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2021-05-24 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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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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