˙ω˙ 数据挖掘的数据源有文本数据、栅格数据、关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、多媒体数据库、异质数据库、统计数据库以及因特网上Web数据、物联网数据等。数据挖（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示。（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、
(＊?↓˙＊) (4)请列举数据挖掘应用常见的数据源。或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘) 答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中数据挖掘结构采用源数据的“绑定”形式存储数据源的定义和其中的列。有关数据源绑定的详细信息，请参阅数据源和绑定(SSAS 多维)。但是，请注意，也可以使用DMXCREATE MINING
数据挖掘向导有两个分支，具体取决于您的数据源是关系数据源还是位于多维数据集中：关系挖掘模型OLAP 挖掘模型注意无需拥有多维数据集或OLAP 数据库即可进行数据挖掘。使用数据源每次创建或更新数据挖掘结构或模型时，都应使用数据源视图中存储的数据。虽然数据源视图是向模型或结构提供数据的对象，但DSV 本身不包含数据，而是
数据挖掘源代码基本Kmeans算法实现C++代码#include #include #include #include #include #include #define k 3//簇的数目using namespace std;//存放元组的属性信息typedef vec这里有一些免费的在线数据源十分有助于学习数据挖掘：频繁项集挖掘数据存储库(Frequent Itemset Mining Dataset Repository):一个带有数据集的存储库，用于找到
数据挖掘需要连接到SQL Server Analysis Services 实例才能工作。数据挖掘不需要多维数据集中的数据，建议使用关系源：但是，数据挖掘使用SQL Server Analysis 四、数据挖掘的具体步骤许多人把数据挖掘视为“数据中的知识发现”，以下是其具体的步骤：数据清理(消除噪声和不一致数据) 数据集成(不同来源与格式的数据组合到一起) 数据选择(挖掘所需的数据)
