大数据挖掘的算法有什么.pdf

千锋 大数据 视频教程 /video 大数据挖掘的算法有什么 ? 大数据时代，中国 IT 环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员 们转型可遇而不可求的机遇。 小编就是抓住了大数据的大好前景， 在千锋教育培 训学习了 20 周，收获满满。下面是在千锋教育学习大数据时整理的大数据挖掘 的算法，分享给大家。 分类和预测是两种分析数据的方法， 它们可用于抽取能够描述重要数据集合 或预测未来数据趋势的模型。目前数据挖掘方 法都要求，目前的数据挖掘研究 已经在这些工作基础之上得到了很大的改进， 开发了具有基于外存以处理大规模 数据集合能力的分类和预测技术，这些技术结合了并行和分布处理的思想。 1、数据变小——分类算法 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分 为不同的类，其目的是通过分类 模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的 类别中。 可以应用到涉及到应用分类、 趋势预测中， 如淘宝商铺将用户在一段时 间内的购买情况划分成不同的类，根据 情况向用户推荐关联类的商品，从而增 加商铺的销售量。 空间覆盖算法－基于球邻域的空间划分 空间覆盖算法－仿生 模式识别 空间覆盖算法－视觉分类方法 做真实的自己 - 用良心做教育 千锋 大数据 视频教程 /video 2 、极小覆盖子集 覆盖型分类算法的极小覆盖子集——对特定的训练样本集，若其子样本集 训练后得到的分类模型与与原样本集训练后得到的分类模型相同， 则称子样本集 是原样本集的一个覆盖。 在一个样本集的所有覆盖中， 包含样本个数最少的覆盖 称为样本集的极小覆盖子集。 3 、回归分析 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的 关系来发现属性值之间的依赖关 系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关 系的研究中去。 在市场营销中， 回归分析可以被应用到各个方面。 如通过对本季 度销售的回归分析， 对下一季度的销售 趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 4 、 聚类 聚类类似于分类， 但与分类的目的不同， 是针对数据的相似性和差异性将一 组数据分为几个类别。 属于同一类别的数据间的相似性很大， 但不同类别之间数 据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 5 、关联规则 关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系， 即可以根据一个数据项的 出现推导出其他数据项的出 现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一 阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组 ;第二极端为从这些高频项目组 产生关联规则。关联规则挖掘技术 已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测 客户的需求， 各银行在自己的 ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户 了解并获取相应信息来改善自身的营销。 6 、神经网络方法。 做真实的自己 - 用良心做教育 千锋 大数据 视频