数据挖掘的分类

数据挖掘是一种从大型数据集或数据库中提取有用信息和知识的过程。 它通过分析数据中的模式、趋势和关系来实现。 数据挖掘可以分为多种类型，每种类型都有其独特的目标和方法。
1. 基于知识发现的数据挖掘 (KDD)
KDD 是一个涵盖整个数据挖掘过程的高级过程。 它涉及以下步骤：
数据准备：获取、清理和预处理数据。
数据挖掘：应用算法和技术来发现模式和知识。
解释：对挖掘结果进行解释和可视化。
评估：评估发现的实用性和可操作性。
2. 描述性数据挖掘
描述性数据挖掘着重于描述数据中的现状。 它的目标是：
总结数据：发现数据分布和趋势。
关联分析：识别物品或事件之间的关联。
聚类：将数据点分组为相似的簇。
3. 预测性数据挖掘
预测性数据挖掘使用历史数据来预测未来事件。 它的目标是：
预测：使用机器学习算法对未来结果进行预测。
分类：将数据点分配到预定义的类别。
回归：建立数据变量之间的关系模型。
4. 规范性数据挖掘
规范性数据挖掘着重于发现规则或建议以优化决策。 它的目标是：
决策树：创建树状结构，以根据条件属性做出预测或决策。
协会规则挖掘：识别经常同时发生的事物或事件的规则。
异常值检测：识别与正常数据模式显着不同的数据点。
5. 基于文本的数据挖掘
基于文本的数据挖掘从文本文档或非结构化数据中提取知识。 它的目标是：
文本分类：将文本文档归类为预定义的类别。
文本聚类：将文本文档分组为相似的簇。
主题建模：发现文本文档中的隐藏主题。
6. 空间数据挖掘
空间数据挖掘分析具有空间或地理参考的数据。 它的目标是：
空间聚类：将空间数据点分组为相似的簇。
空间关联分析：识别空间数据实体之间的关联。
空间预测：使用空间数据来预测未来事件。
7. 时序数据挖掘
时序数据挖掘分析随时间变化的数据。 它的目标是：
时间序列预测：预测未来时间点的数据值。
时序模式发现：识别时间序列数据中的模式和趋势。
事件检测：检测数据流中发生的异常事件。
8. 网络数据挖掘
网络数据挖掘从网络或图结构中提取知识。 它的目标是：
社区检测：识别网络中的社区或组。
中心性分析：确定网络中重要的节点或边。
路径分析：查找网络中节点之间的最佳路径。