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數(shù)據(jù)挖掘關鍵技術介紹
2016-08-31
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數(shù)據(jù)挖掘關鍵技術介紹

數(shù)據(jù)挖掘技術雖是一項新興的數(shù)據(jù)處理技術，但其發(fā)展速度十分迅猛，至今已經(jīng)形成了決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、統(tǒng)計學習、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則等多項數(shù)據(jù)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(fā)展趨勢和變化關系；除此以外，還能對變量發(fā)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(yōu)勢。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡算法

神經(jīng)網(wǎng)絡是將計算機技術與現(xiàn)代神經(jīng)生物學結(jié)合的產(chǎn)物，該技術是通過模擬人腦信息處理機制，對數(shù)值數(shù)據(jù)進行處理，并在處理過程中表現(xiàn)出一種思維、學習和記憶能力。

3 統(tǒng)計學習

統(tǒng)計學習是一種預測方法，該法是對數(shù)據(jù)進行深入分析，找出不能通過的規(guī)律，然后對所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律進一步研究和分析，并結(jié)合實際情況對數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行預測。由此可見，統(tǒng)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(shù)分析方法，可對樣本分組中多為數(shù)據(jù)點間的差異及關聯(lián)進行分析，使用該法時，無需對數(shù)據(jù)進行總體假設，也不需要受數(shù)理依據(jù)等原則的限制，只需要通過數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換兩個步驟，就能完成聚類分析的全過程。聚類分析能對數(shù)據(jù)的分布情況進行分析，還能對數(shù)據(jù)分布的局勢進行快捷分析，準確識別出密集和系數(shù)區(qū)域；另外，聚類分析對單類的數(shù)據(jù)同樣具有超強的分析能力，可對每個類的數(shù)據(jù)進行深入分析，發(fā)現(xiàn)其特征，找出變量和類之間的內(nèi)在關聯(lián)性。基于聚類分析原理基礎上的方法很多，如層次法、密度分析法和網(wǎng)絡法就是最常用的聚類分析方法。

5 關聯(lián)規(guī)則法

關聯(lián)規(guī)則的主要優(yōu)勢是能對數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的依賴關系進行準確描述，該技術能對給定事物數(shù)據(jù)庫進行深入分析，尋找各數(shù)據(jù)和項目之間的內(nèi)在聯(lián)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(lián)規(guī)則進行羅列。關聯(lián)規(guī)則算法的典型代表是FP-Tree 算法，經(jīng)過實驗證明，該算法在處理數(shù)據(jù)關系方面具有十分強大的優(yōu)勢。


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