频繁模式的挖掘方法，是数据里常用的套路。你想想，购物车里老是一起出现的商品，能不能用来推荐？答案是：能。比如信用卡交易、医疗记录、用户行为日志，挖一挖都有不少发现。
分类与回归也挺有意思。一个用来分门别类（像垃圾邮件识别），一个是拿来预测数值（比如房价估算）。嗯，方法不少，像决策树、支持向量机这些，都是上得了台面的选手。用Matlab跑起来也比较顺手，响应快，调参还方便。
聚类也是老朋友了，用户画像、图像识别、文本分类都离不开它。它的思路就是——把相似的东西放一起，不相干的分开。逻辑听着简单，实现的时候还是得靠靠谱的工具。
我自己用下来，Matlab配合一些经典模型还挺顺的。比如这个支持向量机分类与回归的程序，代码也清晰，思路实用；还有聚类工具，拿来跑点基础实验方便。
如果你正准备上手数据挖掘，可以先从这些模型开始练手，理解背后的套路，再慢慢优化算法和参数就好。