大数据环境下机器学习在数据挖掘中的应用研究_张绍成

资 源 简 介

大数据环境下机器学习在数据挖掘中的应用研究_张绍成

详 情 说 明

在大数据环境下，机器学习与数据挖掘的结合正成为技术发展的关键驱动力。随着数据规模的爆炸式增长，传统的数据处理方法已难以应对海量、高维、异构数据的挑战。机器学习算法凭借其强大的模式识别和预测能力，为数据挖掘任务提供了高效、智能的解决方案。

机器学习在数据挖掘中的核心作用主要体现在以下几个方面：

特征选择与降维：面对高维数据，机器学习算法（如主成分分析、随机森林等）可自动筛选关键特征，减少冗余信息，提升计算效率。 分类与聚类：通过监督学习（如支持向量机、深度学习）和非监督学习（如K-means、DBSCAN）实现数据的精准分类或潜在模式发现。 异常检测：利用孤立森林或自编码器等技术，从复杂数据中识别异常点或潜在风险。 预测分析：基于时间序列模型或集成学习，挖掘数据中的趋势规律，支撑决策优化。

大数据技术（如Hadoop、Spark）为机器学习的分布式计算提供了基础设施，而数据挖掘则借助机器学习实现了从“描述性分析”到“预测性分析”的跨越。未来，随着算法可解释性和实时性需求的提升，这一交叉领域将面临更多机遇与挑战。