大数据挖掘常用的算法有哪些
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2020-12-29 · 大数据人才培养的机构
加米谷大数据科技
成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。
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(1)预测建模:将已有数据和模型用于对未知变量的语言。
分类,用于预测离散的目标变量
回归,用于预测连续的目标变量
(2)聚类分析:发现紧密相关的观测值组群,使得与属于不同簇的观测值相比,属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。
(3)关联分析(又称关系模式):反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。用来发现描述数据中强关联特征的模式。
(4)异常检测:识别其特征显著不同于其他数据的观测值。
有时也把数据挖掘分为:分类,回归,聚类,关联分析。
分类,用于预测离散的目标变量
回归,用于预测连续的目标变量
(2)聚类分析:发现紧密相关的观测值组群,使得与属于不同簇的观测值相比,属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。
(3)关联分析(又称关系模式):反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。用来发现描述数据中强关联特征的模式。
(4)异常检测:识别其特征显著不同于其他数据的观测值。
有时也把数据挖掘分为:分类,回归,聚类,关联分析。
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