数据挖掘的技术有哪些？

数据挖掘是从存储在存储库中的海量数据中提取有用的新关联、模式和趋势的过程，它使用包括统计和数学技术在内的模式识别技术。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据所有者来说既合乎逻辑又有所帮助的新颖方法来总结记录。

主要挑战在于分析数据以提取可用于解决问题或促进公司发展的重要数据。有许多动态工具和技术可用于挖掘数据并从中获得更好的判断。

数据挖掘有各种技术，如下所示：

分类 - 分类是一种数据挖掘技术，它将元素添加到一组数据中，以帮助更有效地进行预测和分析。有几种方法旨在提高对海量数据集的分析效率。

分类是数据挖掘中最重要的一项任务。它指的是根据实例的属性为其分配预定义的类标签的过程。分类和聚类之间存在相似之处，看起来很相似，但有所不同。分类和聚类之间的主要区别在于，分类涉及根据元素在预定义组中的成员资格对元素进行分级。

聚类 - 将一组物理或抽象对象组合成相似对象类别的阶段称为聚类。一个集群是一组数据对象，这些数据对象在同一集群内彼此相似，并且与其他集群中的对象不同。在许多应用中，可以将数据对象的集群作为一个整体视为一个组。聚类分析是一项重要的活动。

回归 - 这些方法用于根据一个或多个预测变量（自变量）预测响应变量（因变量）的值，其中变量为数值型。回归有几种形式，包括线性、多元、加权、多项式、非参数和稳健（稳健技术在误差不满足正态性条件或数据包含大量异常值时非常有用）。

异常值检测 - 这种类型的数据挖掘技术与观察数据集中与预期模式或预期行为不匹配的数据项有关。此技术可用于各种领域，例如入侵检测、欺诈检测等。它也称为异常值分析或异常值挖掘。

序列模式 - 序列模式是一种专门用于计算序列数据以查找序列模式的数据挖掘技术。它包括在一个序列集合中查找有趣的子序列，其中序列的权重可以用长度、出现频率等多个元素来衡量。

更新于：2022年2月15日

1K+ 次浏览

启动您的职业生涯

通过完成课程获得认证

开始学习
广告