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數(shù)據(jù)挖掘的常用方法都有哪些？
2019-01-21
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在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘工作是一個(gè)十分重要的工作，可以說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘工作占據(jù)數(shù)據(jù)分析工作的時(shí)間將近一半，由此可見(jiàn)數(shù)據(jù)挖掘的重要性，要想做好數(shù)據(jù)挖掘工作需要掌握一些方法，那么數(shù)據(jù)挖掘的常用方法都有哪些呢？下面就由小編為大家解答一下這個(gè)問(wèn)題。


首先給大家說(shuō)一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人類的形象直覺(jué)思維，在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)生物神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，通過(guò)簡(jiǎn)化、歸納、提煉總結(jié)出來(lái)的一類并行處理網(wǎng)絡(luò)，利用其非線性映射的思想和并行處理的方法，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)輸入和輸出的關(guān)聯(lián)知識(shí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在數(shù)據(jù)挖掘中十分常見(jiàn)。


然后給大家說(shuō)一下粗糙集方法。粗糙集理論是一種研究不精確、不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。粗糙集處理的對(duì)象是類似二維關(guān)系表的信息表。目前成熟的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和新發(fā)展起來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)，為粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。粗糙集理論能夠在缺少先驗(yàn)知識(shí)的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理。在該方法中知識(shí)是以信息系統(tǒng)的形式表示的，先對(duì)信息系統(tǒng)進(jìn)行歸約，再?gòu)慕?jīng)過(guò)歸約后的知識(shí)庫(kù)抽取得到更有價(jià)值、更準(zhǔn)確的一系列規(guī)則。因此，基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)際上就是對(duì)大量數(shù)據(jù)構(gòu)成的信息系統(tǒng)進(jìn)行約簡(jiǎn)，得到一種屬性歸約集的過(guò)程，最后抽取規(guī)則。


而決策樹(shù)方法也是數(shù)據(jù)挖掘的常用方法之一。決策樹(shù)是一種常用于預(yù)測(cè)模型的算法，它通過(guò)一系列規(guī)則將大量數(shù)據(jù)有目的分類，從中找到一些有價(jià)值的、潛在的信息。它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類速度快，易于理解、精度較高，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，在知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中應(yīng)用較廣。它的主要缺點(diǎn)是很難基于多個(gè)變量組合發(fā)現(xiàn)規(guī)則。在數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹(shù)常用于分類。


最后給大家說(shuō)的是遺傳算法。遺傳算法是一種基于生物自然選擇與遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索算法。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)，這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息。因此，許多數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題可以看成是搜索問(wèn)題，數(shù)據(jù)庫(kù)或者數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為搜索空間，挖掘算法是搜索策略。


上述的內(nèi)容就是我們?yōu)榇蠹抑v解的數(shù)據(jù)挖掘工作中常用的方法了，數(shù)據(jù)挖掘工作常用的方法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、粗糙集方法、決策樹(shù)方法、遺傳算法，掌握了這些方法才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘工作。

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