数据挖掘算法实例

3、 常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。 关联分析关联分析的目的在于,找出项目(item)之间内在的联系。 常常是指购物篮分析,即消费者常常会同时购买哪些产品(例如游泳裤、防晒霜),从而有助于商家的捆绑销售。

4、 1.K-Means算法 K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。 它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

1、   通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件或记录的固定字段中。 相对应的，没有固定结构不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

2、 - 集成方法如Isolation Forest，通过构建决策树来孤立异常点，适用于高维数据。 2. 选择与评估在实际应用中，选择异常检测算法时需谨慎，如PCA和MCD在简单数据上的表现相似，但Isolation Forest在高维数据和大数据集中的效率更胜一筹。