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数据挖掘数据类型有哪几种
在进行
数据挖掘
的时候,可以对
哪些类型
的数据进行挖掘?从三个维度回答...
答:
1. 数值型数据:数值型数据是最常见的数据类型之一
,它包含连续的数字值,这些值可以是整数或浮点数。例如,一个公司的销售额、员工的工资、股票价格等都可以看作是数值型数据。数据挖掘技术在这类数据上的应用非常广泛,例如,通过回归分析,可以研究销售额与广告投入之间的关系;通过聚类分析,可以将客户...
数据挖掘
可以在何种数据上进行
答:
数据挖掘,介于你所使用的挖掘模型不同,可以处理的数据也不同:
聚类模型:系统聚类——只能用于数值型变量 二阶聚类——可以用于数值型变量、离散型变量
(如变量内容为用户职业、性别,或者病人的血型等等)K-mean聚类——一些软件的k-mean聚类只能用于数值型变量,不过已经有k-mean聚类的改进模型,可以用...
数据挖掘
的常用方法
有哪些
?
答:
4. 遗传算法
遗传算法模仿自然选择和遗传机制,通过遗传结合、交叉变异和自然选择等操作生成实现规则。它适用于多种数据类型,具有隐含并行性和易于与其他模型结合的特点,但需要调整众多参数,编码复杂,计算量较大。5. 聚类分析方法 聚类分析将一组数据根据相似性和差异性分为不同类别,目的是使同类内部...
数据挖掘
的方法
有哪些
?
答:
2.估计(Estimation)3.预测
(Prediction)
4.相关性分组或关联规则
(Affinity grouping or association rules)5.聚类(Clustering)6.
复杂数据类型挖掘
(Text,Web ,图形图像,视频,音频等)数据挖掘 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英 语:Knowledge-Discov...
数据分析中的
数据挖掘
侧重学习什么?
答:
3.数据挖掘的数据类型那么可以挖掘的数据类型都有什么呢?
关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库
。4.数据仓库数据仓库就是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造。关于大数据挖掘工程师的课程,推荐CDA数据分析师的相关课程,课程...
数据挖掘
工具数据挖掘工具分类
答:
它们不局限于特定数据的含义,而是采用通用的
挖掘
算法,适用于处理常见的
数据类型
,如IBM Almaden研究中心的QUEST系统、SGI公司的MineSet系统以及加拿大SimonFraser大学的DBMiner系统。通用工具的优势在于灵活性,用户可以根据自己的需求选择挖掘模式和数据,它们支持多种模式的挖掘。总结来说,专用挖掘工具适用于...
数据挖掘
的常用方法
有哪些
?
答:
此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元树、三元树或混和的决策树型态。2、神经网络法 神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种
数据挖掘
任务。神经网络的学习...
什么叫
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲,数据挖掘可以...
数据挖掘
的功能 数据挖掘可以挖掘到什么
类型
的模式
答:
数据挖掘
功能用于指定数据挖掘任务要找的模式
类型
.一般而言,数据挖掘任务可以分两类:描述和预测.描述性挖掘任务描述数据库中的数据的一般性质.预测性挖掘任务对当前数据进行推断,以做出预测.概念/类描述:特征化和区分 数据特征化 数据区分 挖掘频繁模式,关联和相关 关联分析.假设作为AllElectronics的...
数据挖掘
的方法
有哪些
答:
利用
数据挖掘
进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的...
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