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紙上得來(lái)終覺(jué)淺，絕知此事要躬行。
數(shù)據(jù)挖掘是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法工具實(shí)現(xiàn)價(jià)值信息的發(fā)現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。
四大經(jīng)典算法：分類(lèi)、關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)、回歸
一、監(jiān)督學(xué)習(xí)
（通俗來(lái)說(shuō)就是已知樣本類(lèi)別，即知道當(dāng)前的樣本是哪一類(lèi)的樣本。）1、分類(lèi)分析：找出一組對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將他們分為不同類(lèi)，分為線性分類(lèi)和非線性分類(lèi)。
線性分類(lèi)典型的算法包括邏輯回歸和線性判別分析。非線性分類(lèi)經(jīng)典算法包括K近鄰（KNN）、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)（D Tree）、樸素貝葉斯（NB）2、回歸分析：反映事務(wù)數(shù)據(jù)屬性在時(shí)間上的特征，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系，與分類(lèi)區(qū)別在于，分類(lèi)是預(yù)測(cè)目標(biāo)的離散變量，而回歸是預(yù)測(cè)目標(biāo)的連續(xù)變量。典型的回歸分析模型包括線性回歸分析、支持向量機(jī)（回歸）、K近鄰（回歸）。二、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（事先沒(méi)有任何訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本，需要直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，即不提供經(jīng)驗(yàn)和訓(xùn)練樣本，完全靠自己摸索）
1、關(guān)聯(lián)分析：描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)之間存在關(guān)系的規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中有4個(gè)指標(biāo)：置信度、支持度、期望置信度、提升度。典型算法：Apriori算法、FP-Tree算法、PrefixSpan算法。2、聚類(lèi)分析：訓(xùn)練樣本標(biāo)簽信息未知，通過(guò)學(xué)習(xí)揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在性質(zhì)及規(guī)律。典型算法：K均值算法（K-means）、DBSCAN（具有噪聲的基于密度的聚類(lèi)方法）。三、沃爾瑪經(jīng)典營(yíng)銷(xiāo)案例：啤酒與尿布
模型發(fā)現(xiàn)：
20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市中，管理人員分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：
在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無(wú)關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃中。原因分析：
在美國(guó)有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購(gòu)買(mǎi)尿布。
父親在購(gòu)買(mǎi)尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購(gòu)買(mǎi)啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃的現(xiàn)象。模型應(yīng)用：
在賣(mài)場(chǎng)嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購(gòu)物；
而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶(hù)一次購(gòu)買(mǎi)兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷(xiāo)售收入。理論支撐：
1993年美國(guó)學(xué)者Agrawal提出通過(guò)分析購(gòu)物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為。
艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法——Apriori算法。關(guān)于“大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘與建模是怎樣的”就介紹到這了,更多相關(guān)內(nèi)容可以搜索創(chuàng)新互聯(lián)以前的文章，希望能夠幫助大家答疑解惑，請(qǐng)多多支持創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站！
當(dāng)前名稱(chēng)：大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘與建模是怎樣的
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http://weahome.cn/article/iggpeh.html
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