问数据挖掘所得到的信息应具有哪些特征

机器学习（machine learning）是一个大的研究方向，其中特种选择（feature selection）和数据挖掘（data mining）都是机器学习下面的一个小分支，小研究方向。特征选择一般用于分类，找到最好的特征进行分类。数据挖掘的目的是用算法提取数据中的重要信息，比如聚类、频繁项集、分类……

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。• 数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。• 先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的。• 数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识。• 挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值