數(shù)據(jù)挖掘如何計(jì)算？數(shù)據(jù)挖掘算法是一組基于數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型的試探法和計(jì)算。為了創(chuàng)建模型，算法將首先分析您提供的數(shù)據(jù)，并尋找特定類型的模式和趨勢(shì)。該算法使用該分析的結(jié)果來定義創(chuàng)建挖掘模型的最佳參數(shù)。然

數(shù)據(jù)挖掘如何計(jì)算？

數(shù)據(jù)挖掘算法是一組基于數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型的試探法和計(jì)算。為了創(chuàng)建模型，算法將首先分析您提供的數(shù)據(jù)，并尋找特定類型的模式和趨勢(shì)。

該算法使用該分析的結(jié)果來定義創(chuàng)建挖掘模型的最佳參數(shù)。然后，將這些參數(shù)應(yīng)用于整個(gè)數(shù)據(jù)集，以提取可行的模式和詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。[1]

算法根據(jù)您的數(shù)據(jù)創(chuàng)建的挖掘模型可以采用多種形式，包括：

描述數(shù)據(jù)集中事例如何相關(guān)的一組分類。

預(yù)測(cè)結(jié)果并描述不同條件如何影響結(jié)果的決策樹。

預(yù)測(cè)銷售量的數(shù)學(xué)模型。

一組規(guī)則，解釋產(chǎn)品如何在交易中組合在一起，以及一起購(gòu)買產(chǎn)品的概率。

數(shù)據(jù)挖掘分類方法有哪些？

數(shù)據(jù)挖掘的分類方法如下：

(1)決策樹

決策樹歸納是一種經(jīng)典的分類算法。它通過自頂向下的遞歸來構(gòu)造決策樹。在樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，信息增益度量用于選擇測(cè)試屬性?？梢詮纳傻臎Q策樹中提取規(guī)則。

(2) KNN法(K-最近鄰法)

KN法，即K近鄰法，最早由Cover和Hart于1968年提出，是理論上比較成熟的方法。這種方法的思路非常簡(jiǎn)單直觀：如果特征空間中K個(gè)最相似樣本中的大部分屬于某個(gè)類別，那么這個(gè)樣本也屬于這個(gè)類別。在該方法中，僅根據(jù)最接近的一個(gè)或多個(gè)樣本的類別來確定待分類樣本的類別。

(3) SVM方法

SVM (Support Vector Machine)方法由Vapnik等人于1995年提出，具有較好的性能指標(biāo)。該方法是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。通過學(xué)習(xí)算法，SVM能自動(dòng)找出具有良好分類能力的支持向量，構(gòu)造的分類器能最大化類間間隔，因此適應(yīng)性好，分類率高。該方法只需要各個(gè)領(lǐng)域的邊界樣本的類別就可以確定最終的分類結(jié)果。

(4) VSM方法

VSM(向量空間模型)方法是由Salton等人在20世紀(jì)60年代末提出的。這是最早也是最著名的信息檢索數(shù)學(xué)模型?；舅枷胧菍⑽臋n表示為加權(quán)特征向量：D=D(T1，w1；T2，W2；…;Tn，Wn)，然后通過計(jì)算文本相似度來確定待分類樣本的類別。當(dāng)文本被表示為空間向量模型時(shí)，文本的相似度可以用特征向量之間的內(nèi)積來表示。

數(shù)據(jù)挖掘的主要方法？

1.分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并根據(jù)分類模型將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別。

可應(yīng)用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。例如，一家汽車零售商根據(jù)客戶對(duì)汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營(yíng)銷人員就可以將新車的廣告宣傳冊(cè)直接郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機(jī)。

2.回歸分析?；貧w分析方法反映事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值的時(shí)間特性，生成將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩灾g的依賴關(guān)系。其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。

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數(shù)據(jù)挖掘的常用方法有：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的魯棒性、自組織性、自適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲(chǔ)和高容錯(cuò)性，非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘問題，因此近年來受到越來越多的關(guān)注。

遺傳算法

遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合而被應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘。

決策樹方法

決策樹是預(yù)測(cè)模型中常用的算法。它可以通過有目的地對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)一些有價(jià)值的潛在信息。其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。

粗糙集方法

粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：不需要給出額外的信息來簡(jiǎn)化輸入信息的表達(dá)空間，算法簡(jiǎn)單易操作。粗糙集處理的對(duì)象是類似于二維關(guān)系表的信息表。

數(shù)據(jù)挖掘的主要方法？

數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟是：1 .定義問題；2.建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)；3.分析數(shù)據(jù)；4.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)；5.建立模型；6.評(píng)估模型；7.實(shí)施。

具體步驟如下：

1.定義問題。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)之前的第一個(gè)也是最重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題。我們必須有一個(gè)明確的目標(biāo)定義，也就是決定我們要做什么。比如你想提高電子郵件的利用率，你想做的可能是“提高用戶的利用率”，或者是“提高一個(gè)用戶的使用價(jià)值”。要解決這兩個(gè)問題，建立的模型幾乎完全不同，必須做出決定。

2.建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)。

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)的建立包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和數(shù)據(jù)清洗、合并與集成、元數(shù)據(jù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)加載和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)。

3.分析數(shù)據(jù)。

分析的目的是找到對(duì)預(yù)測(cè)輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，并決定是否需要定義導(dǎo)出字段。如果數(shù)據(jù)集包含數(shù)百個(gè)字段，那么瀏覽和分析這些數(shù)據(jù)將是非常耗時(shí)和累人的。這時(shí)候你就需要選擇一個(gè)界面好，功能強(qiáng)大的工具軟件來幫你完成這些事情。

4.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

這是建立模型前數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最后一步。這一步可以分為四個(gè)部分：選擇變量、選擇記錄、創(chuàng)建新變量和轉(zhuǎn)換變量。

5.建立模型。

建立模型是一個(gè)迭代的過程。有必要仔細(xì)檢查不同的模型，以確定哪一個(gè)對(duì)業(yè)務(wù)問題最有用。首先用一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立模型，然后用剩下的數(shù)據(jù)對(duì)得到的模型進(jìn)行檢驗(yàn)和驗(yàn)證。有時(shí)會(huì)有第三個(gè)數(shù)據(jù)集，稱為驗(yàn)證集，因?yàn)闇y(cè)試集可能會(huì)受到模型特征的影響。這時(shí)候就需要一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘模型需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于模型訓(xùn)練，另一部分用于模型測(cè)試。

6.評(píng)價(jià)模型

模型建立后，我們必須對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，并解釋模型的價(jià)值。從測(cè)試集中獲得的準(zhǔn)確性僅對(duì)用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有意義。在實(shí)際應(yīng)用中，有必要進(jìn)一步了解錯(cuò)誤的類型和相關(guān)成本。經(jīng)驗(yàn)證明，有效的模式不一定是正確的模式。造成這種情況的直接原因是模型建立中隱含的各種假設(shè)。因此，在現(xiàn)實(shí)世界中直接測(cè)試模型是很重要的。先小范圍應(yīng)用，拿到測(cè)試數(shù)據(jù)，感覺滿意后再大面積推廣。

7.履行

模型建立并驗(yàn)證后，主要有兩種使用方法。首先是為分析師提供參考；二是將該模型應(yīng)用于不同的數(shù)據(jù)集。