數(shù)據(jù)挖掘的特點

數(shù)據(jù)集越大, 得到的規(guī)律越貼近實際規(guī)律, 結(jié)果也越準(zhǔn)確；各種外界干擾導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)不準(zhǔn)確性；數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確意味著對數(shù)據(jù)的觀察只能在整體層面進(jìn)行, 同時由于涉及隱私, 某些具體信息也無法獲知, 相關(guān)性的分析操作無法精確到個體；數(shù)據(jù)的隨機性是指獲取數(shù)據(jù)的隨機性和分析結(jié)果的隨機性。 數(shù)據(jù)挖掘分析方法
數(shù)據(jù)挖掘分為有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘和無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘。有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個模型，
這個模型是對一個特定屬性的描述。無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘是在所有的屬性中尋找某種關(guān)系。具體而言，分類、估值和預(yù)測屬于有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類屬于無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘。
1．分類。它首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立一個分類模型，再將該模型用于對沒有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
2．估值。估值與分類類似，但估值最終的輸出結(jié)果是連續(xù)型的數(shù)值，估值的量并非預(yù)先確定。估值可以作為分類的準(zhǔn)備工作。
3．預(yù)測。它是通過分類或估值來進(jìn)行，通過分類或估值的訓(xùn)練得出一個模型，如果對于檢驗樣本組而言該模型具有較高的準(zhǔn)確率，可將該模型用于對新樣本的未知變量進(jìn)行預(yù)測。
4．相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則。其目的是發(fā)現(xiàn)哪些事情總是一起發(fā)生。
5．聚類。它是自動尋找并建立分組規(guī)則的方法，它通過判斷樣本之間的相似性，把相似樣本劃分在一個簇中。 以上就是【數(shù)據(jù)挖掘的特點】的全部解答，如果想要學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，歡迎大家前往高頓教育官網(wǎng)！