數(shù)據(jù)挖掘的特點

數(shù)據(jù)集越大, 得到的規(guī)律越貼近實際規(guī)律, 結果也越準確；各種外界干擾導致數(shù)據(jù)出現(xiàn)不準確性；數(shù)據(jù)的不準確意味著對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的隨機性是指獲取數(shù)據(jù)的隨機性和分析結果的隨機性。 數(shù)據(jù)挖掘分析方法
數(shù)據(jù)挖掘分為有指導的數(shù)據(jù)挖掘和無指導的數(shù)據(jù)挖掘。有指導的數(shù)據(jù)挖掘是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個模型，
這個模型是對一個特定屬性的描述。無指導的數(shù)據(jù)挖掘是在所有的屬性中尋找某種關系。具體而言，分類、估值和預測屬于有指導的數(shù)據(jù)挖掘；關聯(lián)規(guī)則和聚類屬于無指導的數(shù)據(jù)挖掘。
1．分類。它首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓練集，在該訓練集上運用數(shù)據(jù)挖掘技術，建立一個分類模型，再將該模型用于對沒有分類的數(shù)據(jù)進行分類。
2．估值。估值與分類類似，但估值最終的輸出結果是連續(xù)型的數(shù)值，估值的量并非預先確定。估值可以作為分類的準備工作。
3．預測。它是通過分類或估值來進行，通過分類或估值的訓練得出一個模型，如果對于檢驗樣本組而言該模型具有較高的準確率，可將該模型用于對新樣本的未知變量進行預測。
4．相關性分組或關聯(lián)規(guī)則。其目的是發(fā)現(xiàn)哪些事情總是一起發(fā)生。
5．聚類。它是自動尋找并建立分組規(guī)則的方法，它通過判斷樣本之間的相似性，把相似樣本劃分在一個簇中。 以上就是【數(shù)據(jù)挖掘的特點】的全部解答，如果想要學習更多相關知識，歡迎大家前往高頓教育官網(wǎng)！