所谓数据挖掘，就是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的、模式的非凡过程。在人脸识别门禁终端，数据挖掘习惯上又称为数据库中的知识发现，也有人把数据挖掘视为数据库中只是发现的过程的有一个基本不走。只是发现过程由一下三个阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果表达和解析。数据挖掘可以与人脸识别终端用户或知识库交互。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，人脸识别门禁终端使用数据库管理系统查找个别的距离，或通过互联网的搜索引擎查找特定的WEB页面，则是信息检索领域的任务。虽然这些任务。索然这些任务是重要的，可能实际复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据明显特征创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也被用来增强人脸识别门禁终端检索系统的能力。

人脸识别门禁终端数据挖掘利用了来自以下领域的思想：来统计学抽样、估计和假设检验；人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速睇戒奶了来自其他领域的思想，包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，人脸识别门禁终端需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。原与高性能计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且数据不能集中到一起处理室更是至关重要。

数据挖掘能做6中分析方法：分类、估值、预言、相关性分组或关联规则、狙击、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。

人脸识别门禁终端以上6中数据挖掘的分析方法可以分为直接数据挖掘是间接数据挖掘两类。

直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对声誉的数据，对一个特定的变量进行描述。

间接数据挖掘目标仲没有选出某一具体变量，用模型进行描述，而是在所有的变量中建立起某种关系。

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