第1个回答 2024-08-02
1. 分类：这一方法涉及将数据项分配至预先定义的类别中。分类不仅是数据挖掘的核心任务，而且常常作为其他分析过程的基础步骤。
2. 聚类：通过将数据分组或聚类，使得同一组内的数据项高度相似，而不同组间的数据项差异性较大。聚类分析有助于发现数据的自然结构或模式。
3. 关联规则：该方法旨在揭示数据项之间的相互关系，即在数据集中频繁同时出现的项。例如，超市购物篮分析旨在找出顾客同时购买的商品之间的关联。
4. 预测：通过分析历史数据，预测未来的趋势或行为。在销售数据分析中，预测模型可以帮助估计未来的销售量，从而支持决策制定。详情