3.聚類聚類是數(shù)據(jù)挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數(shù)據(jù)集中具有“相似”特征的數(shù)據(jù)點劃分為統(tǒng)一類別，并終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是“物以類聚、人以群分”，因此大量的數(shù)據(jù)集中必然存在相似的數(shù)據(jù)點，基于這個假設就可以將數(shù)據(jù)區(qū)分出來，并發(fā)現(xiàn)每個數(shù)據(jù)集（分類）的特征。4.分類分類算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發(fā)現(xiàn)類別規(guī)則，以此預測新數(shù)據(jù)的類別的一類算法。分類算法是解決分類問題的方法，是數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。5.關聯(lián)關聯(lián)規(guī)則學習通過尋找能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關系的規(guī)則，來找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關聯(lián)規(guī)則，它是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)之間關系的一種方法，另外，它還可以基于時間序列對多種數(shù)據(jù)間的關系進行挖掘。關聯(lián)分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。6.時間序列時間序列是用來研究數(shù)據(jù)隨時間變化趨勢而變化的一類算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續(xù)性，所謂連續(xù)性是指客觀事物的發(fā)展具有合乎規(guī)律的連續(xù)性，事物發(fā)展是按照它本身固有的規(guī)律進行的。在一定條件下，只要規(guī)律賴以發(fā)生作用的條件不產(chǎn)生質(zhì)的變化。

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