随着互联网和计算机科学技术的迅速发展,信息在人类社会中的作用愈发明显。信息技术是二十世纪的重大技术创新和技术进步。它代表了人类先进生产力发展的新成就和新水平,对当今世界政治、经济、科技、军事和文化等领域产生了深刻的影响。世界各国实践表明,信息技术正在成为经济和社会发展的重要推动力量。然而,对于我们来说,信息也不是越多越好。早在上世纪八十年代,全球信息量每隔20 个月就增加近一倍。进入上世纪九十年代,各类机构所有数据库中的数据量增长更快。信息爆炸时代带来了急剧的市场变化。展现在人们面前的已不是局限于本部门,本单位和本行业的庞大数据库,而是浩瀚无垠的信息海洋。因此,如何从海量信息中得到有用信息的问题自然的就来到了人们的面前。计算机和信息技术发展的过程,也是数据和信息加工手段不断更新和改善的过程。随着数据量的增长,多渠道数据源带来了各种数据格式的不相容性。为了便于获取决策所需信息,就有必要将整个机构内的数据以统一形式集成存储在一起,这就是所谓数据仓库。而由于数据仓库及联网界面上的数据来源于多种信息源,因此其中埋藏着丰富的不为用户所知的有用信息和知识,而要使各种组织机构能及时迅速准确地做出决策,以适应变化迅速的市场环境,就需要有一种基于计算机与信息技术的智能化自动工具,来发掘埋藏在数据中的各类知识。要达到上述要求,只借助于一般数学分析和算法是无能为力的。为了有效的从这些海量的数据中获得知识,数据挖掘方法应运而主。也正是由于实际工作的需要以及相关技术的发展,将机器学习应用于大型数据库中的知识发现技术逐渐发展起来。数据挖掘,是在数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、潜在有用的知识或信息模式的决策支持方法。由于国民经济的快速发展,机动车的保有量和驾驶员数量都在以极快的速度增长,每年在该领域都会产生许多有价值的数据。对这些数据进行分析,能够发现许多有价值的规律。而这些规律对于有关部门的正确决策具有一定意义。比如,