數(shù)據(jù)挖掘的主要任務有哪些？Fin數(shù)據(jù)挖掘的形式有？數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊和隨機的數(shù)據(jù)中提取潛在有用信息和知識的過程。;我事先不知道。數(shù)據(jù)挖掘的任務是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式?？梢园l(fā)現(xiàn)的模式有很

數(shù)據(jù)挖掘的主要任務有哪些？

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數(shù)據(jù)挖掘的形式有？

數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊和隨機的數(shù)據(jù)中提取潛在有用信息和知識的過程。;我事先不知道。數(shù)據(jù)挖掘的任務是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式。可以發(fā)現(xiàn)的模式有很多，按照功能可以分為兩類:預測型模式和描述型模式。在應用中，常根據(jù)模型的實際功能分為以下幾類:分類、估值、預測、相關分析、序列、時間序列、描述和可視化。

數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科和技術很多，分類也很多。

(1)按挖掘任務可分為分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)匯總、聚類、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等。根據(jù)挖掘對象，有關系數(shù)據(jù)庫、面向對象數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異構數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫和萬維網(wǎng)。

(2)按挖掘方法大致可分為機器學習法、統(tǒng)計法、神經(jīng)網(wǎng)絡法和數(shù)據(jù)庫法。機器學習可以細分為歸納學習方法(決策樹、規(guī)則歸納等。)，基于案例的學習，遺傳算法等。統(tǒng)計方法可以細分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)、判別分析(貝葉斯判別、Fish

數(shù)據(jù)挖掘可分為？

數(shù)據(jù)挖掘(英文:Data mining)也譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。它是一種通過數(shù)學模型分析存儲在企業(yè)中的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細分市場，分析消費者 偏好和行為。

這是數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的一步(KDD)。一般來說，數(shù)據(jù)挖掘是指自動搜索大量具有特殊關系的數(shù)據(jù)(屬于Associ)信息的信息化過程。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù)挖掘的任務包括相關性分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。