所謂數(shù)據(jù)挖掘，就是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的、模式的非凡過程。在人臉識(shí)別門禁終端，數(shù)據(jù)挖掘習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中只是發(fā)現(xiàn)的過程的有一個(gè)基本不走。只是發(fā)現(xiàn)過程由一下三個(gè)階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表達(dá)和解析。數(shù)據(jù)挖掘可以與人臉識(shí)別終端用戶或知識(shí)庫交互。

并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，人臉識(shí)別門禁終端使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查找個(gè)別的距離，或通過互聯(lián)網(wǎng)的搜索引擎查找特定的WEB頁面，則是信息檢索領(lǐng)域的任務(wù)。雖然這些任務(wù)。索然這些任務(wù)是重要的，可能實(shí)際復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)明顯特征創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu)，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被用來增強(qiáng)人臉識(shí)別門禁終端檢索系統(tǒng)的能力。

人臉識(shí)別門禁終端數(shù)據(jù)挖掘利用了來自以下領(lǐng)域的思想：來統(tǒng)計(jì)學(xué)抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)；人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速睇戒奶了來自其他領(lǐng)域的思想，包括最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。一些其他領(lǐng)域也起到重要的支撐作用。特別地，人臉識(shí)別門禁終端需要數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供有效的存儲(chǔ)、索引和查詢處理支持。原與高性能計(jì)算的技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)集方面常常是重要的。分布式技術(shù)也能幫助處理海量數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)不能集中到一起處理室更是至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)挖掘能做6中分析方法：分類、估值、預(yù)言、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、狙擊、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘。

人臉識(shí)別門禁終端以上6中數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為直接數(shù)據(jù)挖掘是間接數(shù)據(jù)挖掘兩類。

直接數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對(duì)聲譽(yù)的數(shù)據(jù)，對(duì)一個(gè)特定的變量進(jìn)行描述。

間接數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)仲?zèng)]有選出某一具體變量，用模型進(jìn)行描述，而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系。

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