本文深入解析数据挖掘的主要任务，包括分类、预测、聚类、关联规则挖掘等。这些任务旨在从大量数据中提取有价值的信息，实现核心目标如知识发现。文章还探讨了数据挖掘在各领域的应用，如金融、医疗、商业等。
本文目录导读：
关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要任务，旨在发现数据集中不同项目之间的关联关系，通过挖掘关联规则，可以帮助我们了解顾客购买行为、推荐商品、分析市场趋势等，以下是一些关联规则挖掘的核心目标与应用领域：
1、核心目标
（1）发现频繁项集：频繁项集是指在一个数据集中，出现次数超过用户设定的最小支持度阈值的项目集合，挖掘频繁项集是关联规则挖掘的基础，有助于发现数据中的潜在关联关系。
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（2）生成关联规则：在频繁项集的基础上，通过设定最小置信度阈值，生成满足条件的关联规则，关联规则通常以“…则……”的形式呈现，表示两个或多个项目之间存在某种关联关系。
2、应用领域
（1）市场分析：通过关联规则挖掘，分析顾客购买行为，发现潜在的市场趋势，挖掘出“购买A商品的概率高时，购买B商品的概率也高”的关联规则，为商家提供商品组合推荐。
（2）推荐系统：在电子商务、视频网站等场景中，关联规则挖掘可以帮助推荐系统为用户提供个性化的商品、视频等推荐，挖掘出“喜欢看某类电影的观众，也可能喜欢看另一类电影”的关联规则，提高推荐系统的准确率。
（3）客户关系管理：通过关联规则挖掘，分析客户行为，发现客户需求，为营销策略提供支持，挖掘出“客户购买某商品的概率高时，购买其他商品的概率也高”的关联规则，为商家制定针对性的营销策略。
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数据挖掘的主要任务之二：聚类分析
聚类分析是数据挖掘领域的一个重要任务，旨在将数据集中的对象按照相似性进行分组，通过聚类分析，可以发现数据中的潜在结构，为后续分析提供依据，以下是一些聚类分析的核心目标与应用领域：
1、核心目标
（1）发现数据集中的簇：簇是指数据集中具有相似性的对象集合，聚类分析的目标是找到这些簇，并确定簇的个数。
（2）评估聚类效果：通过评估指标，如轮廓系数、DBI等，对聚类结果进行评估，以判断聚类效果的好坏。
2、应用领域
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（1）市场细分：通过聚类分析，将市场中的消费者划分为不同的细分市场，为营销策略提供依据。
（2）生物信息学：在基因表达数据分析、蛋白质组学等领域，聚类分析有助于发现数据中的潜在模式，为科学研究提供支持。
（3）社交网络分析：通过聚类分析，将社交网络中的用户划分为不同的群体，研究用户行为和社交关系。
数据挖掘的主要任务包括关联规则挖掘和聚类分析等，这些任务在各个领域都有广泛的应用，有助于我们更好地理解和利用数据，随着数据挖掘技术的不断发展，未来将有更多创新的应用场景出现。
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