趋向作...
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数据开采的目的是描述过去的走向并预报将来的趋势。
The purpose of data mining is to describe past trends and predict future trends.
多数流行的数据开采工具采用一种叫神经网络的基础技术。
The most popular data mining tools use an underlying technology called neural network.
随后分析了分布式数据开采系统的体系结构应该具有的特点。
We also analyze the particular characters that a well-formed distributed data mining system should have in its architecture.
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