數(shù)據(jù) 挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、Web 數(shù)據(jù) 挖掘等等。這些方法從不同的角度應用于-3挖掘。(1)分類。分類就是在數(shù)據(jù) library中找出一組數(shù)據(jù)對象的共同特征，并按照分類模式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)-3/library中的/ items映射到給定的類別中。

Direct數(shù)據(jù) 挖掘:目標是通過使用可用的數(shù)據(jù)(用于剩余的數(shù)據(jù))和特定變量(可以理解為)間接數(shù)據(jù)挖掘:特定變量是而是在所有變量之間建立一種關系。數(shù)據(jù) 挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡方法神經(jīng)網(wǎng)絡因其良好的魯棒性、自組織性和適應性、并行處理、分布式存儲和高容錯性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘的問題，近年來受到越來越多的關注。

Genetic 算法在-3挖掘中的應用，是因為其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合。決策樹方法決策樹是一種算法常用的預測模型。它通過有目的地對大量數(shù)據(jù)進行分類，發(fā)現(xiàn)一些有價值的潛在信息。其主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點:它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達空間；算法簡單易操作。

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。

算法是很多技術的核心，-3/ 挖掘也是。數(shù)據(jù) 挖掘有很多算法，而存在的正是這些算法，我們的數(shù)據(jù) 挖掘，如果我們掌握了這些算法，就能順利工作數(shù)據(jù) 挖掘。在本文中，我們將為您簡單介紹數(shù)據(jù) 挖掘，1.KNN 算法KNN算法的全稱是knearestneighborclassification，也就是KNN算法簡稱，是一個比較成熟的理論。