数据挖掘主要侧重解决哪几类问题,数据挖掘的主要问题

数据挖掘的基本流程 2023-05-27 06:35 302 墨鱼

数据挖掘的基本流程

数据挖掘主要侧重解决哪几类问题,数据挖掘的主要问题

一般来说，数据挖掘主要解决四类问题：分类、聚类、关联和预测。数据挖掘清楚地定义了它可以解决的几种类型的问题。这是一个高层次的归纳。数据挖掘的应用就是把这些范畴首先放在数据的可扩展性上，提高或改变数据的可扩展性；其次解决数据的高维性问题；处理异构数据和复杂数据；解决数据所有权和分配问题；合理化非传统分析。

一般而言，较窄的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于数据挖掘主要解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（这四类问题将在后面详细阐述）1.引导营销：之前介绍的类似产品的数据，消费者决定购买或不购买，这个决定形成了一个类属性，关于这些消费者的各种人口统计数据。生活方式和公司关系

数据挖掘从一个新的角度结合了数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化、模式识别和人工智能（2）作用：数据挖掘主要解决四类问题，即分类、聚类、关联和预测（定量、定性）。数据挖掘的重点是寻找未知的模式和规律。比如我们常说的数据挖掘案例：beerand

百度测试结果1Topic数据挖掘主要关注解决哪些类型的问题：）A.分类B.聚类C.关联D.预测其中比较重要的数据挖掘算法，关联规则，和聚类算法一样，属于无监督学习方法。它在很多实际商业中都有使用，应用最广泛的是超市，所以也叫"购物"

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