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张小明 2026/1/11 9:39:17
网站建设 落地页,英才网,国外网站ip地址,晋州有做网站的吗1.3.3数据挖掘技术数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、关系、趋势和规律的过程。通过应用统计学、机器学习、人工智能和数据库系统等技术#xff0c;数据挖掘可以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息#xff0c;并进行预测、分类、聚类、关联分析等任务。鉴于数据仓储…1.3.3数据挖掘技术数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、关系、趋势和规律的过程。通过应用统计学、机器学习、人工智能和数据库系统等技术数据挖掘可以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息并进行预测、分类、聚类、关联分析等任务。鉴于数据仓储技术的发展和大数据的增长数据挖掘技术的采用在过去几十年中迅速加快它通过将原始数据转化为有用的知识来助力企业的发展。以下是一些最常见的数据挖掘方法1. 关联规则关联规则是一种基于规则的方法用于发现给定数据集中各变量之间的关系。这些方法常用于市场购物篮分析使企业能够更好地了解不同产品之间的关系。了解顾客的消费习惯有助于企业制定更好的交叉销售策略开发更出色的推荐引擎。2. 神经网络神经网络主要用于深度学习算法通过节点层模拟人脑的互联性来处理训练数据。每个节点由输入、权重、偏差或阈值和输出组成。如果该输出值超过给定的阈值它会“触发”或激活节点并将数据传递到网络中的下一层。神经网络通过监督式学习来学习这个映射函数并通过梯度下降过程根据损失函数进行调整。当损失函数等于或接近于零时我们可以相信模型的准确度从而得出正确答案。3. 决策树这种数据挖掘技术使用分类或回归方法基于一系列决策对潜在的结果进行分类或预测。顾名思义它使用树状可视化效果来表示这些决策的潜在结果。4. K近邻算法KNNK近邻算法又称KNN算法是一种非参数算法它根据数据点的邻近程度以及与其他可用数据的关联程度对数据点进行分类。这个算法假设相似的数据点可以在彼此的附近找到。因此它通常通过欧氏距离计算数据点之间的距离然后根据出现频率最多的类别或平均值来分配类别。
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