什么是数据挖掘分类？(a data mining classification?)

数据挖掘分类是数据挖掘过程中的一个步骤。它用于根据某些关键特征对项目进行分组。有几种用于数据挖掘分类的技术，包括最近邻分类、决策树学习和支持向量机。...

数据挖掘分类是数据挖掘过程中的一个步骤。它用于根据某些关键特征对项目进行分组。有几种用于数据挖掘分类的技术，包括最近邻分类、决策树学习和支持向量机。

数据挖掘是研究人员从数据中提取模式的一种方法。通常，从数据池中选择一个代表性样本，然后进行操作和分析以找到模式。除了数据挖掘分类外，研究人员还可以使用聚类、回归和规则学习来分析数据。

有几种算法可用于数据挖掘分类。最近邻分类是最简单的数据挖掘分类算法之一。它依赖于训练集。训练集是用来训练计算机注意某些变量的一组数据。在最近邻分类法中，计算机只是将所有数据作为组的一部分进行分类，该组包含与输入值最接近的数据。

决策树学习使用分支模型对数据进行分类。计算机基本上会问一系列关于数据的问题。如果第一个问题的答案是正确的，它会问问题2a。如果答案是错误的，它会问问题2b。绘制时，此方法形成分支路径树。

朴素贝叶斯分类依赖于概率。它针对每一条数据询问一系列问题，然后使用答案确定数据属于特定分类的概率。这与决策树学习不同，因为第一个问题的答案不会影响下一个问题。

更复杂的数据挖掘分类方法包括神经网络和支持向量机。这些方法都是基于计算机的模型，手工很难做到。神经网络经常用于人工智能编程，因为它模仿人脑。它通过一系列查找模式的节点过滤信息，然后对信息进行分类。

支持向量机使用训练样本来构建一个模型，该模型将对信息进行分类，通常可视化为类别之间具有较大空间的散点图。当新信息输入机器时，它被标绘在图表上。然后根据信息在图表上最接近的类别对数据进行分类。只有当有两个选项可供选择时，此方法才有效。

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