
數(shù)據(jù)挖掘基本任務
數(shù)據(jù)挖掘主要做什么?換而言之,數(shù)據(jù)挖掘主要解決什么問題呢?這些問題,可以歸結為數(shù)據(jù)挖掘的基本任務。
數(shù)據(jù)挖掘的基本任務包括分類與預測、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則、奇異值檢測和智能推薦等。通過完成這些任務,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值,指導商業(yè)抉擇,帶來商業(yè)新價值。
關于這些基本任務,簡單描述如下。實際上對每個基本任務,可以看做是數(shù)據(jù)挖掘所能解決問題的一種類型。對于每個任務,可以從其定義、方法、評價和應用四個方面來認識。
分類與預測,一種基于類標號的學習方式,這種類標號若是離散的,屬于分類問題;若是連續(xù)的,屬于預測問題,或者稱為回歸問題。從廣義上來說,不管是分類,還是回歸,都可以看做是一種預測,差異就是預測的結果是離散的還是連續(xù)的。
聚類分析,就是“物以類聚,人以群分”在原始數(shù)據(jù)集中的運用,其目的是把原始數(shù)據(jù)聚成幾類,從而使得類內(nèi)相似度高,類間差異性大。
關聯(lián)規(guī)則,數(shù)據(jù)挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)規(guī)則,關聯(lián)規(guī)則屬于一種非常重要的規(guī)則,即通過數(shù)據(jù)挖掘方法,發(fā)現(xiàn)事務數(shù)據(jù)背后所隱含的某一種或者多種關聯(lián),從而利用這些關聯(lián)來指導商業(yè)決策和行為。
奇異值檢測,根據(jù)一定準則識別或者檢測出數(shù)據(jù)集中的異常值,所謂異常值就是和數(shù)據(jù)集中的絕大多數(shù)據(jù)表現(xiàn)不一致。
智能推薦,這是數(shù)據(jù)挖掘一個很活躍的研究和應用領域,在各大電商網(wǎng)站中都會有各種形式推薦,比方說同類用戶所購買的產(chǎn)品,與你所購買產(chǎn)品相關聯(lián)的產(chǎn)品等。
對于每一種基本任務,除了了解它們具體可以做什么,重要的是要學習每一個任務有哪些行之有效的方法。舉個例子來說,分類與預測,常用的方法有決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、最近鄰、樸素貝葉斯、支持向量機、隨機森林等,因而對于這些典型的方法具體原理是什么,怎么使用,各自有著什么樣的特點,都應該深入地理解,接下來就是針對特定數(shù)據(jù)挖掘問題,思考其屬于哪一種類型的任務,然后根據(jù)任務的具體特點,選擇合適的方法來處理,并且對基于各種方法所建立的數(shù)據(jù)挖掘模型,要進行客觀地評估,已選擇最佳模型。
對于每一個基本任務具體有哪些方法,我會在后續(xù)進行總結。在這里,僅是說說數(shù)據(jù)挖掘主要解決什么問題,至于對于這些問題具體怎么來解決,針對每一種類型,會在后續(xù)的文章中逐一說來。
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