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QuAInS整理:围观数据库和数据挖掘技术的发展
发布时间:2018-06-29        浏览次数:484        返回列表

香港六合彩开奖直播 www.dj8aw.cn 数据库与数据挖掘技术的发展

(QuAInS: SPC, 质量,大数据,智能制造)

在如今的企业中,数据库可以说是人人皆知,它是相互关联的数据集和用以访问和管理这些数据集的程序组成的有机整体,其发展和计算机技术以及数据存储和处理技术是紧密相关的:

诞生时期

处理技术

存储技术

数据库系统类型

主要特点

20世纪50年代~60年代早期

顺序读取处理

磁带

顺序记录

记录

20世纪60年代~70年代末

直接数据访问

磁盘和硬盘

网状、层次数据库

记录、更新

20世纪80年代

直接数据访问

磁盘和硬盘

关系模型数据库

更新

20世纪90年代初

直接数据访问

硬盘、光盘

关系模型数据库、面向对象

查询、分析

20世纪90年代末

直接数据访问

硬盘、光盘、硬盘矩阵

对象-关系模型数据库

对可靠性和处理速度要求高

21世纪至今

直接数据访问、联机事务处理(OLTP)、联机分析处理(OLAP

硬盘矩阵

关系型数据库、非关系型数据库

对可靠性、处理速度和分析能力要求更高

广义而言,数据挖掘是在大型数据库中,自动、深入地发现有用信息的过程,它能够发现未知的有用模式、预测未来的观测结果。比如分析某一段时间内机台的实际表现,以预测机台未来一段时间宕机的可能性,以及研究如何进一步提高机台的工作效率。狭义而言,数据挖掘是指技术上的一类算法,如K-Means方法聚类分析方法、决策树方法等等。

广义的数据挖掘是综合性的,它融合了数据存储与管理技术、统计学、人工智能、机器学习、信号处理、信息可视化等诸多方面的内容。

1989年,在第十一届国际联合人工智能学术会议上,“从数据库中发现知识”的说法被首次提出,“数据挖掘”的定义也在随后被确定下来。数据挖掘(Data Mining)又称为数据库中的知识发现(KDDKnowledge Discovery in Database),是指从数据库中提取出隐含的、未知的、有用的信息或模式,以为实践提供决策支持(包括过程控制)。


数据挖掘技术的分类

数据挖掘技术一般有两种分类方法:根据发现知识的种类可以分为:分类(Classification)、关联分析(Association Analysis)、聚类分析(Clustering)、异常检测(Deviation Detection)等。根据所采用的技术可以分为:决策树、人工神经网络、关联规则、遗传算法、粗糙集等。值得一提的是,数据挖掘技术正在飞速发展,每年都会有新的方法和技术被提出。


两种分类方法的结合

类别

技术

描述

分类

决策树

用树形结构展现数据各个变量分了状况的技术

基于规则的分类法

使用一组诸如”if..then…”的规则来分类的技术

人工神经网络

仿真生物神经系统结构的分类技术

支持向量机器

寻找最大边缘超平面的分类技术

朴素贝叶斯

利用先验统计知识进行分类技术

关联分析

Apriori算法

使用基于支持度的剪枝技术的挖掘关联规则频繁项集算法

FP增长算法

使用具有紧凑数据机构组织的FP树提取关联规则频繁项集算法

聚类分析

K均值

基于原型划分的计算质心的迭代聚类算法

凝聚层次聚类

每次合并两个最相近簇的迭代聚类算法

DBSCAN

一种基于密度的划分聚类的算法

异常检测

模型算法

判断与模型是否完美拟合的异常检测算法

邻近度算法

基于距离的离群点检测技术

密度算法

基于密度估计的异常检测算法

注:QuAInS,数据采集、实时质量风险监测、分析自动化专家

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