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发信人: Muller (胖胖熊~~雨巷, 林中路和山), 信区: other
标  题: 数据挖掘：综述及其应用（3）
发信站: 听涛站 (Fri Feb  2 21:41:35 2001), 转信

DD的特点
由以上我们可以看出，KDD就是利用机器学习的方法从数据库中提取有价值知识的过程，
是数据库技术和机器学习两个学科的交叉学科。数据库技术侧重于对数据存储处理的高
效率方法的研究，而机器学习则侧重于设计新的方法从数据中提取知识。KDD利用数据库
技术对数据进行前端处理，而利用机器学习方法则从处理后的数据中提取有用的知识。
KDD与其他学科也有很强的联系，如统计学、数学和可视化技术等等。
既然KDD和机器学习都是从数据中提取知识，那么两者有什么区别不同呢？KDD是从现实
世界中存在的一些具体数据中提取知识，这些数据在KDD出现之前早已存在；而机器学习
所使用的数据是专门为机器学习而特别准备的数据，这些数据在现实世界中也许毫无意
义。由于KDD使用的数据来自于实际的数据库，所要处理的数据量可能很大，因此KDD中
的学习算法的效率和可扩充性就显的尤为重要；此外，KDD所处理的数据由于来自于现实
世界，数据的完整性、一致性和正确性都很难保证，如何将这些数据加工成学习算法可
以接收的数据也需要进行深入的研究；再者，KDD可以利用目前数据库技术所取得的研究
成果来加快学习过程，提高学习的效率。最后，由于KDD处理的数据来自于实际的数据库
，而与这些数据库数据有关的还有其他一些背景知识，这些背景知识的合理运用也会提
高学习算法的效率。
在日常的数据库操作中，人们经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表
，那么KDD与数据库报表工具有什么区别呢？数据库报表制作工具是将数据库中的某些数
据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户，而KDD则是对数据背后
隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。报表工具也许
能制作出满足下列要求的表格：
上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况
但它不能回答下述问题：
考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征？
而KDD就可以回答上述问题。
  

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