数据挖掘实验分类与方法
数据挖掘实验可根据目标和方法进行分类。常见的分类包括：
- 预测模型: 构建模型预测未来趋势或结果，例如客户流失预测。
- 关联规则: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析。
- 聚类分析: 将数据划分到不同的组，例如客户细分。
每个类别都包含多种试验方法，例如决策树、支持向量机、Apriori算法、K-means算法等。
实验步骤
数据挖掘实验通常遵循以下步骤：
- 数据准备: 收集、清洗、转换数据。
- 特征选择: 筛选与目标相关的特征。
- 模型构建: 选择合适的算法并训练模型。
- 模型评估: 使用测试数据评估模型性能。
- 结果解释: 分析结果并得出结论。