數(shù)據(jù)挖掘按數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)分類有哪些

數(shù)據(jù)挖掘按數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)分類有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹方法、粗集方法、覆蓋正例排斥反例方法、統(tǒng)計分析方法、模糊集方法和挖掘?qū)ο蟆?/p>

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種數(shù)據(jù)處理的技術(shù)，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中、人們事先不知道又潛在有用信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘需要根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息，選擇合適的分析工具，應(yīng)用統(tǒng)計方法、事例推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集、甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。數(shù)據(jù)挖掘過程是一個反復(fù)循環(huán)的過程，每一個步驟如果沒有達到預(yù)期目標(biāo)，都需要回到前面的步驟，重新調(diào)整并執(zhí)行。

　　從數(shù)據(jù)本身來考慮，通常數(shù)據(jù)挖掘需要有信息收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┻^程、模式評估和知識表示等8個步驟。

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