数据挖掘的定义及算法今日头条

数据的类型可以是结构化的、半结构化的,甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的,也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库,此类包含结构化数据的数据源;也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据,此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。

发现知识的方法可以是数字的、非数字的,也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

数据挖掘的步骤

1、定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。比如,想提高电子信箱的利用率时,想做的可能是“提高用户使用率”,也可能是“提高一次用户使用的价值”,要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的,必须做出决定。

2、建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤:数据收集,数据描述,选择,数据质量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。

3、分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段,那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情,这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。

4、准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分:选择变量,选择记录,创建新变量,转换变量。

5、建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集,称为验证集,因为测试集可能受模型的特性的影响,这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分,一个用于模型训练,另一个用于模型测试。

7、实施。模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。

数据挖掘的方法

1、分类。它首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘技术,建立一个分类模型,再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。

2、估值。估值与分类类似,但估值最终的输出结果是连续型的数值,估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。

3、预测。它是通过分类或估值来进行,通过分类或估值的训练得出一个模型,如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率,可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。

5、聚类。它是自动寻找并建立分组规则的方法,它通过判断样本之间的相似性,把相似样本划分在一个簇中。

数据挖掘算法

2、决策树法

3、遗传算法

4、粗糙集法

5、模糊集法

模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。

6、关联规则法

关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其最著名的算法是R.Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是:首先找出频繁性至少和预定意义的最小支持度一样的所有频集,然后由频集产生强关联规则。最小支持度和最小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上,数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足最小支持度和最小可信度的关联规则。

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1.还不懂这八大算法思想,刷再多题也白搭!最优化遍历那应该怎么样来图解呢。我的理解是自定义的,任意的输入,不规则的系统响应,但是只为了获得一个可靠的理想的输出。 总结 算法思想这种东西,实际上是很玄幻的。同一种问题,或许在实现上可以采用不同的思想进行。这八种思想也不是想象中那么高的独立性,很多思想都是杂糅在一起的,只是角度和侧重点不同。上面这些案例https://www.163.com/dy/article/FHVS9FMD0511FQO9.html
2.算法定义算法定义 定义: 算法是解决特定问题求解步骤的描述,在计算机表现喂指令的有序序列,并且每条指令表示一个或多个操作。 算法特性: 输入,输出,有穷性,确定性,可行性 有穷性: 算法在执行有限的步骤之后,自动结束而不会出现无限循环,并且每个步骤在可接受的时间内完成。https://www.jianshu.com/p/7521c0f00e22
3.一文看懂人工智能里的算法(4个特征+3个算法选择Tips)作为一种有效的方法,算法可以在有限的空间和时间内以及用于计算函数的明确定义的形式语言中表达。从初始状态和初始输入开始,指令描述了一种计算,当执行时,通过有限个明确定义的连续状态,最终产生“输出”和终止于最终结束状态。 算法的概念已经存在了几个世纪。希腊数学家在例如Eratosthenes的筛子中使用算法来寻找素数,并https://easyai.tech/ai-definition/algorithm/
4.数据结构与算法定义的理解SamWeb数据结构的定义: 我们怎么把现实中大量而复杂的问题,进行抽象建模(model),以特定的数据类型和特定的存储结构把它们存储到计算机中,从而可以实现某些操作,比如查找和排序,实现这些操作的步骤就称之为算法,算法就是对特定的数据类型进行某些操作的过程,从而达到某种目的。 https://www.cnblogs.com/SamWeb/p/9381227.html
5.什么是算法?算法的概念算法(Algorithm)是指解决特定问题的一系列明确、有限且可执行的步骤或规则。算法是计算机科学的核心概念之一,用于指导计算机完成各种任务,从简单的数学运算到复杂的数据处理和决策。 一、算法的基本定义 从广义上讲,算法可以定义为: 有穷性:一个算法必须在有限的步骤内完成。也就是说,算法不能无限循环,它必须在合理https://blog.csdn.net/weixin_48579910/article/details/141722210
6.算法的定义?答:算法是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程。 通俗讲,算法:就是解决问题的方法或过程。结果一 题目 算法的定义 什么叫“算法”? 答案 算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个https://easylearn.baidu.com/edu-page/tiangong/questiondetail?id=1717644792903488302&fr=search
7.C语言算法的定义及分析详解C语言这篇文章主要为大家详细介绍了C语言算法的定义及分析,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下+ 目录 GPT4.0+Midjourney绘画+国内大模型 会员永久免费使用!【 如果你想靠AI翻身,你先需要一个靠谱的工具!】 算法的定义 算法是一系列良定义的计算步骤 算法和程序的区别 算法 https://www.jb51.net/article/223296.htm
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