數據挖掘的四種基本方法
來源：東奧會計在線
責編：牛美琪
2024-06-20 09:33:22
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。
數據挖掘的步驟
解讀需求要考慮專家、工作人員的意見;數據可從業(yè)務層的數據庫中提取、抽樣;在計算機分析技術下,可能給出不同模型, 企業(yè)需要選擇最優(yōu)模型;數據挖掘只是輔助的決策工具, 如何解讀模型也是重要的任務;根據挖掘結果進行商業(yè)部署, 如零售商根據客戶習慣決定進貨量、進貨時間、具體選址等。
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