数据挖掘的基本任务是什么 数据挖掘的基本任务包括:分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、异常检测、序列模式挖掘等。其中,分类是数据挖掘中最常见且最基本的任务之一。分类的主要目的是根据已有的数据集,建立一个模型,能够将新数据归类到已有的类别中。分类任务通常涉及两个步骤:训练和预测。首先,通过对训练数据进行分析...
数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
一起发布广义准标识符和敏感特性的唯一原因是支持考虑这两种类型的属性在净化数据库中的数据挖掘任务。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 在本文,我们问一个基本的问题:什么好处做这些算法提供在琐细的清扫干净?唯一的原因出版推断类似标识符和敏感属性一起是支持考虑属性的两个类型在的消毒的数据处理任务数据...
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索...