什么是數據挖掘分類(Data Mining Classification)？

數據挖掘分類是數據挖掘過程中的一個步驟，它是根據特定的關鍵特征對項目進行分組，用于數據挖掘分類的技術有很多種，包括最近鄰分類、決策樹學習、數據挖掘分類、數據挖掘分類等，研究人員從4162435的數據中提取模式通常從...

數據挖掘分類是數據挖掘過程中的一個步驟，它是根據特定的關鍵特征對項目進行分組，用于數據挖掘分類的技術有很多種，包括最近鄰分類、決策樹學習、數據挖掘分類、數據挖掘分類等，研究人員從4162435的數據中提取模式通常從數據池中選擇一個具有代表性的樣本，然后對其進行操作和分析以找到模式。除了數據挖掘分類之外，研究人員還可以使用聚類、回歸和規則學習來分析數據。
有幾種算法可用于數據挖掘分類。最近鄰分類是最簡單的數據挖掘分類算法之一。它依賴于一個訓練集。訓練集是用來訓練計算機注意某些變量的一組數據。在最近鄰分類中，計算機將所有數據簡單地分類為包含值與輸入值最接近的數據的組的一部分。
決策樹學習使用分支模型對數據進行分類。計算機基本上會詢問一系列有關數據的問題。如果第一個問題的答案是真的，它會問問題2a。如果答案是假的，它會問問題2b。抽出后，這種方法形成了一棵分支路徑樹。
naivebayes分類依賴于概率，它對每一條數據提出一系列問題，然后用這些問題的答案來確定數據屬于特定分類的概率這與決策樹學習不同，因為第一個問題的答案并不影響下一個問題的答案。
更復雜的數據挖掘分類方法包括神經網絡和支持向量機。這些方法是基于計算機的模型，很難用手來完成。神經網絡網絡經常被用于人工智能編程，因為它模仿人腦。它通過一系列節點過濾信息，這些節點發現模式，然后對信息進行分類。
支持向量機使用訓練樣本來建立一個將信息分類的模型，通常以散點圖的形式顯示，類別之間有很大的間隔。當新的信息輸入機器時，它會被繪制在圖表上。然后根據信息在圖表上最接近的類別對數據進行分類。這種方法只有在有兩個選項可供選擇時才有效

發表于 2020-07-20 10:56
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分類：電腦網絡

什么是數據挖掘分類(Data Mining Classification)？

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