資料探勘的技術有哪些？

資料探勘是從儲存在儲存庫中的海量資料中提取有用的新關聯、模式和趨勢的過程，它使用包括統計和數學技術在內的模式識別技術。它是對事實資料集的分析，以發現意想不到的關係，並以對資料所有者來說既合乎邏輯又有所幫助的新穎方法來總結記錄。

主要挑戰在於分析資料以提取可用於解決問題或促進公司發展的重要資料。有許多動態工具和技術可用於挖掘資料並從中獲得更好的判斷。

資料探勘有各種技術，如下所示：

分類 - 分類是一種資料探勘技術，它將元素新增到一組資料中，以幫助更有效地進行預測和分析。有幾種方法旨在提高對海量資料集的分析效率。

分類是資料探勘中最重要的一項任務。它指的是根據例項的屬性為其分配預定義的類標籤的過程。分類和聚類之間存在相似之處，看起來很相似，但有所不同。分類和聚類之間的主要區別在於，分類涉及根據元素在預定義組中的成員資格對元素進行分級。

聚類 - 將一組物理或抽象物件組合成相似物件類別的階段稱為聚類。一個叢集是一組資料物件，這些資料物件在同一叢集內彼此相似，並且與其他叢集中的物件不同。在許多應用中，可以將資料物件的叢集作為一個整體視為一個組。聚類分析是一項重要的活動。

迴歸 - 這些方法用於根據一個或多個預測變數（自變數）預測響應變數（因變數）的值，其中變數為數值型。迴歸有幾種形式，包括線性、多元、加權、多項式、非引數和穩健（穩健技術在誤差不滿足正態性條件或資料包含大量異常值時非常有用）。

異常值檢測 - 這種型別的資料探勘技術與觀察資料集中與預期模式或預期行為不匹配的資料項有關。此技術可用於各種領域，例如入侵檢測、欺詐檢測等。它也稱為異常值分析或異常值挖掘。

序列模式 - 序列模式是一種專門用於計算序列資料以查詢序列模式的資料探勘技術。它包括在一個序列集合中查詢有趣的子序列，其中序列的權重可以用長度、出現頻率等多個元素來衡量。

基尼係數

更新於：2022年2月15日

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