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数据挖掘：特征选择：特征选择的评估与验证

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。数据挖掘技术广泛应用于商业智能、科学研究、金融分析、医疗诊断等多个领域，通过自动化或半自动化的方式，帮助人们发现数据中的隐藏知识，从而做出更明智的决策。

数据挖掘的流程通常包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。其中，数据清洗和数据集成用于处理数据的不一致性和缺失值，数据转换则将原始数据转换为适合挖掘的形式，而数据挖掘是核心步骤，