數(shù)據(jù)挖掘分為有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘和無(wú)指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘.有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型,這個(gè)模型是對(duì)一個(gè)特定屬性的描述.無(wú)指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘是在所有的屬性中尋找某種關(guān)系.具體而言,分類(lèi),估值和預(yù)測(cè)屬于有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類(lèi)屬于無(wú)指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘.

  1.分類(lèi). 它首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類(lèi)的訓(xùn)練集,在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立一個(gè)分類(lèi)模型,再將該模型用于對(duì)沒(méi)有分類(lèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi).

  2.估值. 估值與分類(lèi)類(lèi)似,但估值較終的輸出結(jié)果是連續(xù)型的數(shù)值,估值的量并非預(yù)先確定.估值可以作為分類(lèi)的準(zhǔn)備工作.

  3.預(yù)測(cè). 它是通過(guò)分類(lèi)或估值來(lái)進(jìn)行,通過(guò)分類(lèi)或估值的訓(xùn)練得出一個(gè)模型,如果對(duì)于檢驗(yàn)樣本組而言該模型具有較高的準(zhǔn)確率,可將該模型用于對(duì)新樣本的未知變量進(jìn)行預(yù)測(cè).

  4.相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則.其目的是發(fā)現(xiàn)哪些事情總是一起發(fā)生.

  5.聚類(lèi).它是自動(dòng)尋找并建立分組規(guī)則的方法,它通過(guò)判斷樣本之間的相似性,把相似樣本劃分在一個(gè)簇中.