数据挖掘PPT。 文件夹 PATH 列表 卷序列号为 4E8D-6931 C:. │ .txt │ 复习课.pptx │ 第十二章.pptx │ └─课件 ├─第一章 │ 第一章.pptx │ ├─第七章 │ 第七章.pptx │ ├─第三章 │ 第三章.pptx │ ├─第九章 │ 第九章.pptx │ ├─第二章 │ 第二章.pptx │ 高清视频短片三维数据可视化3Te001694_标清.mp4 │ ├─第五章 │ 第五章.pptx │ ├─第八章 │ 决策树补充.pptx │ 第八章.pptx │ ├─第六章 │ 第2章 基本数据挖掘技术-关联规则v2.pptx │ 第六章.pptx │ ├─第十一章 │ 第十一章.pptx │ ├─第十章 │ 第十章.pptx │ ├─第四章 │ 第四章.pptx │ └─课程介绍 课程简介.pptx

生物信息学数据挖掘是生物信息学领域内一门运用数据挖掘技术从大量生物信息数据中发现潜在有用信息的学科。随着生物技术的发展，尤其是基因测序技术的进步，生物信息数据库已经成为科研人员分析遗传信息、功能基因以及生命过程的重要基础。生物信息数据库广泛地分为几大类，包括综合数据库、专类数据库、蛋白质序列和结构数据库等。这些数据库不但囊括了人类基因组相关数据，还包括其他生物物种的基因组数据，以及蛋白质结构和功能信息等。 国际上主要的生物信息数据库资源多集中在美国、欧洲和日本，例如著名的EMBL、GenBank和DDBJ等。这些数据库通常可以免费下载和使用，并且会每天同步更新，保障了数据的实时性和准确性。此外，还有一些专门的数据库目录网站，例如DBCat，它收录了众多生物信息学数据库，并为研究者提供便捷的数据检索服务。 在生物信息学数据挖掘的实践中，NCBI、EBI和ExPASy等生物信息中心提供了丰富多样的资源，包括在线工具、数据库、文献资料等，极大地方便了科研人员的日常工作。BioSino和北京大学生物信息中心（CBI）等国内机构，也在积极构建生物信息学的数据库和提供生物信息学相关知识。 数据挖掘的基本过程包括数据预处理、数据挖掘、模式评估和知识表达等几个阶段。其中，数据预处理是为了清理、整合和转换数据以使之适合于数据挖掘；数据挖掘阶段则是利用机器学习和统计分析等方法从数据中提取有价值的信息；模式评估是基于一定的度量标准对数据挖掘的结果进行筛选和评估；而知识表达则是将挖掘出的知识以可视化的方式呈现给用户，使之便于理解和使用。 在具体的数据挖掘功能方面，分类是其中重要的一项，它的目的是根据某些特性将数据分组，例如，在金融领域，信用申请者的风险等级可以根据他们的信用记录、收入状况等属性被分为高风险、中风险和低风险三个类别。除分类外，数据挖掘还包括回归、聚类、关联规则学习等其他功能。 生物信息学数据挖掘的研究和应用前景广阔，它在生物学、医学、药学、农林牧业等领域都显示出巨大的应用潜力。随着科技的发展和数据量的不断增长，生物信息学数据挖掘将会成为发现新知识、推动科研进步和促进科技创新的重要工具。

数据挖掘 概念与技术（原书第3版）配套PPT（英文） CS 412 Intro. to Data Mining Jiawei Han, Computer Science, Univ. Illinois at Urbana-Champaign, 2106

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信息检索与数据挖掘

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