什么是最重要的数据挖掘概念是什么？(the most important data mining concepts?)

最重要的数据挖掘概念用于分析收集到的信息，尤其是在观察行为时。数据之间的未知交互以各种方式进行研究，以确定主题和聚合信息之间的关键关系。数据挖掘的一个挑战是，收集到的实际信息可能不会让人想起整个领域。为了解决这一事实，数据之间的相关性可以通过各种数据挖掘概念系统地控制。...

最重要的数据挖掘概念用于分析收集到的信息，尤其是在观察行为时。数据之间的未知交互以各种方式进行研究，以确定主题和聚合信息之间的关键关系。数据挖掘的一个挑战是，收集到的实际信息可能不会让人想起整个领域。为了解决这一事实，数据之间的相关性可以通过各种数据挖掘概念系统地控制。

The objective of data mining is to discern behavioral patterns through collected information.

数据挖掘概念的标准由计算机械协会的知识发现和数据挖掘特别兴趣小组（SIGKDD）执行。该组织出版《国际信息技术与决策杂志》以及《SIGKDD探索》杂志。执行数据挖掘的道德规范和基本原则，可以使该行业高效运作，并解决有限的法律问题。

信息预处理是数据挖掘最重要的方面之一。必须对原始数据进行挖掘和解释。为了执行此操作，必须确定一个流程，组装目标数据并找到模式。这一过程被称为数据库中的知识发现，由Gregory Piatetsky Shapiro于1989年开发。

四种不同的数据挖掘概念允许该过程发生。集群使用从数据挖掘过程中创建的算法将项目组合成相似的组。与聚类不同，信息的分类是将数据组合成预定义的组并进行分析。关联尝试查找变量之间的关系，确定哪些数据组通常关联。数据挖掘的最后一种类型是回归，基于在数据收集中识别函数的方法。

验证信息是发现数据挖掘应用程序所代表内容的最后一步。当并非所有算法都提供有效的数据集时，出现的模式可能导致称为过度拟合的情况。为了克服这个问题，将数据与测试集进行比较。这是一个概念，其中测量值与一系列算法一致，这些算法将提供一组合理的数据集。如果获取的信息与测试集不一致，则数据中的假定模式必须不准确。

一些最重要的数据挖掘概念出现在各种行业中。游戏、商业、营销、科学、工程和监控都使用数据挖掘技术。通过使用这些技术，每个领域都可以确定最佳实践或找到结果的更好方法。

发表于 2021-12-09 10:46
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分类：互联网

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