數(shù)據(jù)挖掘的常用方法有哪些? 數(shù)據(jù)挖掘的常用方法都有哪些？
決策樹在解決歸類與預(yù)測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經(jīng)由不斷詢問問題最終能導(dǎo)出所需的結(jié)果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀(jì)錄分解成不同的子集，每個子集中的字段可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元樹、三元樹或混和的決策樹型態(tài)。
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，是一種通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的非線性預(yù)測模型，它將每一個連接看作一個處理單元，試圖模擬人腦神經(jīng)元的功能，可完成分類、聚類、特征挖掘等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法主要表現(xiàn)在權(quán)值的修改上。其優(yōu)點是具有抗干擾、非線性學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶功能，對復(fù)雜情況能得到精確的預(yù)測結(jié)果;缺點首先是不適合處理高維變量，不能觀察中間的學(xué)習(xí)過程，具有“黑箱”性，輸出結(jié)果也難以解釋;其次是需較長的學(xué)習(xí)時間。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的聚類技術(shù)中。
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則法
關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個事務(wù)中某些項的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過對企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價與定制客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場營銷與推銷，營銷風(fēng)險評估和詐騙預(yù)測等決策支持提供參考依據(jù)。
4、遺傳算法
遺傳算法模擬了自然選擇和遺傳中發(fā)生的繁殖、交配和基因突變現(xiàn)象，是一種采用遺傳結(jié)合、遺傳交叉變異及自然選擇等操作來生成實現(xiàn)規(guī)則的、基于進化理論的機器學(xué)習(xí)方法。它的基本觀點是“適者生存”原理，具有隱含并行性、易于和其他模型結(jié)合等性質(zhì)。主要的優(yōu)點是可以處理許多數(shù)據(jù)類型，同時可以并行處理各種數(shù)據(jù);缺點是需要的參數(shù)太多，編碼困難，一般計算量比較大。遺傳算法常用于優(yōu)化神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，能夠解決其他技術(shù)難以解決的問題。
5、聚類分析法
聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。根據(jù)定義可以把其分為四類：基于層次的聚類方法;分區(qū)聚類算法;基于密度的聚類算法;網(wǎng)格的聚類算法。常用的經(jīng)典聚類方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。
6、模糊集法
模糊集法是利用模糊集合理論對問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。模糊集合理論是用隸屬度來描述模糊事物的屬性。系統(tǒng)的復(fù)雜性越高，模糊性就越強。
7、web頁挖掘
通過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進行分析，收集政治、經(jīng)濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。
8、邏輯回歸分析
反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。
9、粗糙集法
是一種新的處理含糊、不精確、不完備問題的數(shù)學(xué)工具，可以處理數(shù)據(jù)約簡、數(shù)據(jù)相關(guān)性發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)意義的評估等問題。其優(yōu)點是算法簡單，在其處理過程中可以不需要關(guān)于數(shù)據(jù)的先驗知識，可以自動找出問題的內(nèi)在規(guī)律;缺點是難以直接處理連續(xù)的屬性，須先進行屬性的離散化。因此，連續(xù)屬性的離散化問題是制約粗糙集理論實用化的難點。
10、連接分析
它是以關(guān)系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關(guān)系發(fā)展出相當(dāng)多的應(yīng)用。例如電信服務(wù)業(yè)可藉連結(jié)分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利于公司的方案。除了電信業(yè)之外，愈來愈多的營銷業(yè)者亦利用連結(jié)分析做有利于企業(yè)的研究。
數(shù)據(jù)挖掘的四種基本方法
1. 分類：這一方法涉及將數(shù)據(jù)項分配至預(yù)先定義的類別中。分類不僅是數(shù)據(jù)挖掘的核心任務(wù)，而且常常作為其他分析過程的基礎(chǔ)步驟。2. 聚類：通過將數(shù)據(jù)分組或聚類，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)項高度相似，而不同組間的數(shù)據(jù)項差異性較大。聚類分析有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自然結(jié)構(gòu)或模式。3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則：該方法旨在揭示數(shù)據(jù)...
數(shù)據(jù)挖掘的四種基本方法
數(shù)據(jù)挖掘的四種基本方法有：分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和預(yù)測。1、分類：將數(shù)據(jù)項分到已有的類別中，分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要任務(wù)，也是其他分析方法的預(yù)處理步驟。2、聚類：將數(shù)據(jù)分為相對類似的組或簇，使得同一組中的對象之間具有較高的相似度，而不同組中的對象之間具有較高的相異度。3、關(guān)聯(lián)規(guī)則：發(fā)...
數(shù)據(jù)挖掘有哪些方法
數(shù)據(jù)挖掘的方法主要包括：聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、序列模式挖掘、分類與預(yù)測以及異常檢測。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中一種非常重要的方法。它是指將大量的數(shù)據(jù)劃分為若干個類別或簇，使得同一類別中的數(shù)據(jù)相似度較高，不同類別中的數(shù)據(jù)差異較大。聚類分析的方法包括K均值聚類、層次聚類等。這些方法可以幫助我們找...
數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些
一、聚類分析 聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中最常用的一種方法。它的主要目標(biāo)是將大量數(shù)據(jù)劃分為若干個類別或簇，使得同一類別內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同類別間的數(shù)據(jù)盡可能不同。這種方法常用于客戶細(xì)分、市場研究等領(lǐng)域。二、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項之間的有趣關(guān)系，即當(dāng)某個事件發(fā)生時，...
主要的數(shù)據(jù)挖掘方法有( )。
C、D 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過對高維度的數(shù)據(jù)進行分析整理，把量化思路提升到一個應(yīng)用層次，將一些隱藏在高維度數(shù)據(jù)中的規(guī)律和信息挖掘出來，最終形成量化交易策略。目前，應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘模型主要有分類模型、關(guān)聯(lián)模型、順序模型、聚類模型等，數(shù)據(jù)挖掘方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)可視化等。
數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些?
5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種先進的人工智能技術(shù)，因其自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合處理非線性的問題，以及那些以模糊、不完整、不嚴(yán)密的知識或數(shù)據(jù)為特征的問題，它的這一特點十分適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題。6、Web數(shù)據(jù)挖掘 web數(shù)據(jù)挖掘是一項綜合性技術(shù)，指Web從文檔結(jié)構(gòu)和使用的集合...
數(shù)據(jù)挖掘有哪幾種方法?
2、遺傳算法 遺傳算法是一種依據(jù)微生物自然選擇學(xué)說與基因遺傳原理的恣意優(yōu)化算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳算法具有的暗含并行性、便于和其他實體模型交融等特性促使它在數(shù)據(jù)發(fā)掘中被多方面運用。3、決策樹算法辦法 決策樹算法是一種常見于預(yù)測模型的優(yōu)化算法，它依據(jù)將很多數(shù)據(jù)信息有目地歸類，...
數(shù)據(jù)挖掘的常用方法有哪些?
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，是一種通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的非線性預(yù)測模型，它將每一個連接看作一個處理單元，試圖模擬人腦神經(jīng)元的功能，可完成分類、聚類、特征挖掘等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法主要表現(xiàn)在權(quán)值的修改上。其優(yōu)點是具有抗干擾、非線性學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶功能...
數(shù)據(jù)挖掘的方法有哪些?
數(shù)據(jù)挖掘的的方法主要有以下幾點： 1.分類挖掘方法。分類挖掘方法主要利用決策樹進行分類，是一種高效且在數(shù)據(jù)挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。為了對數(shù)據(jù)進行較為準(zhǔn)確的測試并據(jù)此分類，我們采用決策樹算法，而決策樹中比較典型的幾種方法為：ID3算法，此方法具有較強的實用性，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理；...
大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有哪些
一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法：關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類與預(yù)測等。關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘中最常用的一種方法，用于發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集合中項之間的有趣關(guān)系或關(guān)聯(lián)規(guī)則。通過關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)品間的銷售趨勢、顧客行為模式等信息。這種技術(shù)能夠識別不同事件之間的關(guān)聯(lián)性，有助于預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果。聚類分析是...
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