第9章數(shù)據(jù)挖掘的工具數(shù)據(jù)挖掘工具的發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展第一代第二代第三代第四代2數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第一代特點(diǎn)數(shù)據(jù)一般一次性調(diào)進(jìn)內(nèi)存進(jìn)行處理

挖掘向量數(shù)據(jù)（vector-valueddata）

支持一個或少數(shù)幾個數(shù)據(jù)挖掘算法

缺陷不能處理海量數(shù)據(jù)不宜處理頻繁變化的數(shù)據(jù)典型的系統(tǒng)如SalfordSystems公司早期的CART系統(tǒng)()需要利用數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進(jìn)行管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第一代CBA新加坡國立大學(xué)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類算法，能從關(guān)系數(shù)據(jù)或者交易數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分類和預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第二代特點(diǎn)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)和數(shù)據(jù)倉庫集成具有高性能的接口具有高的可擴(kuò)展性能夠挖掘大數(shù)據(jù)集復(fù)雜的數(shù)據(jù)集高維數(shù)據(jù)系統(tǒng)具有一定的靈活性支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘模式(dataminingschema)支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘查詢語言(DMQL)典型的系統(tǒng)如DBMiner，能通過DMQL挖掘語言進(jìn)行挖掘操作數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第二代缺陷只注重模型的生成如何與預(yù)測模型系統(tǒng)集成，導(dǎo)致了第三代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第二代DBMiner數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第二代SASEnterpriseMiner數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第三代特點(diǎn)和預(yù)測模型系統(tǒng)之間能夠無縫的集成，使得由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的模型的變化能夠及時(shí)反映到預(yù)測模型系統(tǒng)中

由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的預(yù)測模型能夠自動地被操作型系統(tǒng)吸收，從而與操作型系統(tǒng)中的預(yù)測模型相聯(lián)合提供決策支持的功能

能夠挖掘網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下（Internet/Extranet）的分布式和高度異質(zhì)的數(shù)據(jù)，并且能夠有效地和操作型系統(tǒng)集成

缺陷不能支持移動環(huán)境數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第三代關(guān)鍵的技術(shù)之一，是提供對建立在異質(zhì)系統(tǒng)上的多個預(yù)測模型，以及管理這些預(yù)測模型的元數(shù)據(jù)提供第一級別（firstclass）的支持。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第三代SPSSClementine以PMML（PredictiveModelMarkupLanguage預(yù)測模型標(biāo)記語言）的格式提供與預(yù)測模型系統(tǒng)的接口Modeler也是SPSS公司收購回來的，前身即是Clementine。2009年整個SPSS被IBM收購后，改名為IBMSPSSModeler了，今年Modeler已經(jīng)發(fā)布18版本，更新添加了很多擴(kuò)展功能（例如天氣數(shù)據(jù)獲取等等）IBMSPSSModeler數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第四代第四代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)能夠挖掘嵌入式系統(tǒng)、移動系統(tǒng)、普適（ubiquitous）計(jì)算設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù)

。特點(diǎn)目前移動計(jì)算越發(fā)顯得重要，將數(shù)據(jù)挖掘和移動計(jì)算相結(jié)合是當(dāng)前的一個研究領(lǐng)域。

第四代軟件能夠挖掘嵌入式系統(tǒng)、移動系統(tǒng)、和普適(ubiquitous)計(jì)算設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展：第四代第四代數(shù)據(jù)挖掘原型或商業(yè)系統(tǒng)尚未見報(bào)導(dǎo)PKDD2001上Kargupta發(fā)表了一篇在移動環(huán)境下挖掘決策樹的論文，Kargupta是馬里蘭巴爾的摩州立大學(xué)(UniversityofMarylandBaltimoreCounty)正在研制的CAREER數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的負(fù)