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数据挖掘属性类别
在进行
数据挖掘
的时候,可以对哪些
类型
的数据进行挖掘?从三个维度回答...
答:
1. 数值型数据:数值型数据是最常见的数据类型之一
,它包含连续的数字值,这些值可以是整数或浮点数。例如,一个公司的销售额、员工的工资、股票价格等都可以看作是数值型数据。数据挖掘技术在这类数据上的应用非常广泛,例如,通过回归分析,可以研究销售额与广告投入之间的关系;通过聚类分析,可以将客户...
利用
数据挖掘
怎么对数据进行
分类
答:
利用
数据挖掘
进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、
分类分类
是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的
类别
。
数据挖掘
中的
分类
是什么
视频时间 19:19
数据挖掘
有哪些方法
答:
(3)聚类
。聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数...
数据挖掘
的功能 数据挖掘可以挖掘到什么
类型
的模式
答:
数据挖掘
功能用于指定数据挖掘任务要找的模式
类型
.一般而言,数据挖掘任务可以分两类:描述和预测.描述性挖掘任务描述数据库中的数据的一般性质.预测性挖掘任务对当前数据进行推断,以做出预测.概念/类描述:特征化和区分 数据特征化 数据区分 挖掘频繁模式,关联和相关 关联分析.假设作为AllElectronics的...
数据挖掘
的数据分析方法有哪些
答:
回答:利用
数据挖掘
进行数据分析常用的方法主要有
分类
、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到...
什么是
数据挖掘
?
答:
· 直接
数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以 理解成数据库中表的
属性
,即列)进行描述。· 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系 。·
分类
、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于...
数据挖掘
是什么?
答:
数据挖掘
:根据数据功能的
类型
和和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术,可粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法,可细分为:回归分析(多元回归、...
数据挖掘
总结之
分类
与聚类的区别
答:
数据挖掘
总结之
分类
与聚类的区别 分类与聚类的区别 Classification (分类):一个 classifier会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)。所谓分类,简单来说,就是根据文本的特征或
属性
,划分到已有的
类别
中。常用的...
数据挖掘
为什么要对数据进行
分类
答:
对
数据
进行分类主要是方便存储和读取,不同
类型
的数据的大小或者说是存储长度是不一样的,分开后无论是读取还是存储都要方便和快捷很多。没有数据语义的知识,就找不出任意的
分类属性
集的分层序。含义分层:定属性集中每个属性不同值的个数自动地产生概念分层。具有最多不同值的属性放在分层结构的最低层...
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