基于统计的算法主要有两种类型：回归 - 回归问题涉及到根据输入值评估输出值。当用于分类时，输入值是来自数据库的值，输出值定义了类别。回归可用于阐明分类问题，但它也用于其他应用，包括预测。回归的基本形式是简单线性回归，它只包含一个预测变量和一个预测结果。回归可以通过两种不同的方法来实现分类：划分 - 数据被划分... 阅读更多

以下是一些预处理步骤，可用于处理数据，以帮助提高分类或预测阶段的准确性、效率和可扩展性：数据清洗 - 这表示对数据进行预处理以消除或减少噪声，方法是使用平滑方法和处理缺失值（例如，通过用该属性中最常出现的值或基于统计的最佳可能值来填充缺失值）。虽然各种分类算法具有一些处理噪声或缺失信息的功能，但这一步可以帮助减少学习过程中的混乱。相关性... 阅读更多

分类是一种数据挖掘方法，用于预测数据实例的类别成员资格。这是一个两步过程。第一步，构建一个模型，定义一组预定的数据类别或模式。该模型是通过考虑由属性定义的数据库元组来构建的。每个元组都被认为属于一个预定义的类别，如由其中一个属性决定的，称为类别标签属性。在分类的框架内，数据元组也被称为样本、示例或对象。用于构建模型的分析数据元组共同构成训练数据集。单个... 阅读更多

遗传算法是利用遗传继承过程的数学模型。它们已成功应用于各种分析问题。数据挖掘可以将人类理解与信息的自动分析结合起来，以发现模式或关键关系。给定一个用多个变量表示的大型数据库，目标是有效地找到数据库中最有趣的模式。遗传算法已被用于在某些软件中识别有趣的模式。它们通常用于数据挖掘以提高其他算法（如决策树算法、另一个关联规则）的性能。遗传算法需要特定的数据... 阅读更多

神经网络是一系列算法，旨在通过模拟人脑工作方式的过程来识别数据集中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是神经元系统，无论是生物的还是人工的。神经网络几乎适用于任何预测变量（自变量、输入）和预测变量（因变量、输出）之间存在关系的情况，即使这种关系非常复杂，并且不容易用“相关性”或“组间差异”的常用术语来表达。神经网络有各种应用，如下所示：检测... 阅读更多

神经网络是一系列算法，旨在通过模拟人脑工作方式的过程来识别记录集中的基本关系。通过这种方法，神经网络定义了神经元系统，无论是生物的还是人工的。神经网络是一种分析技术，其模型来自认知系统中的学习过程和大脑的神经功能，并且能够在实施所谓的从现有信息中学习的过程后，根据其他观察结果预测新的观察结果（关于特定变量）。神经网络是数据挖掘技术之一。第一阶段是... 阅读更多

相似性度量为一些数据挖掘决策提供了框架。分类和聚类等任务通常会考虑某些相似性度量的存在，而缺乏评估相似性技术的领域通常会发现信息搜索是一项繁琐的功能。相似性度量有以下几种应用：信息检索 - 信息检索 (IR) 系统的目标是满足用户的需求。换句话说，需求通常以在某些在线搜索引擎的文本框中输入的简短文本查询的形式表现出来。IR 系统通常不会直接回答... 阅读更多

数据挖掘的优势数据挖掘的优势如下：营销/零售数据挖掘可以通过为直接营销人员提供有关其用户购买行为的有用和准确的趋势来帮助他们。基于这些趋势，营销人员可以更精确地将营销注意力集中到他们的客户身上。例如，软件公司的营销人员可能会向具有大量软件购买历史的消费者宣传其新软件。此外，数据挖掘还可以帮助营销人员预测其用户可能感兴趣购买的产品。通过这种预测，营销人员可以给用户惊喜并创造用户的购物... 阅读更多

数据挖掘是从存储在存储库中的大量数据中筛选出有意义的新关联、模式和趋势的过程，使用模式识别技术以及统计和数学技术。它是对观察数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据所有者来说既易于理解又实用的新颖方式总结数据。它是选择、探索和建模大量信息的过程，以发现最初未知的规律或关系，以获得对数据库所有者来说清晰且有益的结果。数据挖掘... 阅读更多

OLAM 服务器在数据立方体中执行分析挖掘，类似于 OLAP 服务器执行联机分析处理。一个集成的 OLAM 和 OLAP 机制，其中 OLAM 和 OLAP 服务器都通过图形用户界面 API 接受用户联机查询（或命令），并通过立方体 API 对数据立方体进行数据分析。元数据目录可用于指导数据立方体的访问。数据立方体可以通过 MDDB API 访问和集成多个数据库，并通过可以提供 OLE 的数据库 API 过滤数据仓库... 阅读更多