Como tema interdisciplinario. La minería de datos integra bases de datos, estadísticas de inteligencia artificial y otros campos, y las bases de datos abstractas, la inteligencia humana y las estadísticas matemáticas son los pilares principales de la tecnología de minería de datos. La razón principal de la minería de datos son las reglas de asociación, la toma de decisiones, la agrupación y las fintas. aprendizaje basado. 1J! Aprendizaje yeasiano, conjunto aproximado, red de bigote, algoritmo genético, análisis estadístico y otras tecnologías. Adopte muestreo de datos f1j {seleccionar muestras de datos), exploración de datos, exploración de datos imponibles y análisis y selección de conglomerados 1, ajuste de datos (subdivisión y división de grupos de datos), red neuronal [humana] modelada ．Modelo de toma de decisiones, análisis de estadísticas matemáticas y tiempo Es posible que sea necesario repetir el análisis de secuencia y la evaluación (síntesis y evaluación de conclusiones, si se debe reparar el barco y si surgen nuevos problemas) y otros cinco procesos básicos. Obtenga la calidad del agua de las cosas y resuelva constantemente el problema. El análisis de clasificación, la predicción y la detección de desviaciones, la relación entre los datos y el patrón de los datos son actualmente los más comunes. FHn: J Las tecnologías de minería de datos incluyen: lógica modular y métodos de conjunto aproximado, algoritmos genéticos, algoritmos de búsqueda de proximidad, etc. En términos generales, los métodos de análisis de la minería de datos se dividen en cuatro tipos: análisis de correlación, análisis de secuencia, análisis de partición y análisis de conglomerados. Reglas de asociación: las reglas de asociación que representan relaciones de datos se utilizan en aplicaciones comerciales directas. El ejemplo más típico es el descubrimiento de una cadena de tiendas. a través de la minería de datos la relación intrínseca entre I flag pañales y N cerveza.
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