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文檔簡介
1、基于數(shù)據庫的數(shù)據挖掘（DM）是涉及人工智能和數(shù)據庫等學科的一門當前相當活躍的研究領域.在當今數(shù)字化社會中,各種商業(yè)、政府、科學數(shù)據庫和數(shù)據量的急劇增長,遠遠超過了人類目前已有的分析和理解能力,因此從大量的數(shù)據中智能地、自動地提取出有價值的知識和信息的研究,即對數(shù)據庫進行知識的挖掘,具有十分重要的現(xiàn)實意義.數(shù)據挖掘,也可以稱為數(shù)據庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database,KDD）,是從大量數(shù)據中提取出
2、可信、新穎、有效并能被人理解的模式的高級處理過程.分類是數(shù)據挖掘中的一個重要課題.分類的目的是學會一個分類函數(shù)或分類模型（也常常稱作分類器）,該模型能把數(shù)據庫中的數(shù)據項映射到給定類別中的某一個.分類可用于預測.分類的輸出是離散的類別值.SLIQ算法是IBM Almaden Research Center于1996年提出的一種高速可伸縮的數(shù)據挖掘分類算法.他通過預排序技術,著重解決當訓練集數(shù)據量巨大,無法全部放入內存時,如何高速準確地生成
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