知识挖掘流程

知识挖掘流程主要包括数据预处理、模式识别、知识表示和知识推理四个步骤。首先，数据预处理是清洗和整理原始数据，去除噪声和冗余，为后续步骤做好准备。接着，模式识别是通过统计、机器学习等方法从数据中找出有意义的模式或规律。然后，知识表示是将识别出的模式转化为易于理解和使用的形式，如规则、图、树等。最后，知识推理是根据已有的知识进行推断和预测，以发现新的知识或验证已有知识的正确性。这个过程是一个迭代的过程，需要不断地进行数据挖掘和知识更新。