数据挖掘技术名词解释汇总，涵盖核心概念与关键术语详解。旨在帮助读者深入理解数据挖掘领域的基本概念和术语，包括数据挖掘、关联规则挖掘、聚类分析等，为学习和应用数据挖掘技术提供指导。
本文目录导读：
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，数据挖掘旨在发现数据中的模式、关联、关联规则、聚类、异常检测等，为决策提供支持。
关联规则挖掘
关联规则挖掘（Association Rule Mining）是数据挖掘中的一个重要任务，旨在发现数据集中不同项目之间的关联关系，关联规则挖掘通常包括以下步骤：项目集生成、频繁项集生成、关联规则生成和关联规则评估。
聚类分析
聚类分析（Clustering Analysis）是一种无监督学习技术，旨在将相似的数据对象划分到同一个类别中，而不需要事先指定类别标签，聚类分析的主要目的是通过聚类将数据分组，以便更好地理解数据的内在结构和特征。
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分类与预测
分类与预测（Classification and Prediction）是数据挖掘中的另一个重要任务，旨在根据已有的数据集对未知数据进行分类或预测，分类通常使用监督学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等；预测则通常使用回归分析、时间序列分析等方法。
异常检测
异常检测（Anomaly Detection）是一种用于识别数据集中异常值或异常模式的技术，异常检测在金融、医疗、网络安全等领域具有重要意义，可以帮助识别潜在的欺诈行为、疾病诊断等。
可视化
可视化（Visualization）是数据挖掘过程中不可或缺的一部分，旨在将数据以图形或图像的形式呈现出来，以便更好地理解数据中的模式和趋势，可视化技术可以帮助用户发现数据中的隐藏信息，提高决策效率。
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特征选择
特征选择（Feature Selection）是指在数据挖掘过程中，从原始特征中选择出对模型性能有重要影响的特征，特征选择可以提高模型的准确性和可解释性，降低计算成本。
模型评估
模型评估（Model Evaluation）是指对数据挖掘模型进行性能评估的过程，模型评估旨在确定模型的准确性、泛化能力、鲁棒性等指标，以便选择最佳的模型。
数据预处理
数据预处理（Data Preprocessing）是指对原始数据进行清洗、转换、规范化等操作，以提高数据质量和模型性能，数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等。
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深度学习
深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的学习方法，旨在通过多层非线性变换提取数据中的特征，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，为数据挖掘提供了强大的技术支持。
数据挖掘技术涉及多个领域，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、异常检测等，通过对这些核心概念和关键术语的解析，有助于更好地理解数据挖掘的基本原理和应用场景，随着技术的不断发展，数据挖掘将在更多领域发挥重要作用。
标签： #数据挖掘术语解析
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