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數(shù)據(jù)挖掘能做些什么DJKS主要方法關(guān)聯(lián)規(guī)則分類與預(yù)測(cè)聚類關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的典型案例：購(gòu)物籃問(wèn)題 在商場(chǎng)中擁有大量的商品（項(xiàng)目），如：牛奶、面包等，客戶將所購(gòu)買的商品放入到自己的購(gòu)物籃中。 通過(guò)發(fā)現(xiàn)顧客放入購(gòu)物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購(gòu)買習(xí)慣。分類與預(yù)測(cè)研究已分類資料的特征，分析對(duì)象屬性，據(jù)此建立一個(gè)分類函數(shù)或分類模型，然后運(yùn)用該模型計(jì)算總結(jié)出的數(shù)據(jù)特征，將其他未經(jīng)分類或新的數(shù)據(jù)分派到不同的組中。預(yù)測(cè)是根據(jù)對(duì)象屬性、過(guò)去的觀察值和有關(guān)資料對(duì)該屬性的未來(lái)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)使用的技巧主要是回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。聚類聚類分析（Clustering Analysis）把數(shù)據(jù)對(duì)象的集合分組到不同的聚類中聚類原則同一類內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似不同類數(shù)據(jù)盡可能不相似聚類實(shí)際上是一個(gè)無(wú)導(dǎo)師分類：沒(méi)有預(yù)先給定類別信息我國(guó)的首都A.上海錯(cuò)誤B.北京正確C.廣州錯(cuò)誤D.重慶錯(cuò)誤

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