分类挖掘

数据挖掘工具根据其功能和应用场景，可分为两大类： 专用挖掘工具: 这类工具专注于特定领域的数据挖掘任务，例如文本挖掘、图像识别等。它们针对特定数据类型和分析目标进行优化，提供专门的功能和算法。 通用挖掘工具: 这类工具提供更广泛的数据挖掘功能，适用于各种数据类型和分析任务。它们通常包含多种算法和技术，例如分类、聚类、关联规则挖掘等，用户可以根据需求选择合适的工具和方法。

数据挖掘对象 基于数据库的挖掘: 从结构化数据库中提取知识。 基于Web的挖掘: 分析网页内容、链接结构和用户行为数据。 基于文本的挖掘: 从非结构化文本数据中抽取信息和知识。 其他: 包括音频、视频等多媒体数据库的挖掘。

基于分类数据挖掘的订单系统挺实用的，适合做 ERP 系统二开的你。它不光是做订单统计那么简单，而是能智能地把采购订单分成“必需提前”、“可延迟”和“可撤销”三类。什么意思？简单说，它能告诉你哪些订单该立刻下、哪些可以缓一缓，甚至还有可以不下的——这对于库存管理和资金周转简直太香了。你可以想象下，库存少了、资金多了、风险也低了，老板看了都得点头。系统底层用了挺扎实的数据挖掘技术，像分类算法、特征选择、模型训练这些全都安排上了。而且文档里得蛮细的，从原始数据到模型部署，思路挺清晰。如果你也在做订单系统或者搞采购的东西，建议你看看这个思路。

数据挖掘分类算法的研究这篇论文全面阐述了数据挖掘中分类算法的研究进展。

数据挖掘分类算法概述 不同分类算法原理及特点对比 分类算法在实际中的应用举例

决策树、关联规则、神经网络、贝叶斯等分类算法的研究现状。

分类清晰的数据挖掘算法，挺适合刚入门或者想梳理知识点的你。数据库挖掘、Web 挖掘、文本挖掘，还有音视频这些冷门点也都有提到。内容不算长，但干货够用。嗯，要是你想继续深挖，后面那几个链接就蛮实用了，像文本挖掘手册、R 语言那篇文章，我自己也收藏过几次。

基于贷款数据的分类模型案例 数据: | 姓名 | 年龄 | 收入 | 贷款结果 || -------- | -------- | ------ | -------- || Jones | 年轻 | 低 | 风险 || Bill | 年轻 | 低 | 风险 || Rick Field | 中年 | 低 | 风险 || Caroline Fox | 中年 | 高 | 安全 || Susan Lake | 老年 | 低 | 安全 || Claire Phips | 老年

分类算法的对比实验，蛮适合新手上手的项目。用的是开源工具 Weka，界面友好，点几下就能跑模型，像玩一样学数据挖掘。文章主要通过几个基础分类算法的效果对比，让你快速理解它们的优劣，比如 决策树、朴素贝叶斯、支持向量机这些。嗯，测试数据也不是复杂，新手也不会卡住。整体来说，上手快、结果清晰、你形成直觉。

数据挖掘实验分类与方法 数据挖掘实验可根据目标和方法进行分类。常见的分类包括： 预测模型: 构建模型预测未来趋势或结果，例如客户流失预测。 关联规则: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析。 聚类分析: 将数据划分到不同的组，例如客户细分。 每个类别都包含多种试验方法，例如决策树、支持向量机、Apriori算法、K-means算法等。 实验步骤 数据挖掘实验通常遵循以下步骤： 数据准备: 收集、清洗、转换数据。 特征选择: 筛选与目标相关的特征。 模型构建: 选择合适的算法并训练模型。 模型评估: 使用测试数据评估模型性能。 结果解释: 分析结果并得出结论。