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数据挖掘：特征工程：图像特征识别技术教程

1数据挖掘概述

1.1数据挖掘的基本概念

数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可以是模式、关联、趋势或异常。数据挖掘不仅仅是一种技术，它是一个涉及数据准备、模型构建、模型评估和结果部署的完整流程。数据挖掘的基本概念包括：

数据清洗：处理缺失值、噪声数据和不一致的数据，确保数据质量。

数据集成：将来自多个数据源的数据合并到一起，解决数据冗余和冲突。

数据转换：将数据转换成适合挖掘的形式，如归一化、离散化等。

数据挖掘：应用算法和模型来发现数据中的模式和知识。

模式评估