大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)挖掘算法的研究重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)定義a.大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型繁多、價(jià)值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)具有4V特性：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。c.大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，如金融、醫(yī)療、教育等。2.大數(shù)據(jù)挖掘a.大數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程。b.大數(shù)據(jù)挖掘方法包括：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類、預(yù)測(cè)等。c.大數(shù)據(jù)挖掘有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。3.智能數(shù)據(jù)挖掘算法b.智能數(shù)據(jù)挖掘算法具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化等特點(diǎn)。c.智能數(shù)據(jù)挖掘算法在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，如金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、疾病預(yù)測(cè)等。二、智能數(shù)據(jù)挖掘算法研究重點(diǎn)1.算法性能優(yōu)化a.提高算法的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。b.降低算法的計(jì)算復(fù)雜度，提高算法的運(yùn)行效率。c.優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)置，提高算法的泛化能力。2.算法可解釋性a.提高算法的可解釋性，使算法的決策過程更加透明。b.分析算法的決策依據(jù)，揭示數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律。c.幫助用戶理解算法的決策結(jié)果，提高用戶對(duì)算法的信任度。3.算法魯棒性a.提高算法對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的抗干擾能力。b.提高算法對(duì)異常數(shù)據(jù)的處理能力。c.提高算法在不同數(shù)據(jù)集上的適應(yīng)性。三、基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)1.數(shù)據(jù)預(yù)處理a.數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)等。b.數(shù)據(jù)集成：將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合在一起。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘a.支持度和置信度：衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要指標(biāo)。b.Apriori算法：一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。c.FPgrowth算法：一種基于FP樹的高效關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。3.聚類分析a.Kmeans算法：一種基于距離的聚類算法。b.DBSCAN算法：一種基于密度的聚類算法。c.層次聚類算法：一種基于層次結(jié)構(gòu)的聚類算法。[1]，.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2018.[2]，趙六.智能數(shù)據(jù)挖掘算法研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用，2019，9（2）：123128.[3]劉