【数据挖掘·简读】01 引言

四种任务

数据挖掘的过程通常分为四种主要的任务：

1. 预测建模。主要两种方法：分类和回归。
   分类：预测离散目标变量；
   回归：预测连续目标变量；
   eg：预测鸢尾花的种类。(Dataset：http://www.ics.uci.edu/~mlearn)

2. 关联分析。发现描述数据中强关联特征的模式。
   eg：购物篮分析，如{尿布}–>{牛奶}

3. 聚类分析。发现紧密相关的观测值组群。
   eg：文档聚类：词频对(w,c)集合。
   //w：词；c:该词在文章中出现次数；
4. 异常检测 。识别其特征是显著不同于其他数据的观测值。将该点称为”异常点“或”离散群点“。
   eg： 信用卡欺诈检测。

相关会议期刊

会议：KDD、ICDM、SDM、PKDD、PAKDD…
期刊：

• IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

• Data Mining and knowledge Discovery Intelligence Data Analysis