基于matlab的數(shù)據(jù)挖掘技術研究【開題報告】

1、畢業(yè)論文開題報告畢業(yè)論文開題報告信息與計算科學信息與計算科學基于基于matlabmatlab的數(shù)據(jù)挖掘技術研究的數(shù)據(jù)挖掘技術研究一、選題的意義如今，高速發(fā)展的信息技術使人們積累的數(shù)據(jù)量急劇增長，動輒以tb計算，如何從數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)中提取有用的知識成為當務之急。數(shù)據(jù)挖掘就是為順應這種需要應運而生發(fā)展起來的數(shù)據(jù)處理技術。是知識發(fā)現(xiàn)(knowledgediscoveryindatabase)的關鍵步驟。數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）就是從大

2、量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。與數(shù)據(jù)挖掘相近的同義詞有數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析和決策支持等。這個定義包括好幾層含義：數(shù)據(jù)源必須是真實的、大量的、含噪聲的；發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識要可接受、可理解、可運用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準的知識，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。何為知識從廣義上理解，數(shù)據(jù)、信息也是知識的表現(xiàn)形式，但是人們更把概念、規(guī)則、模式

3、、規(guī)律和約束等看作知識。人們把數(shù)據(jù)看作是形成知識的源泉，好像從礦石中采礦或淘金一樣。原始數(shù)據(jù)可以是結構化的，如關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以是半結構化的，如文本、圖形和圖像數(shù)據(jù)；甚至是分布在網(wǎng)絡上的異構型數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學的，也可以是非數(shù)學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)的知識可以被用于信息管理，查詢優(yōu)化，決策支持和過程控制等，還可以用于數(shù)據(jù)自身的維護。因此，數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學科，它把人們對數(shù)據(jù)的應用從低層次的簡單查詢，

4、提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數(shù)據(jù)庫技術、人工智能技術、數(shù)理統(tǒng)計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數(shù)據(jù)挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。這里所說的知識發(fā)現(xiàn)，不是要求發(fā)現(xiàn)放之四海而皆準的真理，也不是要去發(fā)現(xiàn)嶄新的自然科學定理和純數(shù)學公式，更不是什么機器定理證明。實際上，所有發(fā)現(xiàn)的知識都是相對的，是有特定前提和約束條件，面向特定領域的，同時還要能夠易于被用

5、戶理解。最好能用自然語言表達所發(fā)現(xiàn)的結果。[4]王平，王升花，鄔連學，基于遺傳算法的變壓器故障診斷方法的研究[J]，技術應用2011(2):P69[5]盧華，劉福勝，王少杰，張鵬，基于遺傳算法的平原水庫壩高優(yōu)化[J]，人民黃河Vol33，No.12011（1）：P125128[6]劉興波，凝聚型層次聚類算法的研究[J]科技信息NO.11，2008：P202[7]吳燕，科技文檔的層次聚類分析[J]商業(yè)文化.社會經(jīng)緯，2008（1）：P35