聚类分析是人类从孩提时代开始就能够区分动植物的基本能力,并在现代得到广泛应用,涵盖模式识别、数据分析、图像处理及Web文档分类等领域。聚类是将集合中类似对象分组的过程,生成的簇包含相似对象,且与其他簇中对象不同。聚类技术在数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场营销等领域持续发展,各种方法不断涌现和改进。
主要类聚方法比较与实验探讨
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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。
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