本文目录导读：
关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中最为基础和常见的方法之一，它旨在找出数据集中不同项之间的关联性，从而揭示潜在的模式，关联规则挖掘主要关注以下三个方面：
1、支持度：表示满足特定关联规则的样本在所有样本中的比例。
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2、置信度：表示在满足前件的情况下，满足后件的概率。
3、升降序：表示关联规则的重要性，一般按照支持度和置信度进行排序。
聚类分析
聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点归为一类，从而揭示数据中的内在结构，常见的聚类算法包括：
1、K-means算法：通过迭代计算各个数据点的均值，将其分配到最近的均值所在的类别中。
2、DBSCAN算法：基于密度的聚类方法，将数据点分为核心点、边界点和噪声点。
3、层次聚类：通过递归地将数据点合并成越来越大的簇，最终形成一棵树状结构。
分类与预测
分类与预测是数据挖掘中的一种监督学习方法，旨在根据已知的数据特征，对未知数据进行分类或预测，常见的分类算法包括：
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1、决策树：通过递归地分割数据集，建立一系列的决策规则，用于分类或回归。
2、随机森林：基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树，并对它们的预测结果进行投票，提高分类或预测的准确性。
3、支持向量机（SVM）：通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。
关联分析
关联分析是数据挖掘中的一种方法，旨在找出数据集中不同项之间的关联性，与关联规则挖掘不同的是，关联分析更关注数据项之间的依赖关系，常见的关联分析方法包括：
1、因子分析：通过降维，将多个变量转换为少数几个因子，从而揭示变量之间的关联性。
2、主成分分析（PCA）：通过线性变换，将数据降维，保留主要的信息。
3、聚类分析：将具有相似特征的变量归为一类，揭示变量之间的关联性。
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时间序列分析
时间序列分析是数据挖掘中的一种方法，旨在分析数据随时间的变化规律，常见的时间序列分析方法包括：
1、自回归模型（AR）：根据历史数据预测未来数据。
2、移动平均模型（MA）：根据历史数据的平均值预测未来数据。
3、自回归移动平均模型（ARMA）：结合自回归模型和移动平均模型，提高预测的准确性。
数据挖掘的基本方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、关联分析和时间序列分析，掌握这些方法，有助于我们从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供有力支持。
标签： #数据挖掘的基本方法
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