引论数据爆炸——解决方法：数据仓库和联机分析处理什么是数据挖掘？ 从大型数据库中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的 并且是潜在有用的) 信息或模式步骤KDD 过程包括数据清理, 数据集成, 数据选择, 变换, 数据挖掘, 模式评估, 和知识表示在什么数据上进行挖掘？关系数据库数据仓库事务(交易)数据库先进的数据库和信息存储面向对象和对象-关系数据库空间和时间数据时间序列数据和流数据文本
数据流挖掘有两种模型，一种是保存流的某个概要信息，使之足够回答某种期望的查询，另一种是维持一个滑动窗口。几个例子：
数据抽样
比如过去一个月中典型用户所提交的重复 查询的数目。在用户规模较大的时候，将用户hash到不同的桶中，当空间不足时，则丢弃一部分桶。
流过滤
比如垃圾邮件的过滤，采用布隆过滤的方法，创建一个位数组，初始化所有值为0，将合法的邮件映射到位数组上，并设置
使用语言：R背景介绍：ISCX2012数据集是目前使用比较广泛的入侵检测数据集，较于KDD99，该数据集的内容更新，数据样本量更大。本次实验中，我们将使用数据挖掘课程中介绍的知识，对ISCX2012数据集进行分析。题目说明：1）已知ISCX数据集中，Jun14这天发生了DoS攻击，现要求使用决策树方法对该天的数据进行处理，并验证决策树模型的准确率、精度和召回率由于XML文档不方便数据处理，将其导入
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2023-12-30 23:36:39
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<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script>随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，
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2023-09-04 22:24:03
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数据仓库与数据挖掘第一章：数据仓库和数据挖掘概述1.1 数据仓库的产生数据仓库与数据挖掘：
数据仓库和联机分析处理技术(存储)。数据挖掘：在大量的数据中心挖掘感兴趣的知识、规则、规律、模式、约束(分析)。数据仓库用于决策分析：
数据仓库：是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，并不是‘大型数据库’。数据仓库与数据库的区别：数据库数据仓库事务处理决策
数据挖掘就是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的信息和知识，这些知识或信息是隐含的，事先未知而潜在有用的，提取的知识表示为概念、 规则、规律、模式等形式。也可以说，数据挖掘是一类深层次的数据分析。常见和应用最广泛的数据挖掘方法如下。 ①决策树：决策树方法是利用信息论中的互信息（信息增益）寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再
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2023-05-26 02:45:19
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本篇内容为笔者数据仓库挖掘与实践的期末复习提纲范围，提纲标号为《数据仓库挖掘实践》的部分目录。 文章目录1.1.2 什么是数据仓库定义特征（4个）1.2.1 数据仓库系统的组成定义组成1.2.2 ETL1.4 数据仓库与操作型数据库的关系操作型数据和分析型数据的区别数据仓库与操作型数据库的对比2.3.1 多维数据模型及相关概念2.3.4 几种常见的基于关系数据库的多维数据模型3.1 OLAP概述3
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2023-11-10 13:34:13
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1.why（为什么需要数据挖掘）
数据库系统经历了如下的技术演变：数据收集和数据库创建，数据管理（DBMS，包括数据存储和检索，联机事务处理OLTP），以及高级数据分析（涉及数据仓库和数据挖掘）。当前常见的数据集形式为多个异构数据源在单个站点以统一的模式组织的储存库，即数据仓库。数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理OLAP。
-OLTP：主要用于增删改查操作，着
放给憨批zcy的笔记9/23数据挖掘中常见的挑战：噪声不确定性：重复测量数据不完备性：部分数据遗失数据挖掘趋势：大规模数据高维度异构的信息open2. 1数据对象与属性类型对象 实体 别名：data entity samples examples …通过属性来描述对象 attributes 离散型的属性和连续型的属性标称属性： 类似于hash值，类如enum中1-black,2-red,3-pur
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2023-12-15 22:21:47
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GEO数据挖掘1. GEO数据库简介2. 数据下载3. 数据质量检查4. ID转换5. 数据探索5.1 PCA分析5.2 hclust聚类5.3 limma包进行差异分析5.3.1 热图5.3.2 火山图5.4 GO and KEGG 生信菜鸟一枚，记录下学习生信技能树GEO数据挖掘相关视频的学习笔记。1. GEO数据库简介NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）是一个
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2023-08-16 18:03:32
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数据挖掘引论为什么进行数据挖掘简单的说就是信息化时代，数据量太大，仅仅靠人自己来发现信息中的可用信息代价太高，所以数据挖掘崛起。
随着数据挖掘崛起，出现了一个名词，数据仓库，它是一种多个异构数据源在但个站点以统一的模式组织的存储，数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）。下图是数据仓库技术的演变。什么是数据挖掘许多人把数据挖掘视为另一个流行术语数据中的知识发现(KDD)，另一些
数据库系统第一章绪论本章属于基础知识，主要是对一些概念的理解和记忆。没有难点，相对的重点在于ER模型的设计和关系模型的掌握。一、数据管理技术的发展阶段(识记)数据管理技术共经历了三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段：1、人工管理阶段的特点：(1)数据不保存在机器中(2)没有专用软件对数据进行管理(3)只有程序的概念，没有文件的概念。2、文件系统阶段的特点与缺陷：(1)数据可长期保存在磁
实验目的1、掌握数据挖掘中数据预处理的方法； 2、了解数据转换的过程和方法； 3、了解描述性数据汇总的计算机实现方法。 1、理解分类的一般过程和基本原理； 2、巩固分类算法的算法思想，能够进行分类操作； 3、学会分类预测问题中的性能评估方法。实验原理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有许多方法：
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2023-05-23 10:25:27
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数据挖掘（KDD）Knowledge discovery in database从各种各样的应用数据中发现有趣数据模式。 数据源包括：数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库。 可挖掘的数据类型：数据库数据、数据仓库数据、事务数据。1. 数据库数据 即数据库系统（也称数据库管理系统：由一组内部相关的数据，即数据库;一组管理；存取数据的软件程序组成）里的数据。最常用的是关系数据库。 关系数据库是一组
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2023-10-24 09:16:12
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【生信技能树】GEO数据库挖掘P5 4 ID转换技巧大全【方法1】本章接导入，利用read.table函数导入gz文件后是一个data.frame# 根据情况设置分隔符啥的
a=read.table('GSE42872_series_matrix.txt.gz', sep = '\t',quote = "", fill = T,
comment.char = "!
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2023-08-25 16:09:48
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文本挖掘技术研究_笔记数据挖掘(DM，Data Mining)：是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中采掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。文本挖掘(TM，Text Mining)：是以计算语言学、 统计数理分析为理论基础，结合机器学习和信息检索技术，从文本数据中发现和提取独立于用户信息需求的文档集中的隐含知识。它是一个从文本信息描述到选取提取模式，最
「摘要」在以互联网为核心，信息不断发展的今天，文本信息作为最重要的网络资源，其中隐含着大量的模式与知识亟待发现与利用。虽然在广泛的数据资源中充斥着大量非结构化或者半结构化的数据资源，但是通过信息标注技术处理后，大部分数据均可结构化，形成文本资源。文本挖掘作为数据挖掘的分支，就是指从文本数据中抽取有价值的，事先未知的、可理解、最终可用的信息和知识的过程，即数据挖掘的对象全部由文本信息组
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2023-10-04 22:37:46
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一、GEO数据库简介 GEO全称Gene Expression Omnibus data base，由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库(通过NCBI首页，All Databases下拉框中选择GEO DataSets)。收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。2000年开始建立的时候，主要是表达芯片数据，但是之后
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2023-07-11 20:42:07
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# 数据库中的数据挖掘技术
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。随着现代技术的高速发展，数据库中存储了海量的数据，如何有效地从这些数据中提炼出有价值的信息成为一个重要的研究课题。本文将介绍数据挖掘的基本概念，并通过代码示例展示其应用，并通过状态图和旅行图阐述数据挖掘的过程。
## 数据挖掘的基本流程
数据挖掘可分为以下几个步骤：
1. **数据收集**：这是数据挖掘的第一步，通
就算不是程序员，也一定知晓GitHub的大名。如果真不熟，那可以将此文看做入门指南。GitHub是采用git协议的大型云软件库。任何人都可以很容易地创建GitHub账户，不仅免费，甚至不用提供真实的电子邮件地址。登录GitHub，你便可以自由发布代码，而世界上任何人都能看到你的代码，下载它，或者以它为蓝本形成新的分支。GitHub模式非常强大，使得软件开发能够轻松写意地协作完成。但正如事物都有两面
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2023-07-26 15:01:06
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