数据挖掘-----外文翻译.doc
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数据挖掘-----外文翻译,abstractthe modern technologies of computers, networks, and sensors have made data collection and organization an almost effortless task. however, the captured ...
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ABSTRACT
The modern technologies of computers, networks, and sensors have made data collection and organization an almost effortless task. However, the captured data needs to be converted into information and knowledge from recorded data to become useful. Data mining is the entire process of applying computer-based methodology, including new techniques for knowledge discovery, from data.
Keywords
Data mining
1.1 INTRODUCTION
Modern science and engineering are based on using first-principle models to describe physical, biological, and social systems. Such an approach starts with a basic scientific model, such as Newton's laws of motion or Maxwell's equations in electromagnetism, and then builds upon them various applications in mechanical engineering or electrical engineering. In this approach, experimental data are used to verify the underlying first-principle models and to estimate some of the parameters that are difficult or sometimes impossible to measure directly. However, in many domains the underlying first principles are unknown, or the systems under study are too complex to be mathematically formalized. With the growing use of computers,
摘要：现代化的计算机技术、网络技术和传感器技术使数据的搜集和组织成为一项毫不费力的任务。但是，所获得的数据需要从已记录的数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘就是应用基于计算机的方法论的整个过程，包括新的知识发现技术。
关键词：数据挖掘
1.1概述
现代科学和工程建立在用“首要原则模型”来描述物理、生物和社会系统的基础上。这种方法从基础的科学模型入手，如牛顿运动定律或麦克斯韦的电磁公式，然后基于模型来建立机械工程或电子工程方面的各种应用。在这种方法中，用实验数据来验证基本的“首要原则模型”，以及对一些难以直接测量或者根本不可能直接测量的参数进行评估。但是在许多领域，基本的“首要原则模型”往往是未知的，或者研究的系统太复杂而难以进行数学定型，随着计算机的广泛应用，像这样的复杂系统生成了大量的数据。在没有“首要原则模型”时候，可以利用这些易得的可用数据，通过对系统变量之间可以利用的关系（即未知的输入输出相关性）进行评估来导出模型。这样，传统的建模及基于“首要原则模型”进行分析的方法与开发模型及直接对数据进行相应分析的方法之间普遍存在着范型变换。
对大型的、复杂的、信息丰富的数据集的理解实际上是所有的商业、科学、工程领域的共同需要，在商务领域，公司和顾客的数据逐渐被认为是一种战略资产。在当今的竞争世界中，吸取隐藏在这些数据后面的有用知识并利用这些知识
The modern technologies of computers, networks, and sensors have made data collection and organization an almost effortless task. However, the captured data needs to be converted into information and knowledge from recorded data to become useful. Data mining is the entire process of applying computer-based methodology, including new techniques for knowledge discovery, from data.
Keywords
Data mining
1.1 INTRODUCTION
Modern science and engineering are based on using first-principle models to describe physical, biological, and social systems. Such an approach starts with a basic scientific model, such as Newton's laws of motion or Maxwell's equations in electromagnetism, and then builds upon them various applications in mechanical engineering or electrical engineering. In this approach, experimental data are used to verify the underlying first-principle models and to estimate some of the parameters that are difficult or sometimes impossible to measure directly. However, in many domains the underlying first principles are unknown, or the systems under study are too complex to be mathematically formalized. With the growing use of computers,
摘要：现代化的计算机技术、网络技术和传感器技术使数据的搜集和组织成为一项毫不费力的任务。但是，所获得的数据需要从已记录的数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘就是应用基于计算机的方法论的整个过程，包括新的知识发现技术。
关键词：数据挖掘
1.1概述
现代科学和工程建立在用“首要原则模型”来描述物理、生物和社会系统的基础上。这种方法从基础的科学模型入手，如牛顿运动定律或麦克斯韦的电磁公式，然后基于模型来建立机械工程或电子工程方面的各种应用。在这种方法中，用实验数据来验证基本的“首要原则模型”，以及对一些难以直接测量或者根本不可能直接测量的参数进行评估。但是在许多领域，基本的“首要原则模型”往往是未知的，或者研究的系统太复杂而难以进行数学定型，随着计算机的广泛应用，像这样的复杂系统生成了大量的数据。在没有“首要原则模型”时候，可以利用这些易得的可用数据，通过对系统变量之间可以利用的关系（即未知的输入输出相关性）进行评估来导出模型。这样，传统的建模及基于“首要原则模型”进行分析的方法与开发模型及直接对数据进行相应分析的方法之间普遍存在着范型变换。
对大型的、复杂的、信息丰富的数据集的理解实际上是所有的商业、科学、工程领域的共同需要，在商务领域，公司和顾客的数据逐渐被认为是一种战略资产。在当今的竞争世界中，吸取隐藏在这些数据后面的有用知识并利用这些知识
