数据挖掘技术介绍

数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。

分类

• 定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。
• 功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。
• 方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、最近邻算法、随机森林、XGBoost、LightGBM

聚类

• 定义：是一种无监督学习方法，用于将数据划分为若干个簇。
• 功能：将数据划分为若干个簇，使簇内数据相似度高，簇间数据相似度低。
• 方法：K-Means、层次聚类、DBSCAN、谱聚类、高斯混合模型

关联规则挖掘

• 定义&功能：发现数据中频繁出现的模式或规则，通常用于交易数据。
• 方法：Apriori算法、FP-Growth算法、Eclat算法

预测

• 定义&功能：通过历史数据来预测未来的事件或趋势
• 方法：线性回归、时间序列分析、机器学习模型、深度学习模型

异常检测

• 定义&功能：用于识别数据中的异常或离群点
• 方法：基于统计的方法、基于聚类的方法、基于机器学习的方法

特征选择与降维

• 定义&功能：选择最有用的特征，降维用于减少数据的纬度，同时保留重要信息
• 方法：特征选择、降维方法

文本挖掘

• 定义&功能：用于从文本数据中提取有用的的信息
• 方法：文本分类、文本聚类、信息提取、自然语言处理、主题模型

序列模式挖掘

• 定义&功能：用于发现数据中的序列模式
• 方法：GSP、PrefixSpan算法

深度学习

• 定义&功能：一种基于神经网络的高级数据挖掘技术，能够自动学习数据的特征。
• 方法：卷积神经网络、循环神经网络及其变体、Transformer架构

集成学习

• 定义&功能：通过组合多个模型来提高预测性能
• 方法：Bagging、Boosting、Stacking