分类是找出数据库中的一组数据方针的一同特色并依照分类形式将其区分为不同的类，其意图是经过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。能够运用到涉及到运用分类、趋势猜测中，如淘宝商铺将用户在一段时刻内的购买状况区分红不同的类，依据状况向用户引荐相关类的产品，然后添加商铺的出售量。

  聚类指事前并不知道任何样本的类别标号，依照方针的类似性和差异性，把一组方针区分红若干类，而且每个类里边方针之间的类似度较高，不同类里边方针之间类似度较低或差异显着。咱们并不关怀某一类是什么，咱们需求完成的方针仅仅把类似的东西聚到一同，聚类是一种无监督学习。

  聚类的办法(算法)：首要的聚类算法能够区分为如下几类，区分办法、层次办法、依据密度的办法、依据网格的办法、依据模型的办法。每一类中都存在着得到广泛运用的算法， 区分办法中有 k-means 聚类算法、层次办法中有凝集型层次聚类算法、依据模型办法中有神经网络聚类算法。

  回归剖析是一个计算猜测模型，用以描绘和评价因变量与一个或多个自变量之间的联络;反映的是业务数据库中特色值在时刻上的特征，发生一个将数据项映射到一个实值猜测变量的函数，发现变量或特色间的依靠联络。

  回归剖析的运用：回归剖析办法被广泛地用于解说市场占有率、出售额、品牌偏好及市场营销作用。它能够运用到市场营销的各个方面，如客户寻求、坚持和防备客户丢失活动、产品生命周期剖析、出售趋势猜测及有针对性的促销活动等。

  回归剖析的首要研讨问题：数据序列的趋势特征、数据序列的猜测、数据间的相相联络等。

  相关规矩是躲藏在数据项之间的相关或相互联络，即能够依据一个数据项的呈现推导出其他数据项的呈现。相关规矩是描绘数据库中数据项之间所存在的联络的规矩。

  神经网络作为一种先进的人工智能技能，因其本身自行处理、散布存储和高度容错等特性非常合适处理非线性的问题，以及那些以含糊、不完整、不紧密的常识或数据为特征的问题，它的这一特色非常合适处理数据发掘的问题。

  web数据发掘是一项综合性技能，指Web从文档结构和运用的调集C中发现隐含的形式P，假如将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 发掘进程就能够看做是从输入到输出的一个映射进程。

  特征剖析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的整体特征。

  误差是数据会集的小份额方针。一般，误差方针被称为离群点、破例、野点等。误差剖析便是发现与大部分其他方针不同的方针。

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