数据挖掘的四类方法

数据挖掘的四种基本方法数据挖掘的基本方法（1）分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类分类是一种将数据分为不同类别的技术，通过学习分类模型并预测新数据的标签来实现。分类通常用于预测离散的输出变量，例如二进制分类(是/否)、多类分类(多种不同的类别)和多标签分类(一个数据点可以属于多个

数据挖掘主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关数据挖掘的四类方法由于神经网络本身具有良好的鲁棒性、自组织适应性、自行处理性、分布存储和高度容错等特性，非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注和使用。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的神经网络模型；以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以ART模型

目前数据挖掘方法主要有4种，这四种算法包括遗传、决策树、粗糙集和神经网络算法。以下对这四种算法进行一一解释说明。遗传算法：该算法依据生物学领域的自然选择规律以及遗传的机理发展而来，是一种随机搜索的算法，统计学、数据库和人工智能共同构造了数据挖掘技术的三大支柱，许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。数据挖掘的四种基本方法（1）分类分类