数据挖掘十大算法 数据挖掘分类方法有哪些？

数据挖掘如何计算？

数据挖掘算法是一组基于数据创建数据挖掘模型的试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并寻找特定类型的模式和趋势。

该算法使用该分析的结果来定义创建挖掘模型的最佳参数。然后，将这些参数应用于整个数据集，以提取可行的模式和详细的统计数据。[1]

算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式，包括：

描述数据集中事例如何相关的一组分类。

预测结果并描述不同条件如何影响结果的决策树。

预测销售量的数学模型。

一组规则，解释产品如何在交易中组合在一起，以及一起购买产品的概率。

数据挖掘分类方法有哪些？

数据挖掘的分类方法如下：

(1)决策树

决策树归纳是一种经典的分类算法。它通过自顶向下的递归来构造决策树。在树的每个节点，信息增益度量用于选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。

(2) KNN法(K-最近邻法)

KN法，即K近邻法，最早由Cover和Hart于1968年提出，是理论上比较成熟的方法。这种方法的思路非常简单直观：如果特征空间中K个最相似样本中的大部分属于某个类别，那么这个样本也属于这个类别。在该方法中，仅根据最接近的一个或多个样本的类别来确定待分类样本的类别。

(3) SVM方法

SVM (Support Vector Machine)方法由Vapnik等人于1995年提出，具有较好的性能指标。该方法是一种基于统计学习理论的机器学习方法。通过学习算法，SVM能自动找出具有良好分类能力的支持向量，构造的分类器能最大化类间间隔，因此适应性好，分类率高。该方法只需要各个领域的边界样本的类别就可以确定最终的分类结果。

(4) VSM方法

VSM(向量空间模型)方法是由Salton等人在20世纪60年代末提出的。这是最早也是最著名的信息检索数学模型。基本思想是将文档表示为加权特征向量：D=D(T1，w1；T2，W2；…;Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度来确定待分类样本的类别。当文本被表示为空间向量模型时，文本的相似度可以用特征向量之间的内积来表示。

数据挖掘的主要方法？

1.分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征，并根据分类模型将其划分到不同的类中。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别。

可应用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等。例如，一家汽车零售商根据客户对汽车的偏好将客户分为不同的类别，这样营销人员就可以将新车的广告宣传册直接邮寄给有这种偏好的客户，从而大大增加了商机。

2.回归分析。回归分析方法反映事务数据库中属性值的时间特性，生成将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性之间的依赖关系。其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据之间的相关性。

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数据挖掘的常用方法有：

神经网络方法

由于神经网络具有良好的鲁棒性、自组织性、自适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据挖掘问题，因此近年来受到越来越多的关注。

遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合而被应用于数据挖掘。

决策树方法

决策树是预测模型中常用的算法。它可以通过有目的地对大量数据进行分类，发现一些有价值的潜在信息。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。

粗糙集方法

粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点：不需要给出额外的信息来简化输入信息的表达空间，算法简单易操作。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表。

数据挖掘的主要方法？

数据挖掘的基本步骤是：1 .定义问题；2.建立数据挖掘数据库；3.分析数据；4.准备数据；5.建立模型；6.评估模型；7.实施。

具体步骤如下：

1.定义问题。

知识发现之前的第一个也是最重要的要求是理解数据和业务问题。我们必须有一个明确的目标定义，也就是决定我们要做什么。比如你想提高电子邮件的利用率，你想做的可能是“提高用户的利用率”，或者是“提高一个用户的使用价值”。要解决这两个问题，建立的模型几乎完全不同，必须做出决定。

2.建立数据挖掘数据库。

数据挖掘数据库的建立包括以下步骤：数据收集、数据描述、数据选择、数据质量评估和数据清洗、合并与集成、元数据构建、数据挖掘数据库加载和数据挖掘数据库维护。

3.分析数据。

分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，并决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含数百个字段，那么浏览和分析这些数据将是非常耗时和累人的。这时候你就需要选择一个界面好，功能强大的工具软件来帮你完成这些事情。

4.准备数据

这是建立模型前数据准备的最后一步。这一步可以分为四个部分：选择变量、选择记录、创建新变量和转换变量。

5.建立模型。

建立模型是一个迭代的过程。有必要仔细检查不同的模型，以确定哪一个对业务问题最有用。首先用一部分数据建立模型，然后用剩下的数据对得到的模型进行检验和验证。有时会有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能会受到模型特征的影响。这时候就需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要将数据至少分成两部分，一部分用于模型训练，另一部分用于模型测试。

6.评价模型

模型建立后，我们必须对结果进行评估，并解释模型的价值。从测试集中获得的准确性仅对用于构建模型的数据有意义。在实际应用中，有必要进一步了解错误的类型和相关成本。经验证明，有效的模式不一定是正确的模式。造成这种情况的直接原因是模型建立中隐含的各种假设。因此，在现实世界中直接测试模型是很重要的。先小范围应用，拿到测试数据，感觉满意后再大面积推广。

7.履行

模型建立并验证后，主要有两种使用方法。首先是为分析师提供参考；二是将该模型应用于不同的数据集。

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