【正文快照】： 数据挖掘(Data Mining,DM),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery from Database),是从大量不完全的、有噪声的、模糊的和随机的实际应用数据中,提取隐含的、未知的和潜在有用的信息的非平凡的过程【1】。
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数据挖掘[1]又称为数据库中知识发现(knowledge discovery from database,KDD),它是一个从大量资料中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
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...tion,数据库,数据仓库,transformation,数据分析 一、数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery from Database，简称KDD），它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
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k-means是目前应用较多也易于实现而且时空复杂性相对较小的划分聚类算法 的、模糊的、随机的数据中挖掘或抽取隐含在其中、事先未知的、但又是潜在的有价值的模式或知识的复杂过程。数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryfromDatabase,KDD)、数据分析、数据融合(DataFusion)以及决策支持等是一些和数据挖掘相近似的术语。数据挖掘是2
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Data Mining, also referred to as Knowledge Discovery from Database, is to abstract the potential, unknown and useful information or pattern from the large database or data warehouse.
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、事先未知的、潜在有用的信息或模式。
参考来源 - 双层数据流聚类框架的设计与实现·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Data Mining, also referred to as Knowledge Discovery from database, is to abstract the potential, unknown and useful information or pattern from the large database or data warehouse.
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、事先未知的、潜在有用的信息或模式。
Data Mining, also known as knowledge Discovery in Database, distills knowledge from a mass of data.
数据挖掘就是从海量数据中提取知识，又被称为数据库中的知识发现。
It is how to find knowledge from DB that results in knowledge Discovery in Database.
如何从这些海量数据中发现知识，导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。
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