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数据挖掘的可视化主要包括数据的可视化、挖掘过程的可视化和挖掘模型的可视化，当前的可视化技术主要包括传统的几何学方法( 如曲线图、直方图、散点图、饼图等)、SOM 网可视化技术、平行坐标系技术、面向象素的可视化技术等。基于SOM网络和基于平行坐标系的可视化技术是目前应用较多的2项技术，它们的原理都是通过把高维数据映射为二维数据从而将数据显示在二维平面上。如汪加才等设计的一个基于SOM 网的可视化挖掘系统VISMiner，刘勘等研究了平行坐标系技术在数据挖掘系统中的具体应用。粗糙集理论主要应用于近似推理、数字逻辑分析和化简、建立预测模型等问题。滨湖区现代智能推荐调试

经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。徐州质量智能推荐怎么设置它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。

粗糙集法粗糙集法也称粗糙集理论，是由波兰数学家Z Pawlak在20世纪80年代初提出的，是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律；缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。粗糙集理论主要应用于近似推理、数字逻辑分析和化简、建立预测模型等问题。

控制层控制层用于控制系统的执行流程，协调各功能部件间的关系和执行顺序，主要包括对数据挖掘任务进行解析，并根据任务解析的结果判断挖掘任务涉及到的数据和应该采用的数据挖掘算法。 [1] 数据挖掘任务一般是通过数据挖掘语言定义和解释的，当前许多研究者提出了自己的数据挖掘语言，这些语言从结构上看都是类SQL语言，如DMQL语言等, 但是并没有实现挖掘语言的标准化。2000年3月，微软推出了一个新的数据挖掘语言规范OLE DB for Data Mining，向着数据挖掘语言标准化又迈进了一大步，Amir Netz等详细介绍了如何将OLE DB for DM规范应用到数据挖掘系统之中。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。

待挖掘数据层该层为数据挖掘层提供符合数据挖掘算法要求的待挖掘数据集，待挖掘数据集是由数据源层中与挖掘任务相关的数据经过数据变换和数据规约等数据预处理操作形成的。 [1] 除了直接基于数据库/ 数据仓库中的数据进行挖掘外，数据挖掘还可以基于联机分析处理(OLAP)进行，称作联机分析挖掘(OLAM)。由于OLAM将2 者结合了起来，充分发挥2 者的优点，所以可以使数据挖掘具有较高的效率和良好的交互性。Jia-wei Han 教授等提出了一种OLAP和DM集成的OLAM系统的结构框架，并且开发出了基于这种结构的一个数据挖掘系统BD Miner。Sanjay Goil等研究了一种基于并行处理技术的可扩展的OLAP和数据挖掘集成的系统体系结构。它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。惠山区现代智能推荐设置

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数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容： [3] 图1 数据挖掘的系统模型 [3]  (1)定义问题。在开始知识发现之前的也是重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。滨湖区现代智能推荐调试

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