... 大数据的巨大价值就在于根据数据间的关联性而建立的复杂结构关系中所蕴含的知识。所谓 知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）就是从数据集中提取可信的、新颖的、有效的并能为人们所理解的模式，是信息转化为知识的特定过程。
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数据挖掘(data mining),又称为数据库中的知识发现(knowledge discovery in database,KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单地说,数据挖掘就...
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数据挖掘(data mining),又称为数据库中的知识发现(knowledge discovery in database,KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单地说,数据挖掘就...
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在此需求的推动下,数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD)技术应运而生。而数据挖掘(Data Mining,DM)是KDD中的重要过程,在该过程中系统采用智能...
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Knowledge Discovery in Database KDD 知识发现 ; 数据库中的知识发现
KDD Knowledge Discovery in Database 数据库中的知识发现
Knowledge Discovery in Database process 以发现和资料库知识发现流程
Chapter 4 discusses the application of GAs in Knowledge Discovery in Database.
第四章讨论了遗传算法在知识发现中的应用。
参考来源 - 遗传算法及其在知识发现和范例推理中的应用研究Knowledge discovery in database (KDD) should provide not only predictions but also knowledge such as rules comprehensible to humans. This paper discusses the KDD techniques of rules extraction from prediction models and introduces the rule extraction algorithm using neural networks.
知识挖掘（KDD）应该不仅能够提供较精确的预测结果，而且提取的规则也应该是可以解释的。
参考来源 - 从预测模型中提取规则 in C·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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。
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。
Fuzzy cluster is one of the branches of knowledge discovery in database (KDD). And neural network is a good tool for clustering.
模糊聚类是目前知识发现(KDD)领域中的研究分支之一，而神经网络是用于聚类的良好工具。
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