数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的形式来组织数据的一组试探法和计算。
为了创建模型,算法将首先分析提供的数据,并查找特定类型的模式和趋势,算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息,算法根据数据创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括说明数据集中的事例如何相关的一组分类,预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树,预测销量的数学模型,说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则,以及一起购买产品的概率。
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