数据挖掘处理的对象有哪些，从实际生活中至少举出三种 数据挖掘（英语：Data 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。
数据挖掘技术与版权法有什么关联？ 通过该技术挖掘的海量数据很多是版权法保护意义上的作品，按照现行版权法，是需要先获得授权，然后才能传播的，因此该技术的推广会涉及到侵权问题。如果不解决数据海量挖掘与版权侵权问题，就无法平衡数据作品创作者、数据传播者、数据使用者三者利益的平衡，就会出现很多问题。此外，该技术使用的软件是受版权法保护的。
数据挖掘怎么做关联性分析呢？
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当数据库既有分类属性，又有数值属性的时候怎么挖掘关联规则 摘要 本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评[1]价，。
求大神指导，聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念中到底是什么关系。谢谢 聚类分析与关联规则2113是数据挖掘中的核5261心技术；4102从统计学的观点看，聚类分析是通过数1653据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳。
数据挖掘的方法有哪些？
