数据挖掘中分类分析和聚类分析的区别 数据挖掘分析法种类

用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣？ 尝试将quora上的这翻译了下。第一次翻译，不好之处请见谅。What are the advantages of different…用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 如果真要做全面介绍的话，有可能是一部专著的篇幅。即使是做综述性的介绍，一篇三五十页的论文也可以写成…数据挖掘，情感分析，深度学习具体步骤是？ 有两大类，一类是主观性：主观、客观、中性；一类是情感倾向：褒义、贬义、中性。文本分析的话，主要是对词、句子中观点的挖掘。你所说的机器学习法，现在基本用于对电影观点的打分系统吧。基本上就是利用分类计数，对文档中存在的情感进行分类的。就我个人理解而言，我认为机器学习法只是情感文本分析的方法论之一，至于数据挖掘，也是通过对文档的数据收取，进行情感分析的。也是对情感文本分析的方法论之一。所以，情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。目前英文类的文本情感分析比较多，中文类的相对少一点，你要做这方面的研究路漫漫其修远啊。嘿嘿。数据挖掘中常见的分类方法有哪些 判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法等等挺多的，这个问题范围太大了，云速数据挖掘分类挺多。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。数据挖掘中分类分析和聚类分析的区别 分类有监督 聚类无监督 就这个区别分类要靠学习 聚类要靠启发式搜索

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