数据挖掘的四种基本方法

数据挖掘的四种基本方法

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。 有四种基本方法可以实现：

预测建模

预测建模旨在通过分析历史数据来预测未来事件。 它可以用于预测客户行为、销售趋势或医疗结果。 常见的预测算法包括回归分析、决策树和神经网络。

聚类分析

聚类分析将数据点分组为具有相似特征的组。 它可用于识别客户细分、发现市场趋势或检测欺诈。 常见的聚类算法包括k-均值、层次聚类和密度聚类。

关联规则挖掘

关联规则挖掘识别数据集中频繁发生的模式。 它可用于发现产品关联、客户偏好或异常情况。 常见的关联规则挖掘算法包括Apriori和FP-Growth。

异常检测

异常检测识别数据集中与大多数其他点明显不同的点。 它可用于检测欺诈、异常行为或质量问题。 常见的异常检测算法包括孤立森林、支持向量机和局部异常因子。