數(shù)據挖掘的方法有哪些
精選回答
遺傳算法
遺傳算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優(yōu)化算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳算法具有的暗含并行性、便于和其他實體模型交融等特性促使它在數(shù)據發(fā)掘中被多方面運用。
決策樹算法辦法
決策樹算法是一種常見于預測模型的優(yōu)化算法，它依據將很多數(shù)據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優(yōu)勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規(guī)模性的數(shù)據處理辦法。
神經元網絡辦法
神經元網絡由于本身優(yōu)良的健壯性、自組織自適應性、并行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數(shù)據發(fā)掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。
粗集法
粗集法基礎理論是一種科學研究不精準、不確定性專業(yè)知識的數(shù)學工具。粗集辦法幾個優(yōu)勢：不必得出附加信息;簡單化鍵入信息的表述室內空間;優(yōu)化算法簡易，便于實際操作。粗集處理的方針是附近二維關系表的信息表。
數(shù)據挖掘的特點
數(shù)據集越大, 得到的規(guī)律越貼近實際規(guī)律, 結果也越準確;各種外界干擾導致數(shù)據出現(xiàn)不準確性;數(shù)據的不準確意味著對數(shù)據的觀察只能在整體層面進行, 同時由于涉及隱私, 某些具體信息也無法獲知, 相關性的分析操作無法精確到個體;數(shù)據的隨機性是指獲取數(shù)據的隨機性和分析結果的隨機性。
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