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數據挖掘關鍵技術介紹
2016-08-31
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數據挖掘關鍵技術介紹

數據挖掘技術雖是一項新興的數據處理技術，但其發展速度十分迅猛，至今已經形成了決策樹、神經網絡、統計學習、聚類分析、關聯規則等多項數據挖掘技術，極大的滿足了用戶的需求。


1 決策樹算法

決策樹算法是分類和預測的常用技術之一，可用于深入分析分類問題，使用時，決策樹能夠利用預測理論對多個變量中進行分析，從而預測處任一變量的發展趨勢和變化關系；除此以外，還能對變量發展趨勢進行雙向預測，既能進行正向預測，也能進行反向預測，因此具有方便靈活的優勢。

2 神經網絡算法

神經網絡是將計算機技術與現代神經生物學結合的產物，該技術是通過模擬人腦信息處理機制，對數值數據進行處理，并在處理過程中表現出一種思維、學習和記憶能力。

3 統計學習

統計學習是一種預測方法，該法是對數據進行深入分析，找出不能通過的規律，然后對所發現的規律進一步研究和分析，并結合實際情況對數據發展趨勢進行預測。由此可見，統計學習能對人類無法確認的事務進行預測，這對了解進一步了解世界，探索未知事物具有重要意義。

4 聚類分析法

聚類分析作為一種非參數分析方法，可對樣本分組中多為數據點間的差異及關聯進行分析，使用該法時，無需對數據進行總體假設，也不需要受數理依據等原則的限制，只需要通過數據搜集、數據轉換兩個步驟，就能完成聚類分析的全過程。聚類分析能對數據的分布情況進行分析，還能對數據分布的局勢進行快捷分析，準確識別出密集和系數區域；另外，聚類分析對單類的數據同樣具有超強的分析能力，可對每個類的數據進行深入分析，發現其特征，找出變量和類之間的內在關聯性?；诰垲惙治鲈砘A上的方法很多，如層次法、密度分析法和網絡法就是最常用的聚類分析方法。

5 關聯規則法

關聯規則的主要優勢是能對數據與數據之間的依賴關系進行準確描述，該技術能對給定事物數據庫進行深入分析，尋找各數據和項目之間的內在聯系，然后將所有符合支持度和置信度的，符合一定標準的關聯規則進行羅列。關聯規則算法的典型代表是FP-Tree 算法，經過實驗證明，該算法在處理數據關系方面具有十分強大的優勢。



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