数据挖掘技术概念数据挖掘技术( 二 ) _数据挖掘

②神经 *** 技术
神经 *** 通过数学算法模仿人脑思维，是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经 *** 是人脑的抽象计算模型。数据挖掘中的“神经 *** ”是由大量并行分布的微处理单元组成的。它具有通过调整连接强度从经验知识中学习的能力，并且能够应用这些知识。
③回归分析技术
回归分析包括线性回归，线性回归主要指多元线性回归和回归。其中，回归更多的用于数据运算，包括响应预测、分类等。
④关联规则技术
关联规则是数据库和数据挖掘领域中被发明和广泛研究的一种重要模型。关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即重复模式和并发关系，即并发关系，也称为关联。
⑤聚类分析技术
聚类分析有一个通俗的解释和比喻，就是“物以类聚，人以群分” 。根据几个具体的业务指标，可以将被观察群体按照相似性和相异度划分为不同的群体。划分后，每个组中的对象之间的相似度会很高，而不同组中的对象之间的相异度会很高。
⑥贝叶斯分类技术
贝叶斯分类方法是一种非常成熟的统计分类方法，主要用于预测类成员之间 *** 的可能性。例如，给定的观察值属于特定类别的概率可以通过其相关属性来判断。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的。朴素贝叶斯分类方法作为一种简单的贝叶斯分类算法，甚至可以和决策树、神经 *** 算法相提并论。
第四，数据挖掘技术
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