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数据挖掘的主要任务和算法

数据挖掘的主要目标
发现模式和关联
预测未来趋势或行为
分组和细分数据
异常检测
决策支持
数据挖掘的算法
分类算法:将数据点分类到预定义的类别中,如决策树、支持向量机、k-近邻
聚类算法:将数据点分组到相似的簇中,如k-means、层次聚类、密度聚类
关联规则算法:从数据集中发现关联项集,如Apriori算法、FP-growth算法
异常检测算法:识别与正常数据显着不同的数据点,如One-Class SVM、隔离森林
预测算法:根据历史数据预测未来值,如时间序列分析、回归分析、神经网络
举例几个要素
数据预处理:清洗和准备数据以供挖掘
特征选择:识别对挖掘任务最有意义的特征
模型构建:使用选定的算法训练数据模型
模型评估:确定模型的性能和准确性
结果解释:理解模型产生的结果并从中获取见解