摘要随着计算机和网络的发展，对于大数据需要数据分析，在分析数据的时候，数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。本文主要综述了数据挖掘中常用的一些关联
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，分类和聚类的算法。关键字：数据挖掘；分类；聚类；关联规则1引言1.1数据挖掘介绍近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程
设计
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和科学探索等[1]。 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中一个很有应用价值的新领域，是一门交叉性学科，融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理论和技术．数据挖掘作为一种技术，它的生命周期正处于沟坎阶段，需要时间和精力去研究、开发和逐步成熟，并最终为人们所接受。20世纪80年代中期，数据仓库之父W．H．In-mon在《建立数据仓库》(BuildingtheDataWarehouse)一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、时变的以及非易失的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程—对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。传统的数据库管理系统(databasemanagementsystem，DBMS)的主要任务是联机事务处理(on-linetransactionprocessing，OLTP)；而数据仓库则是在数据分析和决策方面提供服务，这种系统被称为联机分析处理(on-lineanalyticalprocessing，OLAP)．OLAP的概念最早是由关系数据库之父E．F．Codd于1993年提出的。当时，Codd认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，结构化查询语言(structuredquerylanguage，SQL)对数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求．用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念[2]。数据挖掘(DataMining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成：(1)数据准备，(2)数据挖掘，(3)结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。因此，数据挖掘被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一，是信息产业最有前途的交叉学科。1.2数据挖掘常用方法[3]数据挖掘系统利用的技术越多，得出的结果的精确性越高。原因很简单，对于某一种技术不适用的问题，其他方法却可能奏效。这主要取决于问题的类型以及数据的类型和规模。数据挖掘设涉及的学科领域和方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务，可分为分类、预测、聚类、关联规则、异常和趋势发现等。根据挖掘方法。可分为统计方法和机器学习方法。统计方法包含回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等、机器学习包含神经网络、集成学习、基于案例学习、遗传算法等。数据挖掘的方法，常用的有分类、聚类、关联、预测。2关联规则2.1Apriori算法关联规则的挖掘分为两步：(1)找出所有频繁项集；(2)由频繁项集产生强关联规则。而其总体性能由第一步决定。在搜索频繁项集的时候，最简单、基本的算法就是Apriori算法。它是R.Agrawal和R.Srikant于1994年提出摄的为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法。算法的名字基于这样一个事实：算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索（k1）项集。首先，通过扫描数据库，累积每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记作L1。然后，L1用于找频繁2项集的集合L2，L2用于找L3，如此下去，直到不能再找到频繁k项集。找每个Lk需要一次数据库全扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori性质的重要性质用于压缩搜索空间。Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。Apriori性质基于如下观察。根据定义，如果项集I不满足最小支持度阈值min_sup，则I不是频繁的，即P(I)
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工具，使得对知识能够进行严密的分析和操作。又由于数据挖掘的深入研究和一些成功的商业运作，使得粗糙集理论和数据挖掘有了天然的联系，粗糙集在知识上的定义、属性约简、规则提取等理论，使得数据库上的数据挖掘有了深刻理论基础，从而为数据挖掘提供了一种崭新的工具。粗糙集不仅自己可以独特的挖掘知识，而且可以和其他的数据挖掘算法结合起来，从而产生了学多混合数据挖掘算法，大大开拓了数据挖掘的算法和技术，丰富了数据挖掘的工具。除了研究，人们也在积极寻找粗糙集在数据挖掘中的应用，如RSES[18]系统，该系统是基于粗糙集理论上研制的数据挖掘系统，里面提供了粗糙集的属性约简算法和规则提取，可以找到最佳约简集和近似约简集，并可以提出规则。另外，还有，Regina大学开发的KDD-R系统[3]，被广泛用于医疗诊断、电信业等领域。还有美国Kansas大学开发的LERS(LearningfromExamplesbasedonRS)系统，在医疗诊断、社区规划、全球气象研究等方面都有应用。4.4其他分类分类算法还包括基于规则的分类法，支持向量机和朴素贝叶斯算法等。这些技术都使用了一种学习算法来确定分类模型 ，这样的模型能够很好地拟合输入数据中类标号和属性之间的联系。5
总结
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一学期的学习使我对数据挖掘中分类、聚类、预测、关联分析等有所了解。数据挖掘综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果。如果找到了相关创新点，后期可以写相关论文，建立原型系统来实现自己的创新，进行实验。参考文献[1][2]王光宏，蒋平.数据挖掘综述.200092.[3]黄文，王正林.数据挖掘：R语言实战.
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