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什么是数据挖掘DM,数据挖掘核心技术是什么?有哪些主要作用和应用场景分享(图文详解1)

前沿技术 Micheal 5个月前 (12-23) 152次浏览 已收录 扫描二维码
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什么是数据挖掘DM,数据挖掘核心技术是什么?有哪些主要作用和应用场景分享(图文详解1)

什么是数据挖掘DM,数据挖掘核心技术是什么?有哪些主要作用和应用场景分享

数据挖掘(DM)

数据挖掘(DM)是从大量数据中提取有价值信息的计算机科学学科。它可以用于发现隐藏的模式、趋势和关系,从而帮助企业做出更明智的决策。

数据挖掘的核心技术

数据挖掘的核心技术包括:

  • 数据预处理: 数据预处理是将原始数据转换为适合挖掘的格式的过程。这包括数据清洗、数据转换和数据集成。
  • 数据挖掘算法: 数据挖掘算法是用于从数据中提取有价值信息的计算机程序。这些算法可以分为两大类:监督学习算法和无监督学习算法。监督学习算法需要使用标记数据来训练模型,而无监督学习算法不需要使用标记数据。
  • 数据可视化: 数据可视化是将数据以图形或其他方式表示出来,以便于理解和分析。数据可视化可以帮助人们发现数据中的模式和趋势。

数据挖掘的具体实现方法

数据挖掘的具体实现方法包括:

  • 决策树: 决策树是一种监督学习算法,它可以用于对数据进行分类或回归。决策树通过递归地将数据分成更小的子集来工作,直到每个子集都只包含一种类型的实例。
  • 神经网络: 神经网络是一种无监督学习算法,它可以用于对数据进行聚类或分类。神经网络由多个层相互连接的节点组成,这些节点可以学习数据中的模式和关系。
  • 支持向量机: 支持向量机是一种监督学习算法,它可以用于对数据进行分类或回归。支持向量机通过找到将数据点分开的最佳超平面来工作。
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