数据挖掘是大数据分析的一个重要分支，它涉及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础概念和常用方法。
数据挖掘的基本概念
- 数据预处理：在数据挖掘之前，需要对数据进行清洗、转换和整合。
- 特征选择：从原始数据中选取对预测或分析最有用的特征。
- 聚类分析：将相似的数据点归为一类，以发现数据中的模式和结构。
- 分类和回归：预测数据集中的未知标签或数值。
常用的数据挖掘方法
- 决策树：通过一系列的决策规则对数据进行分类。
- 支持向量机：通过找到一个最优的超平面来分离数据。
- 神经网络：模仿人脑神经元结构，用于复杂的模式识别。
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