■数据挖掘的两个根本目标:预测和描述 预测涉及到使用数据集中的一些变量或域 来预测其他我们关心的变量的未知或未 来的值:描述关注的则是找出描述可由 人类解释的数据格式。 1)预测性数据挖掘:生成己知数据集的系统 模型。 2)描述性数据挖掘:在数据集上生成新的、 非同寻常的信息
◼ 数据挖掘的两个根本目标：预测和描述 预测涉及到使用数据集中的一些变量或域 来预测其他我们关心的变量的未知或未 来的值；描述关注的则是找出描述可由 人类解释的数据格式。 1)预测性数据挖掘:生成已知数据集的系统 模型。 2)描述性数据挖掘:在数据集上生成新的、 非同寻常的信息
数据挖掘的基本任豸: 1.分类 2.回归 3.聚类 4.总结概括: 5.关联建模: 6.变化与偏差检测:
• 数据挖掘的基本任务： 1.分类： 2.回归： 3.聚类： 4.总结概括： 5.关联建模： 6.变化与偏差检测：
2数据挖掘的起源 ·大部分数据挖掘问题和相应的解决方 法都起源于传统的数据分析。 ·数据挖掘起源于多种学科,主要是统 计学和机器学习。 °统计学起源于数学,它强调数上精确 机器学习主要起源于计算机实践,它 侧重于对事物的检验,确定它表现的 好坏
• 大部分数据挖掘问题和相应的解决方 法都起源于传统的数据分析。 • 数据挖掘起源于多种学科，主要是统 计学和机器学习。 • 统计学起源于数学，它强调数上精确； 机器学习主要起源于计算机实践，它 侧重于对事物的检验，确定它表现的 好坏。 1.2 数据挖掘的起源