数据挖掘的方法有哪些？ 数据挖掘方法关联分析法

如何入门大数据（数据挖掘方面）？ 最近看到一篇比较不错的数据挖掘的文章，主要讲述的就是30个数据挖掘的知识点，我觉得作为入门是比较不错…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。数据挖掘的经典算法 1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。2.K-means算法：是一种聚类算法。3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。5.EM：最大期望值法。6.pagerank：是google算法的重要内容。7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。关联规则规则定义在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事：尿布与啤酒的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，。简述数据挖掘和传统分析方法的区别 给解释些术语：云计算：炒热商业概念其实说白计算任务转移服务器端用户需要显示器行服务器计算资源转包要想规模商业化些问题特别隐私保护问题数据：说白数据太今几兆数据20前数据今所说数据特殊哪呢今问题数据实太已经超传统计算机处理能力（区别与量计算机）所于数据我用些折衷办（比数据挖掘）说没必要所数据都需要精确管理实际效数据限用数据挖掘些限知识提取行·外数据抽数据压缩解决数据问题些策略数据挖掘：数据提取潜知识些知识描述或者预测数据特性代表性数据挖掘任务包括关联规则析、数据类、数据聚类等些任本数据挖掘教材都解面我说说数据区别：数据挖掘数据处理马云所说数据或者今商业领域所说数据实际指数据挖掘其实真所谓数据或者Science杂志提数据或者奥巴马提数据发展战略我理解些都远远于数据挖掘范畴数据挖掘其重要真目何数据进行效管理机器习：词虚泛指类计算机算重点习词想让计算机效习目前绝数都采用迭代所科研界要采用种迭代并断逼近策略般都归机器习范畴外所谓习肯定要知道所谓训练集训练集数据计算机要其某般规律用些别数据（即测试集）看看才能用于实际应用所选取合适训练集问模式识别：意思模式识别模式种语言图像事物些意义模块些都。数据挖掘怎么做关联性分析呢？ 想必大家都听说过美国沃尔玛连锁超市“啤酒与尿不湿”的故事。为什么沃尔玛超市里会把婴儿的尿不湿和啤酒…数据挖掘的方法有哪些？ 数据挖掘的方法：1.分类（Classification）2.估计（Estimation）3.预测（Prediction）4.相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）5.聚类（Clustering）6.复杂数据类型挖掘(Text，Web，图形图像，视频，音频等)数据挖掘数据挖掘（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。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。如何做好大数据关联分析？ 大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构：云存储、分布式文件存储等。4）数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。5）统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。6）数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则。数据挖掘的挖掘方法，利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回顾分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、We页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。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 聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。

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