作者:无季罗 | 发布日期:2024-09-08 09:07:32
数据掘通常包括以下几个步骤: 数据预处理对原始数据进行清洗、去噪、去重、转换、归一化等处理,以提高数据质量和可分析性。特征选择从处理后的数据中选择最具代表性和区分性的特征,以减少模型复杂度和提高分析效率。模型选择和训练根据数据类型和分析目标,选择合适的数据掘算法和模型,例如聚类分析、分类分析、关联规则掘等,对数据进行训练和建模。模型评估和优化通过模型评估和优化,不断提高模型的准