数据掘的主要过程

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