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。
數據挖掘的步驟
解讀需求要考慮專家、工作人員的意見;數據可從業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, 企業需要選擇最優模型;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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