數據挖掘的方法有哪些
來源：東奧會計在線
責編：牛美琪
2024-06-20 09:28:14
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。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規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、不確定性專業知識的數學工具。粗集辦法幾個優勢：不必得出附加信息;簡單化鍵入信息的表述室內空間;優化算法簡易，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。
數據挖掘的特點
數據集越大, 得到的規律越貼近實際規律, 結果也越準確;各種外界干擾導致數據出現不準確性;數據的不準確意味著對數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;數據的隨機性是指獲取數據的隨機性和分析結果的隨機性。
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