数据挖掘技术名词解释汇总，涵盖数据挖掘领域核心概念。本文详细解析数据挖掘相关术语，帮助读者快速了解数据挖掘技术名词含义。
本文目录导读：
数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它通过应用各种算法和统计方法，从原始数据中发现隐含的、未知的、有价值的模式和知识，数据挖掘广泛应用于金融、医疗、零售、制造等领域。
二、关联规则挖掘（Association Rule Mining）
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，它旨在发现数据集中不同项目之间的关联关系，通过挖掘关联规则，可以帮助企业了解客户购买行为、产品组合等，从而提高销售额。
三、聚类分析（Cluster Analysis）
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聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为若干个类别，使得同一类别内的数据点具有较高的相似度，而不同类别之间的数据点具有较高的差异性，聚类分析在市场细分、客户分类等领域有广泛应用。
分类（Classification）
分类是一种监督学习方法，通过学习已知类别标签的训练数据，构建一个分类模型，用于对未知类别标签的数据进行预测，分类模型广泛应用于信用评估、疾病诊断、垃圾邮件过滤等领域。
五、预测分析（Predictive Analysis）
预测分析是一种基于历史数据对未来趋势进行预测的方法，通过分析历史数据中的规律和趋势，预测未来可能发生的事件或现象，预测分析在股票市场、天气预报、电力需求预测等领域有广泛应用。
六、异常检测（Anomaly Detection）
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异常检测是一种用于识别数据集中异常值或异常模式的方法，通过分析数据集中的正常模式，找出与正常模式不符的异常数据，以便采取相应的措施，异常检测在网络安全、欺诈检测等领域有广泛应用。
文本挖掘（Text Mining）
文本挖掘是一种从非结构化文本数据中提取有价值信息的技术，通过对文本进行分析、处理和挖掘，可以发现文本中的主题、情感、关键词等信息，文本挖掘在舆情分析、信息检索、机器翻译等领域有广泛应用。
八、知识发现（Knowledge Discovery）
知识发现是指从大量数据中提取有价值知识的过程，它包括数据预处理、数据挖掘、模式评估、知识表示等多个阶段，知识发现是数据挖掘的核心目标，旨在为决策者提供有益的决策支持。
九、数据预处理（Data Preprocessing）
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数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，以提高数据质量和挖掘效率，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据归一化等步骤。
十、特征选择（Feature Selection）
特征选择是指从原始数据中选择对模型性能有重要影响的关键特征，通过特征选择，可以减少数据维度，提高模型的可解释性和泛化能力。
数据挖掘技术是一门涉及多个领域的综合性技术，其核心概念涵盖了数据挖掘的基本原理、方法、应用等，通过对这些核心概念的理解，我们可以更好地应用数据挖掘技术，为各个行业提供有益的决策支持。
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