什么是数据挖掘分类(Data Mining Classification)？

数据挖掘分类是数据挖掘过程中的一个步骤，它是根据特定的关键特征对项目进行分组，用于数据挖掘分类的技术有很多种，包括最近邻分类、决策树学习、数据挖掘分类、数据挖掘分类等，研究人员从4162435的数据中提取模式通常从...

数据挖掘分类是数据挖掘过程中的一个步骤，它是根据特定的关键特征对项目进行分组，用于数据挖掘分类的技术有很多种，包括最近邻分类、决策树学习、数据挖掘分类、数据挖掘分类等，研究人员从4162435的数据中提取模式通常从数据池中选择一个具有代表性的样本，然后对其进行操作和分析以找到模式。除了数据挖掘分类之外，研究人员还可以使用聚类、回归和规则学习来分析数据。
有几种算法可用于数据挖掘分类。最近邻分类是最简单的数据挖掘分类算法之一。它依赖于一个训练集。训练集是用来训练计算机注意某些变量的一组数据。在最近邻分类中，计算机将所有数据简单地分类为包含值与输入值最接近的数据的组的一部分。
决策树学习使用分支模型对数据进行分类。计算机基本上会询问一系列有关数据的问题。如果第一个问题的答案是真的，它会问问题2a。如果答案是假的，它会问问题2b。抽出后，这种方法形成了一棵分支路径树。
naivebayes分类依赖于概率，它对每一条数据提出一系列问题，然后用这些问题的答案来确定数据属于特定分类的概率这与决策树学习不同，因为第一个问题的答案并不影响下一个问题的答案。
更复杂的数据挖掘分类方法包括神经网络和支持向量机。这些方法是基于计算机的模型，很难用手来完成。神经网络网络经常被用于人工智能编程，因为它模仿人脑。它通过一系列节点过滤信息，这些节点发现模式，然后对信息进行分类。
支持向量机使用训练样本来建立一个将信息分类的模型，通常以散点图的形式显示，类别之间有很大的间隔。当新的信息输入机器时，它会被绘制在图表上。然后根据信息在图表上最接近的类别对数据进行分类。这种方法只有在有两个选项可供选择时才有效

发表于 2020-07-20 10:56
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分类：电脑网络

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