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数据挖掘中的三维缩减
引用本文:孙立新,高文.数据挖掘中的三维缩减[J].计算机科学,2000,27(7):53-58.
作者姓名:孙立新  高文
作者单位:[1]哈尔滨工业大学计算机科学与工程系 [2]中科院计算技术研究所
摘    要:1 引言在知识发现和数据挖掘技术的实际应用中,为了对大规模数据库进行高效处理,通常采用数据缩减的预处理方法。数据缩减(又称数据浓缩)就是将原始数据转换到某种更加紧凑形式而又不丢失有意义的语义信息的过程。有效的数据缩减方法不仅能显著削减数据量,提高知识发现效率,而且还可以简化学习获得的

关 键 词:数据挖掘  三维缩减  数据库

Three Dimensions Reduction in Data Mining
Abstract:Data reduction is one of the important techniques for the application of knowledge discovery and data mining. In this paper the data reduction is conceptually divided into three dimensions,such as attribute distension.object dimension and attribute value dimension. The conceptions,classification and approaches on three dimensions data reduction are introduced and analyzed. Finally,some problems,which should be focused on,are pointed out.
Keywords:Data mining  Data reduction  Feature selection  Object selection  Discretization
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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