학제 간 과목으로. 데이터 마이닝은 데이터베이스, 인공 지능 통계 및 기타 분야를 통합하고 데이터베이스를 추상화하며, 인간 지능 및 수학적 통계는 데이터 마이닝 기술의 주요 기둥입니다. 데이터 마이닝의 주요 이유는 지능입니다. 기반 학습. 1J! 예아시안 학습, 대략적인 설정, 콧수염 네트워크, 유전자 알고리즘, 통계 분석 및 기타 기술. f1j 데이터 샘플링 채택(데이터 샘플 선택), 데이터 탐색, 과세 데이터 탐색 및 클러스터 분석 및 선택 1, 데이터 조정(데이터 그룹 세분화 및 분할), 모델링된 [인간] 신경망 ．의사결정 모델, 수학적 통계 분석 및 시간 시퀀스 분석, 평가(결론 종합 및 평가, 선박 수리 여부, 새로운 문제 발생 여부) 등 5가지 기본 프로세스를 반복하여 사물의 수질을 파악하고 상관 분석을 통해 지속적으로 문제를 해결해야 합니다. 분류 분석, 예측 및 편차 감지, 데이터와 데이터 패턴 간의 관계가 현재 가장 일반적입니다. FHn: J 데이터 마이닝 기술에는 모듈식 논리 및 대략적인 설정 방법, 유전 알고리즘, 근접 검색 알고리즘 등이 포함됩니다. 말하자면, 데이터 마이닝의 분석 방법은 상관 분석, 순서 분석, 파티션 분석, 클러스터 분석의 네 가지 유형으로 구분됩니다. 데이터마이닝을 통해 아이플래그 기저귀와 N맥주의 본질적인 관계를 알아봅니다.
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