数据挖掘的四类方法（数据挖掘常用哪几种方法）

数据挖掘的四类方法简介 数据挖掘是一种从大量数据中提取有意义的模式和信息的过程。它通常包括以下四类主要方法:分类、聚类、关联规则挖掘和回归分析。这些方法各有特点,可以应用于不同的数据挖掘场景中。分类 分类是一种监督式学习方法,它通过训练模型将数据划分到预定义的类别中。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、k最近邻等。分类可以用于预测客户流失、诊断疾病等问题。聚类 聚类是一种无监督式学习方法,它将数据分成相似的组或聚类。常见的聚类算法包括k-means、层次聚类、DBSCAN等。聚类可以用于客户细分、异常检测等场景。关联规则挖掘 关联规则挖掘是发现数据中项目间关联性的方法。它通过分析数据中频繁出现的项目集,发现它们之间的关联规则。常见的关联规则算法包括Apriori算法、FP-growth算法等。关联规则挖掘可用于市场篮分析、推荐系统等。回归分析 回归分析是一种预测建模方法,它通过建立自变量和因变量之间的数学关系模型,预测因变量的值。常见的回归算法包括线性回归、逻辑回归、决策树回归等。回归分析可用于销售预测、风险评估等。总之,这四类方法各有特点,可以应用于不同的数据挖掘场景中,帮助我们从大量数据中提取有价值的信息。