是對差異和極端特例的描述，用于揭示事物偏離常規(guī)的異常現(xiàn)象，如標準類外的特例，數(shù)據(jù)聚類外的離群值等。
是根據(jù)時間序列型數(shù)據(jù)，由歷史的和當前的數(shù)據(jù)去推測未來的數(shù)據(jù)，也可以認為是以時間為關鍵屬性的關聯(lián)知識。
通過對大量數(shù)據(jù)的歸納、概括和抽象，提煉出帶有普遍性的、概括性的描述統(tǒng)計的知識。
縮小數(shù)據(jù)的取值范圍，使其更適合于數(shù)據(jù)挖掘算法的需要，并且能夠得到和原始數(shù)據(jù)相同的分析結果。
最新試題
相異度矩陣
關聯(lián)知識
元數(shù)據(jù)（metadata）
遺傳算法
可信度
繪制流程圖的基本步驟是什么？
繪制整個組織或復雜過程的流程圖可以采?。ǎ┑牧鞒虉D方式，用（）的方式逐步展開。
支持度
數(shù)據(jù)挖掘
預測型知識