数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。数据挖掘中常用的一些技术有:统计技术、关联规则、基于历史的分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
由于人们急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识,因而数据挖掘被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域,并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高性能计算机等)研究者的广泛注意。作为一门新兴的学科,数据挖掘是由上述学科相互交叉、相互融合而形成的。随着数据挖掘的进一步发展,它必然会带给用户更大的利益。
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