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数据挖掘基本概念PG平台 电子
发布日期：2024-02-02 04:47:27
PG电子平台PG电子平台数据挖掘，是采用数学、统计、人工智能和机器学习等领域的科学方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含的、预先未知的并且具有潜在应用价值的模式的过程。
数据挖掘与传统的数据分析方法（查询、报表、统计和联机分析处理（OLAP））的本质区别是数据挖掘在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘得到的模式具有隐含性、未预期性、有潜在价值性3个特征。
数据挖掘的过程大致可分为：问题定义、数据采集、数据预处理、数据挖掘，以及结果评估和展示。
数据挖掘的常见技术有：线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、贝叶斯、神经网络、支持向量机、关联规则（最经典的是Apriori算法）以及K-Means聚类和层次聚类等。
