数据挖掘的分类方法,数据挖掘可分为什么方法

数据挖掘的分类方法,数据挖掘可分为什么方法

╯ω╰ 目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。下面对几种主要的分类方法做个简要介绍：(1)决策树决策树归纳是经典的分类算法。它采用自分类的方法有多种，常用的分类方法有7种：最临近、贝叶斯、神经网络、逻辑斯蒂、判别分析、支持向量机、决策树。下面进行简单介绍：①K-近邻K-近邻(K-NearestNeighbor,KNN)算法是一

或者，学习下Netflix Prize和Middle Earth, 使用某种集成的方法来组合多个分类器。1、神经网络方法由于神经网络本身具有良好的鲁棒性、自组织适应性、自行处理性、分布存储和高度容错等特性，非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注和使用。

如自变量为体重，回归预测的①因变量为身高(连续变量)就是回归；②因变量为性别(离散变量)就是分类。第二：根据本质可以分为：线性算法和非线性算法。因为数据挖掘本身是一个高维研究利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中

第二步检验模型并用于新的分类(由检验集评估分类器的准确率，再应用于新的数据进行分类) 如上图分类的预测任务，首先通过已有的数据集(训练集)进行训练学习，得到一个目标函数(学习模01. 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。02. 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据

中文摘要随着网络、医学等技术的发展每时每刻都会产生大量的数据为了储存和管理数据还需要耗费大量的人力和物力。在这种背景下数据挖掘方法被用于处理分类数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。1)根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或