数据挖掘是人工智能和机器学习领域的一个重要分支，它涉及到从大量数据中提取有价值的信息和知识。以下是一些数据挖掘的基本概念和常用方法。
基本概念
- 数据挖掘：从大量数据中提取有价值信息的过程。
- 特征工程：将原始数据转换为更有意义的特征。
- 模型选择：选择合适的机器学习模型来分析数据。
- 评估指标：用于评估模型性能的指标。
常用方法
分类：将数据分为不同的类别。
- 决策树：通过树状结构进行分类。
- 支持向量机：通过寻找最佳超平面进行分类。
聚类：将相似的数据点归为一组。
- K-means：基于距离进行聚类。
- 层次聚类：基于层次结构进行聚类。
关联规则挖掘：发现数据之间的关联关系。
- Apriori算法：通过频繁项集挖掘关联规则。
扩展阅读
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数据挖掘