当前位置:首页 > 数据挖掘 > 正文

数据挖掘的四类方法

数据挖掘方法可分为四类:




1. 关联规则:
- 找出项目集之间频繁出现的相关关系。
- 关联规则的目标是找到具有强关联关系的项目集,即当一个项目集出现时,另一个项目集也往往出现。
- 典型的应用场景包括:购物篮分析、市场分析等。
- 例如,在购物篮分析中,我们可以发现哪些商品经常被一起购买。


2. 聚类分析:
- 将数据点划分为具有相似特征的组。
- 聚类分析的目标是找到具有相似特征的数据点,并将其归为同一类。
- 典型的应用场景包括:客户细分、市场分割等。
- 例如,在客户细分中,我们可以将客户划分为不同的组,以便针对不同的组提供不同的营销策略。


3. 分类:
- 将数据点划分为预定义的类别。
- 分类的主要思想是,建立一个分类模型,并根据该模型对新的数据点进行分类。
- 典型的应用场景包括:信用评分、医学诊断等。
- 例如,在信用评分中,我们可以根据申请人的信息来预测申请人的信用风险。


4. 预测:
- 使用历史数据来预测未来的事件。
- 预测的主要思想是,建立一个预测模型,并根据该模型对未来的事件进行预测。
- 典型的应用场景包括:销售预测、天气预报等。
- 例如,在销售预测中,我们可以根据历史销售数据来预测未来的销售情况。