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数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有哪些(数据挖掘数据分析)

编辑:rootadmin

数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析方法、模糊集方法和挖掘对象。
615/auto1686816311数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有哪些(数据挖掘数据分析)

  数据挖掘技术是一种数据处理的技术,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程,每一个步骤如果没有达到预期目标,都需要回到前面的步骤,重新调整并执行。

  从数据本身来考虑,通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。

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