数据 挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据 挖掘等等。这些方法从不同的角度应用于-3挖掘。(1)分类。分类就是在数据 library中找出一组数据对象的共同特征，并按照分类模式将其划分到不同的类中。其目的是通过分类模型将数据-3/library中的/ items映射到给定的类别中。
7、大 数据 挖掘方法有哪些?Direct数据 挖掘:目标是通过使用可用的数据(用于剩余的数据)和特定变量(可以理解为)间接数据挖掘:特定变量是而是在所有变量之间建立一种关系。数据 挖掘神经网络方法神经网络因其良好的鲁棒性、自组织性和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，近年来受到越来越多的关注。
Genetic 算法在-3挖掘中的应用，是因为其隐含的并行性和易于与其他模型结合。决策树方法决策树是一种算法常用的预测模型。它通过有目的地对大量数据进行分类，发现一些有价值的潜在信息。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；算法简单易操作。
8、 数据 挖掘十大 经典 算法之朴素贝叶斯Naive Bayes，这是一个简单但极其强大的预测建模算法。它被称为朴素贝叶斯，因为它假设每个输入变量都是独立的。* *这个假设很硬，在现实生活中根本不满足，但是这个技术对于大多数复杂问题还是很有效的。贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯是有区别的。贝叶斯原理是最大的概念，解决了概率论中的“逆概率”问题。在这个理论的基础上，人们设计了贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器的一种，也是最简单、最常用的分类器。
* *好在大多数情况下，朴素贝叶斯的分类效果还是不错的。朴素贝叶斯分类器依赖于精确的自然概率模型，在监督学习样本集中可以达到非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型的参数估计采用最大似然估计方法，换句话说，朴素贝叶斯模型可以在没有贝叶斯概率或任何贝叶斯模型的情况下工作。朴素贝叶斯分类常用于文本分类，特别是对于英语等语言，分类效果非常好。
9、三种 经典的 数据 挖掘 算法算法是很多技术的核心，-3/ 挖掘也是。数据 挖掘有很多算法，而存在的正是这些算法，我们的数据 挖掘，如果我们掌握了这些算法，就能顺利工作数据 挖掘。在本文中，我们将为您简单介绍数据 挖掘，1.KNN 算法KNN算法的全称是knearestneighborclassification，也就是KNN算法简称，是一个比较成熟的理论。
