什么是数据挖掘算法？(data mining algorithms?)

数据挖掘算法是用于识别数据集中的模式和趋势的编程查询和程序。数据挖掘的主要用途是根据客户的实际活动确定客户需求和偏好。尽管这些信息是基于过去的表现，但它可以作为客户行为和趋势的极好指标。...

数据挖掘算法是用于识别数据集中的模式和趋势的编程查询和程序。数据挖掘的主要用途是根据客户的实际活动确定客户需求和偏好。尽管这些信息是基于过去的表现，但它可以作为客户行为和趋势的极好指标。

数据挖掘算法的两个很好的例子是聚类和最近邻预测。集群是一个术语，用于描述单个单元或数据共享重要属性的活动。将衣物分开是这种行为的一个合乎逻辑的例子。分拣洗衣物的人员作为算法工作。他或她根据属性将衣服分成几堆：颜色、干洗和白色都是分开的。

该活动涉及的实际决策过程是算法的细节。首先，数据集必须限于与练习相关的项目。鞋子不包括在洗衣房分类中，尽管它们可能在相同的物理空间中。必须提前决定将使用什么特征来分隔洗衣房和每堆衣服的大小。

最近邻预测器是基于识别紧密匹配的例子。必须在初始阶段提供标准，规定项目或数据是什么以及最近的定义将包括什么。这种类型的算法遵循与逻辑思维过程相似的模式。

数据挖掘算法的主要好处是程序能够在大量数据中创建和识别模式。在一个小组中，在特定环境中识别邻居的能力很容易做到。然而，从一年内或一个地区内完成的所有销售交易中收集的数据需要特殊的程序和逻辑才能做到准确无误。

能够创建数据挖掘算法以满足用户需求的人从事商业智能或数据挖掘工作。这是统计数据的一个非常复杂的扩展，越来越受欢迎，因为各组织试图从所收集的数据中获得更切实的回报。一个高效的开发人员可以创建一组数据挖掘算法，精确地识别行为模式，并使用这些信息预测未来的行为。这些信息对企业、组织和政府都非常有价值。

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