数据挖掘的主要方法

最新推荐文章于 2021-05-07 14:26:03 发布
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#数据挖掘

本文介绍了数据挖掘中的几种主要方法，包括决策树（ID3, C4.5, CS5.0算法）、关联规则（亲和力分析，置信度，支持度，Apriori算法）以及K平均值算法，同时概述了遗传学习的基本原理，并提及了评估有指导学习模型的混淆矩阵。" 134910456,7599350,边缘感知深度融合：EA-LSS 解决深度跳变问题,"['BEV感知', '深度学习', '计算机视觉', '3D检测', '自动驾驶']

数据挖掘的主要方法

3.1 决策树

一种简单的机器学习算法，常用来解决分类问题，它采用树形结构，根据属性层层分类来解决问题。

3.1.1决策树的构成

决策树的组成

3.1.2决策树的步骤

决策树学习的步骤

ID3算法

C4.5算法

CS5.0算法

3.2 关联规则（亲和力分析）

最低0.47元/天 解锁文章
大数据挖掘方案
findhappy117的博客
01-31 2万+
概述 spark是实时大数据分析、挖掘的流行方案，hadoop是大数据存储和运行的流行方案，本demo主要表述用spark + hadoop如何做大数据挖掘的通用方案，包含了，包括了环境资源整合、spark和hadoop的整合，各部分模块的关系，并给出了可用的java 代码框架，和可运行的demo代码。 代码下载地址： http://www.demodashi.com
终于有人把数据挖掘讲明白了
大数据
11-20 4717
导读：数据挖掘是一种发现知识的手段。数据挖掘要求数据分析师通过合理的方法，从数据中获取与挖掘项目相关的知识。作者：赵仁乾 田建中 叶本华 常国珍来源：大数据DT（ID：hzdashuju）...
数据挖掘有哪些常用的方法
中琛魔方大数据
11-03 3060
　　数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 　　数据挖掘之七种常用的方法： 　　①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 　　它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不...
数据挖掘的常见方法
weixin_33921089的博客
07-26 423
数据挖掘的常见方法基本概念数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。确切地说，作为一门广义的面向应用的交叉学科，数据挖掘集成了许多学科中成熟的工具和技术，包括数据仓库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等等。过程模型对企业来说，数据挖掘就是在“数据矿山”中找到蕴藏的“知识金块”，...
数据挖掘的常用方法
qq275860560的专栏
04-24 613
决策树 神经网络 前馈式网络 反馈式网络 自组织网络 遗传算法 包括三个基本过程 繁殖（选择） 交叉（重组） 变异（突变） 关联规则挖掘算法 粗集方法 模糊集合方法 最邻近方法 ...
关于数据挖掘，你必须知道的几个主要方法
ray20151303007的博客
05-07 3308
数据挖掘是一门交叉性的新兴学科，它将数据可视化、数据库技术、高性能计算机、统计学、机器学习、模式识别、人工智能等多个范畴的理论和技术融合在一起。数据挖掘的主要方法概括为：预测模型方法、数据分割方法、关联分析法和偏离分析法（图1）。解决实际问题时，将已知的数据库蕴含的复杂信息转换成数学的语言，建立数学模型，运用相应的处理方法结果会更加有效。数据挖掘方法有哪些? 一、预测模型方法 预测模型方法是数据挖掘主要方法中分支较为复杂的一类，包括神经网络与决策树等相关人工智能算法、进化算法及支持向量机等算法。 1、神经网
空间数据挖掘主要方法、小波变换在图像压缩中的应用[归纳].pdf
10-13
空间数据挖掘主要方法 空间数据挖掘是指从大量空间数据中自动发现有价值的信息和知识的过程。空间数据挖掘主要方法有多种，包括空间分析方法、统计分析方法、归纳学习方法、聚类与分类方法、探测性的数据分析方法、...
当前海外教育数据挖掘的主要方法与应用.pdf
07-14
教育数据挖掘的主要方法包括：分类、回归、聚类、关联规则挖掘、模型发现、异常值检测、社会网络分析、文本挖掘、顺序模式挖掘及可视化技术。其中，分类和聚类是决策支持系统中最常用的技术；而特征选择和聚类则是...
Web数据挖掘核心方法
最新发布
09-04
Web数据挖掘是一个涉及使用计算机科学与信息技术方法，从网络上收集、处理和分析数据以提取有价值信息的领域。核心方法包括结构挖掘、内容挖掘与使用挖掘三大领域。结构挖掘主要分析网页之间的超链接结构，从而识别...
数据挖掘的方法分类研究.pdf
07-14
数据挖掘是一项涉及多个学科的综合性技术，它主要利用人工智能、机器学习的技术手段，结合统计分析、模糊数学等方法。由于数据挖掘应用的广泛性，对其进行合理的分类能够有效地指导数据挖掘的实践应用，但是如何分类...
基于数据挖掘的兵棋推演数据分析方法研究.pdf
07-14
本文主要探讨了基于数据挖掘技术在兵棋推演数据分析中的应用和研究方法，为军事指挥人员提供科学有效的决策支持。 计算机兵棋系统由于其规模大、结构多层次且复杂，使得对其推演数据的分析成为一个难题。数据挖掘...
数据挖掘的方法有哪些？
Nieson2012的专栏
05-17 1346
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。 1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车
盘点：数据挖掘中的十大实用方法
修行2017
10-11 466
1.基于历史的MBR分析 基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。 MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合
数据挖掘常用的方法（分类，回归、聚类、关联规则）
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03-15 5万+
原文出自：http://www.vsharing.com/k//2013-10/690272.html 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘
数据挖掘的方法
listep的博客
08-23 1861
数据挖掘方法 Data Mining（数据挖掘）是指用非平凡的方法从海量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。 分类模型是监督式学习模型， 即分类需要使用一些已知类别的样本集去学习一个模式，用学习得到的模型来标注那些未知类别的实例。在构建分类模型的时候，需要用到训练集与测试集，训练集用来对模型的参数进行训练，而测试集则用来验证训练出来的模型的效果的好坏，即用来评价模型的好坏...
数据挖掘方法
From2016cxg
09-02 1416
//数据挖掘基础 数据挖掘基础：统计学，人工智能，机器学习，模式识别，神经网络，知识库系统，信息检索，高性能算法和可视化 数据类型：科学数据，医疗数据，人口统计数据，金融数据，销售数据 数据挖掘工作原理，自动分析，分类，汇总数据，发现和描述数据中的趋势，标记异常 数据挖掘是信息时代的产物 数据存储结构 数据仓库（数据清理，数据集成，联机分析处理OLAP） 数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣
数据挖掘的常用方法都有哪些？
CDA数据分析师
01-21 1876
在数据分析中，数据挖掘工作是一个十分重要的工作，可以说，数据挖掘工作占据数据分析工作的时间将近一半，由此可见数据挖掘的重要性，要想做好数据挖掘工作需要掌握一些方法，那么数据挖掘的常用方法都有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。 首先给大家说一下神经网络方法。神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、...
大数据挖掘方法介绍
梁小明的博客
08-07 1677
在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其
全面解析数据挖掘核心概念与实用方法
《数据挖掘—概念、模型、方法和算法》作为一本旨在系统介绍数据挖掘领域的书籍，为读者提供了一个全面的学习平台。以下是该书内容的详细知识点概述： 一、数据挖掘的概念 数据挖掘是在一定条件下，从大量数据集中...
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