數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有哪些？Fin數(shù)據(jù)挖掘的形式有？數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊和隨機的數(shù)據(jù)中提取潛在有用信息和知識的過程。;我事先不知道。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式?？梢园l(fā)現(xiàn)的模式有很

數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有哪些？

Fin

數(shù)據(jù)挖掘的形式有？

數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊和隨機的數(shù)據(jù)中提取潛在有用信息和知識的過程。;我事先不知道。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式?？梢园l(fā)現(xiàn)的模式有很多，按照功能可以分為兩類:預(yù)測型模式和描述型模式。在應(yīng)用中，常根據(jù)模型的實際功能分為以下幾類:分類、估值、預(yù)測、相關(guān)分析、序列、時間序列、描述和可視化。

數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科和技術(shù)很多，分類也很多。

(1)按挖掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)匯總、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等。根據(jù)挖掘?qū)ο?，有關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫和萬維網(wǎng)。

(2)按挖掘方法大致可分為機器學(xué)習(xí)法、統(tǒng)計法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和數(shù)據(jù)庫法。機器學(xué)習(xí)可以細(xì)分為歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹、規(guī)則歸納等。)，基于案例的學(xué)習(xí)，遺傳算法等。統(tǒng)計方法可以細(xì)分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)、判別分析(貝葉斯判別、Fish

數(shù)據(jù)挖掘可分為？

數(shù)據(jù)挖掘(英文:Data mining)也譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。它是一種通過數(shù)學(xué)模型分析存儲在企業(yè)中的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細(xì)分市場，分析消費者 偏好和行為。

這是數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的一步(KDD)。一般來說，數(shù)據(jù)挖掘是指自動搜索大量具有特殊關(guān)系的數(shù)據(jù)(屬于Associ)信息的信息化過程。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)包括相關(guān)性分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。