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数据挖掘常用技术

时间:2014-10-04 00:20来源:电脑教程学习网 www.etwiki.cn 编辑:admin

1.人工神经网络

神经网络能够为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题(当然实际生物体中存在的神经网络要比我们这里所说的程序模拟的神经网络要复杂的多)。神经网络常用于两类问题:分类和回归。

在结构上,可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量,可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见),隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。

2.决策树

决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。决策树的基本组成部分:决策节点、分支和叶子。

3.遗传算法

基于进化理论,并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。

4.近邻算法

将数据集合中的每一个记录进行分类的方法。

5.规则推导

从统计意义上对数据中的“如果-那么”规则进行寻找和推导。

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标签(Tag):数据挖掘
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