大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘挖掘集成重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘概述1.1大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的定義大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，針對(duì)邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，以提取有價(jià)值的信息和知識(shí)。1.2大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的意義大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘有助于提高數(shù)據(jù)處理的效率，降低延遲，提升用戶體驗(yàn)，同時(shí)也有助于發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。1.3大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、數(shù)據(jù)挖掘算法、模型評(píng)估等。二、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘集成2.1集成概述大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘集成是指將多個(gè)數(shù)據(jù)挖掘算法和模型進(jìn)行整合，以提高數(shù)據(jù)挖掘的效果。2.2集成方法大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘集成方法包括模型集成、特征集成、算法集成等。2.3集成優(yōu)勢(shì)集成方法可以提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和魯棒性，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的可解釋性。三、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)3.1數(shù)據(jù)采集①數(shù)據(jù)來源：了解數(shù)據(jù)采集的渠道，如傳感器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等。②數(shù)據(jù)格式：熟悉不同類型數(shù)據(jù)的格式，如文本、圖像、時(shí)間序列等。③數(shù)據(jù)質(zhì)量：關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，如完整性、一致性、準(zhǔn)確性等。④數(shù)據(jù)安全：確保數(shù)據(jù)采集過程中的數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理①數(shù)據(jù)清洗：去除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值等。②數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等。③數(shù)據(jù)集成：將來自不同源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。④數(shù)據(jù)抽樣：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，以減少計(jì)算量。3.3特征提?、偬卣鬟x擇：從原始數(shù)據(jù)中篩選出對(duì)挖掘任務(wù)有用的特征。②特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取新的特征，如文本特征、圖像特征等。③特征降維：降低特征維度，減少計(jì)算量。④特征組合：將多個(gè)特征組合成新的特征。3.4數(shù)據(jù)挖掘算法①分類算法：如決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等。②聚類算法：如Kmeans、層次聚類等。③關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：如Apriori算法、FPgrowth算法等。④機(jī)器學(xué)習(xí)算法：如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等。3.5模型評(píng)估①評(píng)估指標(biāo)：了解常用的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。②交叉驗(yàn)證：采用交叉驗(yàn)證方法評(píng)估模型性能。③模型優(yōu)化：根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。④模型解釋：對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行解釋，以驗(yàn)證模型的可靠性。[1]，.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用，2018，8（2）：123128.[2]，趙六.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘集成方法綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2019，55（12）：15.[3]