数据挖掘有哪些

数据挖掘是一门交叉学科，涉及计算机科学、统计学、机器学习和数据库技术。 它的目的是从大规模数据集中提取有价值的、可理解的信息。
以下是主要的数据挖掘技术：
监督式学习
分类：将数据点分配到预定义类别。
回归：预测连续值，例如销售额或温度。
非监督式学习
聚类：将相似的对象分组。
关联规则挖掘：发现数据集中的频繁和有意义的模式。
异常检测：识别与正常模式不同的数据点。
数据预处理
数据清洗：删除不完整、错误或冗余的数据。
数据转换：将数据转换为适合挖掘任务的格式。
特征选择：选择最相关和有用的特征进行分析。
数据挖掘算法
决策树：使用树形结构表示数据。
神经网络：受到生物神经网络启发的算法。
支持向量机：将数据点投影到高维空间以实现线性分类。
K-最近邻：基于与查询点最相似的邻居对数据点进行分类。
其他技术
文本挖掘：从文本数据中提取意义。
图像挖掘：从图像数据中提取意义。
时序挖掘：从时间序列数据中提取模式。
空间挖掘：从空间数据中提取模式。
应用
数据挖掘技术广泛应用于各种领域，包括：
市场营销和客户关系管理
金融和欺诈检测
医疗保健和药物发现
制造业和质量控制
科学探索和社交网络分析