数据挖掘常用的方法（分类，回归、聚类、关联规则）

原文出自：http://www.vsharing.com/k//2013-10/690272.html

在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。

(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。

(2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。

(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。

(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。

(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。

(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，这些问题仍旧值得研究并加以解决。

数据挖掘常用的方法（分类，回归、聚类、关联规则）相关推荐

Py之scikit-learn：机器学习sklearn库的简介、六大基本功能介绍(数据预处理/数据降维/模型选择/分类/回归/聚类)、安装、使用方法(实际问题中如何选择最合适的机器学习算法)之详细攻略
Py之scikit-learn:机器学习sklearn库的简介(组件/版本迭代).六大基本功能介绍(数据预处理/数据降维/模型选择/分类/回归/聚类).安装.使用方法(实际问题中如何选择最合适的机器学 ...
AI：人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路、11类机器学习算法详细分类之详细攻略
AI:人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法).分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路.11类机器学习算法详细分类(决策树/贝叶 ...
机器学习中常见的分类回归聚类算法小结
Date: 2019-08-15 今天开始总结和复习机器学习知识点: 一句话概括: 1. 聚类:无监督学习,学习结果将产生几个集合,集合中的元素彼此相似: 2. 分类:有监督学习,学习结果将产生几个函 ...
【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）
深度学习分类.回归问题评价指标一.分类评价指标 1.1混淆矩阵 1.2准确率(Accuracy) 1.3精确率(Precision) 1.4召回率(Recall) 1.5 F1{F}_{1}F1分 ...
统计学-常用数据分析方法
01 描述统计描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理.分析,并对数据的分布状态.数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法.描述统计分为集中趋势分析.离中趋势分析和相关分析三大部分. ...
回归方法--一元回归，多元回归，逐步归回，Logistic 回归
数学建模专栏 | 第三篇:MATLAB数据建模方法(上) -常用方法 2017-07-21 卓金武 MATLAB 作者简介卓金武,MathWorks中国高级工程师,教育业务经理,在数据分析.数 ...
大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）
目录 (1)分类 (2)回归分析 (3)聚类 (4)关联规则 (5)神经网络方法 (6)Web数据挖掘在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作.大数据的挖掘是从海量.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的大 ...
光滑噪声数据常用的方法_数据挖掘中常用的数据清洗方法
是新朋友吗?记得先点蓝字关注我哦- 数据挖掘中常用的数据清洗方法在数据挖掘过程中,数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手,然后主要对四类异常数据进行处理,分别是缺失值(missing va ...
数据挖掘进行数据分析常用的方法
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类.回归分析.聚类.关联规则.特征.变化和偏差分析.Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘. ① 分类.分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点 ...

数据挖掘常用的方法（分类，回归、聚类、关联规则）

数据挖掘常用的方法（分类，回归、聚类、关联规则）相关推荐

最新文章

热门文章