1樓：恩惠
對資料進行分類主要是方便儲存和讀取，不同型別的資料的大小或者說是儲存長度是不一樣的，分開後無論是讀取還是儲存都要方便和快捷很多。沒有資料語義的知識，就找不出任意的分類屬性集的分層序。
含義分層：定屬性集中每個屬性不同值的個數自動地產生概念分層。具有最多不同值的屬性放在分層結構的最低層。
一個屬性的不同值個數越少，在所產生的概念分層結構中所處的層次越高。在許多情況下，這種啟發式規則都很頂用。在考察了所產生的分層之後，如果必要，區域性層次交換或調整可以由使用者或專家來做。
分類資料是統計資料的一種。指反映事物類別的資料。如人按性別分為男、女兩類。
分類資料是離散資料。分類屬性具有有限個（但可能很多）不同值，值之間無序。例子包括地理位置、工作類別和商品型別。
有很多方法產生分類資料的概念分層。
2樓：匿名使用者
不太明白您說的分類是什麼意思？是在資料預處理階段，還是挖掘的目的？
如果在資料預處理階段，可能是隻對某個領域的資料進行挖掘，從而可以得出更置信的結論；
如果是挖掘目的，也就是模型的輸出，這就比較好理解了。
資料探勘中分類的目的是什麼
3樓：匿名使用者
分類的目的是:分析輸入資料，通過在訓練集中的資料表現出來的特性，為每一個類找到一種準確的描述或者模型。這種描述常常用謂詞表示。
由此生成的類描述用來對未來的測試資料進行分類。儘管這些未來的測試資料的類標籤是未知的，我們仍可以由此預側這些新資料所屬的類。注意是**，而不能肯定。
我們也可以由此對資料中的每一個類有更好的理解。也就是說，我們獲得了對這個類的知識。
資料探勘分類分析變數重要性是什麼意思
4樓：vincent呂
這個簡單的理解就是：你分析每個變數（就是特徵）對分類結果的影響，每個變數的影響程度（貢獻程度）是不同的，所以你可以對每個變數進行打分，對所有的變數進行一個排序。在後續的工作中，可以根據排序的結果進行變數的選擇，就是特徵選擇，等等。
卡方檢驗就是一種常用的方法，你可以試試。
資料探勘中分類和聚類有什麼區別？
5樓：張得帥
分類是資料探勘中的一項非常重要的任務，利用分類技術可以從資料集中提取描述資料類的一個函式或模型（也常稱為分類器），並把資料集中的每個物件歸結到某個已知的物件類中。從機器學習的觀點，分類技術是一種有指導的學習，即每個訓練樣本的資料物件已經有類標識，通過學習可以形成表達資料物件與類標識間對應的知識。從這個意義上說，資料探勘的目標就是根據樣本資料形成的類知識並對源資料進行分類，進而也可以**未來資料的歸類。
分類具有廣泛的應用，例如醫療診斷、信用卡的信用分級、影象模式識別。
與分類技術不同，在機器學習中，聚類是一種無指導學習。也就是說，聚類是在預先不知道欲劃分類的情況下，根據資訊相似度原則進行資訊聚類的一種方法。聚 類的目的是使得屬於同類別的物件之間的差別儘可能的小，而不同類別上的物件的差別儘可能的大。
因此，聚類的意義就在於將觀察到的內容組織成類分層結構，把 類似的事物組織在一起。通過聚類，人們能夠識別密集的和稀疏的區域，因而發現全域性的分佈模式，以及資料屬性之間的有趣的關係。
資料聚類分析是一個正在蓬勃發展的領域。聚類技術主要是以統計方法、機器學習、神經網路等方法為基礎。比較有代表性的聚類技術是基於幾何距離的聚類方法，如歐氏距離、曼哈坦距離、明考斯基距離等。
聚類分析廣泛應用於商業、生物、地理、網路服務等多種領域。
資料探勘中分類的定義是什麼
6樓：匿名使用者
2023年以後定義為支援任意維度和指標的切換，可以對已有的表樣切換欄位來進行自由分析。任意維度和指標切換的功能保障了當檢視分析的人員在檢視分析時，如果針對已有的表樣產生額外的分析需求或改變了已有的分析需求
7樓：匿名使用者
資料探勘(data mining-dm)是從存放在資料庫、資料倉儲、或其它資訊庫中的大量資料中挖掘有趣知識的過程川。資料探勘有時也稱作kdd, kdd(knowledge discovery in databases-kdd:知識發現)即是基於資料庫的知識發現，指的是從大型資料庫或資料倉儲中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的、易被理解的資訊。
實質上，這兩個概念的內涵大致相同，只是從不同的角度認識問題而已。譬如人工智慧的研究人員傾向於講kdd，而計算機和資訊科技專家通常說資料探勘。
資料探勘中分類和聚類的區別
8樓：day忘不掉的痛
你好，簡單地說，分類(categorization or classification)就是按照某種標準給物件貼標籤(label)，再根據標籤來區分歸類。
簡單地說，聚類是指事先沒有「標籤」而通過某種成團分析找出事物之間存在聚集性原因的過程。
區別是，分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。分類器需要由人工標註的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習範疇。聚類則沒有事先預定的類別，類別數不確定。
聚類不需要人工標註和預先訓練分類器，類別在聚類過程中自動生成 。分類適合類別或分類體系已經確定的場合，比如按照國圖分類法分類圖書；聚類則適合不存在分類體系、類別數不確定的場合，一般作為某些應用的前端，比如多文件文摘、搜尋引擎結果後聚類(元搜尋)等。
分類的目的是學會一個分類函式或分類模型(也常常稱作分類器 ),該模型能把資料庫中的資料項對映到給定類別中的某一個類中。 要構造分類器，需要有一個訓練樣本資料集作為輸入。訓練集由一組資料庫記錄或元組構成，每個元組是一個由有關欄位(又稱屬性或特徵)值組成的特徵向量，此外，訓練樣本還有一個類別標記。
一個具體樣本的形式可表示為：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示欄位值，c表示類別。
分類器的構造方法有統計方法、機器學習方法、神經網路方法等等。
聚類(clustering)是指根據「物以類聚」原理，將本身沒有類別的樣本聚整合不同的組，這樣的一組資料物件的集合叫做簇，並且對每一個這樣的簇進行描述的過程。它的目的是使得屬於同一個簇的樣本之間應該彼此相似，而不同簇的樣本應該足夠不相似。與分類規則不同，進行聚類前並不知道將要劃分成幾個組和什麼樣的組，也不知道根據哪些空間區分規則來定義組。
其目的旨在發現空間實體的屬性間的函式關係，挖掘的知識用以屬性名為變數的數學方程來表示。聚類技術正在蓬勃發展，涉及範圍包括資料探勘、統計學、機器學習、空間資料庫技術、生物學以及市場營銷等領域，聚類分析已經成為資料探勘研究領域中一個非常活躍的研究課題。常見的聚類演算法包括：
k-均值聚類演算法、k-中心點聚類演算法、clarans、 birch、clique、dbscan等。
希望回答對您有幫助.
資料探勘中分類和迴歸的區別是什麼？
9樓：不是7個漢字嗎
單純就這句話而言不能說錯，只是不完全。
分類是指一類問題，而回歸是一類工具。分類的目的在於給物件按照其類別打上相應的標籤再分門別類，而回歸則是根據樣本研究其兩個（或多個）變數之間的依存關係，是對於其趨勢的一個分析**。
分類的標籤如果是表示（離散的）有排序關係的類別時，比如說「好」、「較好」、「一般」這樣的時候，也可以用迴歸來處理。但是如果標籤是純粹的分類，比如說電影中的「喜劇」、「動作」、「劇情」這樣的無排序關係的標籤時，就很難用迴歸去處理了。而且，分類中還存在著「多分類」的問題，也就是一個物件可能有多個標籤的情況，這就更復雜了。
而同時，迴歸所能做的也並非只有分類，也可以用來做**等其他問題。
所以，迴歸和分類的區別並非只有輸出的「定性」與「定量」那麼簡單，應該說兩者屬於不同的範疇。
10樓：袁悠夏凡波
分類一般針對離散型資料而言的，迴歸是針對連續型資料的。本質上是一樣的
dns通過什麼協議對資料包進行封裝
計算機網路 2 網絡卡3 活動目錄4 網路協議 5 vlan visual local area network 稱為虛擬區域網 二 判斷題 1 錯2 錯3 錯 dns主要作用是域名解析 arp協.怎麼看電腦的pin 網速 就是在執行那輸入什麼?20 ping 你所在地區的dns伺服器地址 t 簡單...
大資料資料分析資料探勘有什麼區別
資料分析與資料探勘的目的不一樣，資料分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆 分 組合，來找到問題的所在，而資料探勘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從資料的內在聯絡上去分析，從而結合業務 使用者 資料進行更多的洞察解讀。資料分析與資料探勘的思考的方式不同，一般來講，資料分析是根據客觀...
如何用matlab程式對資料進行二次擬合
function parameter customfit f,x,y,startpoint 用最小二乘法求曲線擬合的程式。f是待求函式，x和y是取樣點座標，parameter是待求係數，startpoint是係數初值 f2 p sum f x,p y 2 parameter fminsearch f...