数据挖掘建模的五个方向
发布：EchoEstelle | 分类：数据挖掘培训
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1.统计建模。统计模型的构建过程，统计模型就是可见数据所遵从的总体分布。可能犯的错误是将能从随机数据中抽取出来的显著特征作为挖掘出来的特征。能从随机数据中挖掘出来的显著特征有哪些？2.机器学习。使用机器学 ...
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2.机器学习。使用机器学习算法，机器学习擅长的场景是人们几乎对数据中寻找的目标几乎一无所知。当挖掘的目标能够更直接的描述时，机器学习算法并不成功。
3.建模的计算方法。将数据挖掘看成一个算法问题，数据模型仅仅就是复杂查询的答案。可以通过其生成所可能遵从的统计过程建模；对数据进行简洁的近似汇总描述；从数据中抽取最突出的特征来代替数据然后忽略其他内容。
4.数据汇总。PageRank是一种有趣的数据汇总形式；另一种重要的数据汇总形式是聚类，概括类别信息就形成了数据汇总的结果。
5.特征抽取。两种主要的特征抽取类型(1)频繁项集(2)相似项。
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