高維度數(shù)據(jù) 挖掘是一種基于高維度的數(shù)據(jù) 挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)不同。目前，高維數(shù)據(jù) 挖掘已經(jīng)成為數(shù)據(jù) 挖掘的重點和難點。隨著技術的發(fā)展，收集數(shù)據(jù)變得越來越容易，導致數(shù)據(jù)庫的規(guī)模越來越大，越來越復雜。如各類貿(mào)易交易數(shù)據(jù)、WEB文檔、基因表達數(shù)據(jù)、文檔詞頻數(shù)據(jù)、用戶評分數(shù)據(jù)、Web使用數(shù)據(jù)、多媒體。

但由于“維度災難”的影響，高維度數(shù)據(jù) 挖掘變得異常困難，必須采取一些特殊的措施來應對。隨著數(shù)據(jù) dimension的增加，高維索引結(jié)構(gòu)的性能迅速下降。在低維空間中，我們經(jīng)常使用歐氏距離作為數(shù)據(jù)之間的相似性度量，但是在高維空間中，這種相似性的概念已經(jīng)不存在了，這就給出了高維數(shù)據(jù)。一方面，基于索引結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)挖掘算法的性能會下降，另一方面，許多基于全空間距離函數(shù)的挖掘方法也會失效。

Naive Bayes，這是一個簡單但極其強大的預測建模算法。它被稱為樸素貝葉斯，因為它假設每個輸入變量都是獨立的。* *這個假設很硬，在現(xiàn)實生活中根本不滿足，但是這個技術對于大多數(shù)復雜問題還是很有效的。貝葉斯原理、貝葉斯分類和樸素貝葉斯是有區(qū)別的。貝葉斯原理是最大的概念，解決了概率論中的“逆概率”問題。在這個理論的基礎上，人們設計了貝葉斯分類器。樸素貝葉斯分類器是貝葉斯分類器的一種，也是最簡單、最常用的分類器。

* *好在大多數(shù)情況下，樸素貝葉斯的分類效果還是不錯的。樸素貝葉斯分類器依賴于精確的自然概率模型，在監(jiān)督學習樣本集中可以達到非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型的參數(shù)估計采用最大似然估計方法，換句話說，樸素貝葉斯模型可以在沒有貝葉斯概率或任何貝葉斯模型的情況下工作。樸素貝葉斯分類常用于文本分類，特別是對于英語等語言，分類效果非常好。

眾所周知，有很多數(shù)據(jù) 挖掘，不同的算法各有各的優(yōu)勢。他們在數(shù)據(jù)。那么有哪些經(jīng)典算法in數(shù)據(jù)挖掘？在本文中，我們將向您介紹三個經(jīng)典數(shù)據(jù) 挖掘。希望這篇文章能更好的幫助你。1.kmeans算法kmeansalgorithm算法是一個集群算法，n個對象按照屬性被劃分成k個分區(qū)，其中k大于n。

它假設對象屬性來自空間向量，目標是最小化每個組內(nèi)的均方誤差之和。這個算法在-3挖掘算法中很常見。2.支持向量機(Supportvectormachines)和支持向量機(support vector machines)都是支持向量機，簡稱SV機(本文統(tǒng)稱為SVM)。它是一種監(jiān)督學習方法，廣泛應用于統(tǒng)計分類和回歸分析。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間，在這個空間中建立一個具有最大區(qū)間的超平面。

之前7、什么叫 增量 數(shù)據(jù) 挖掘

、數(shù)據(jù)增長緩慢，所以一旦數(shù)據(jù) 挖掘，其模式可以長期使用；現(xiàn)在數(shù)據(jù)的增長速度太快了。once 數(shù)據(jù) 挖掘后，其模式往往不能代表已有狀態(tài)，于是提出了增量的模式，它是在原有模式的基礎上結(jié)合新的。