数据挖掘算法，数据挖掘常用的算法有哪些

分类是在一组具有已知类指示符的样本中训练分类器，以对未知样本进行分类。 分类算法的分类过程是建立分类模型来描述预先确定的数据集或概念集，并通过分析属性描述的数据库元组来构建模型。

1. 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NB）是一个生成模型（即需要计算的特征和类的联合概率分布），计算过程非常简单，只需进行一堆计数即可。 NB 有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，特征之间的分布是独立的。 这样，朴素贝叶斯分类器的收敛速度将比判别模型（例如逻辑回归）更快，因此它只需要更少的训练数据。

即使 NB 条件独立性假设不成立，NB 分类器在实践中仍然表现良好。 它的主要缺点是它无法学习特征之间的交互，即特征冗余，在 MRMR 中 R 的情况下。

2. 逻辑回归

逻辑回归是一种分类方法，一种判别模型，有许多方法可以正则化模型（l0、l1、l2），您不必担心特征是否相关，就像使用朴素贝叶斯一样。 与决策树和 SVM 相比，您还将获得一个不错的概率解释，您甚至可以轻松地使用新数据更新模型（使用在线梯度下降算法）。 如果您需要概率模式（例如，简单地调整分类阈值、指示不确定性或获取置信区间），或者您希望稍后快速将更多训练数据集成到模型中，则可以使用它。

3. 线性回归

线性回归用于回归，与逻辑回归用于分类不同，其基本思想是以梯度下降的最小二乘法的形式优化误差函数。

4. 最近邻算法 - KNN

knn是最近邻算法，其主要过程是计算训练样本和测试样本中每个采样点的距离（常见的距离度量有欧几里得距离、马氏距离等）; 对上述所有距离值进行排序; 选择 k 之前距离最小的样品; 根据这k个样本的标签进行投票，得到最终的分类类别; 如何选择最佳 k 值取决于数据。

5. 决策树

决策树最重要的方面之一是选择分支的属性，因此请注意计算信息增益的公式并深入了解它。

6. SVM 支持向量机

高精度为避免过拟合提供了良好的理论保证，即使数据在原始特征空间中是线性的、不可分割的，只要给出合适的核函数，它就会运行得很好。 它在通常具有超高维的文本分类问题中特别流行。 只可惜内存消耗大，难以解释，操作和参数调优也有点烦人，但随机森林恰恰避免了这些缺点，更加实用。

亲爱的你好<>

你要找的答案：数据挖掘的四种基本方法如下数据挖掘是当前互联网领域非常关键的技术，它为企业提供了更多的洞察力来把握市场趋势。 它可以有效地分析客户的行为，以便找到令人信服的结论来做出决策。

简而言之，这是一个技术过程，旨在找出识别和理解数据的方法，以挖掘其潜在价值。 数据挖掘也是一种发现隐藏在数据中的深层模式、未知结构、异常值和其他有用信息的方法。 数据挖掘有四种基本方法，分别是关联规则挖掘、分类分析、聚类技术和异常检测。

最常用的算法是 Apriori 算法和 FP-Growth 算法，它们可以找到频繁的项集并制定相应的规则，例如“当客户购买电视时，他可能会购买其支架”。 分类分析挖掘法衡量变量间的影响程度，主要包括回归分析、决策树分析等，用于识别连续属性与分类属性之间的关系，如“电视如何影响人们的消费行为？ “聚类是一种无监督技术，一般采用K-means、EM和DBSCAN等算法处理，其任务是将大量数据划分为类别，以识别未知的隐藏结构，例如”电视消费者可以分为具有共同特征的群体”。

异常检测是基于数据的特定指标识别异常值的过程，最常用的技术是密度聚类和抽样检测，可以帮助商家发现数据中意外和突然的变化，例如“为什么电视停止销售”。 综上所述，数据挖掘是一种能够从信息中挖掘有价值的发现和见解的技术，其四大基本方法分别是关联规则挖掘、分类分析、多咬合技术和异常检测，是企业挖掘商机、建立竞争优势的重要工具。 企业只有合理运用这些基本方法，才能获得真正有效的市场信息，从而获得竞争优势。

1. 建模：使用现有数据和模型来使用未知变量的语言。

分类，用于离散目标变量。

回归，用于连续目标变量。

3.相关性分析（又称关系模型）：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和相关性。 它用于发现描述数据中强关联特征的模式。

4. 异常检测：识别特征与其他数据显著不同的观测值。

有时数据挖掘也分为：分类、回归、聚类和关联分析。

数据挖掘（英文：data mining），也译为数据挖掘、数据挖掘。 这是一个数据库知识发现（英语：

数据库中的知识发现 （KDD）。 数据挖掘一般是指自动搜索隐藏在海量数据中的具有特殊关系的信息的过程。

并非所有信息发现任务都被视为数据挖掘。 例如，使用数据库管理系统查找单个记录，或使用互联网搜索引擎查找特定网页，都是信息检索领域的任务。 虽然这些任务很重要，并且可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但它们在很大程度上依赖于传统的计算机科学技术和数据的独特特征来创建有效组织和检索信息的索引结构。

尽管如此，数据挖掘技术也被用于增强信息检索系统的能力。

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数据挖掘的概念：

数据挖掘是利用数学、统计学、人工智能和机器学习领域的科学方法，从大量不完整、嘈杂、模糊和随机的数据中提取隐式、未知和潜在价值模型的过程。

数据挖掘与传统数据分析方法（查询、报表、统计、在线分析处理（OLAP））的本质区别在于，数据挖掘挖掘信息，发现嘈杂的广度，而没有明确的假设。 数据挖掘得到的模式有三个特征：隐式、不可预测性和潜在价值。