1）依据发掘的数据库类型分类：数据发掘体系可以依据发掘的数据库类型分类。数据库体系自身可以依据不同的规范（如数据模型、数据类型或所触及的使用）分类，每一类或许需求自己的数据发掘技能。这样，数据发掘体系就可以相应分类。

  例如，依据数据模型分类，可以有联系的、业务的、目标-联系的或数据仓库的发掘体系。假如依据所处理数据的特定类型分类，可以有空间的、时刻序列的、文本的、流数据的、多媒体的数据发掘体系，或万维网发掘体系。

  2）依据发掘的常识类型分类：数据发掘体系可以依据所发掘的常识类型分类，即依据数据发掘的功用分类，如特征化、区别、相关和相关剖析、分类、猜测、聚类、离群点剖析和演化剖析。一个归纳的数据发掘体系一般供给多种和/或集成的数据发掘功用。

  此外，数据发掘体系还可以依据所发掘的常识的粒度或笼统层进行区别，包含广义常识（高笼统层）、原始层常识（原始数据层）或多层常识（考虑若干笼统层）。一个高档数据发掘体系应当支撑多笼统层的常识发现。数据发掘体系还可以分类为发掘数据的规则性（一般呈现的形式）与发掘数据的奇异性（如反常或离群点）。一般地，概念描绘、相关和相关剖析、分类、猜测和聚类发掘数据的规则性，将离群点作为噪声扫除。这些办法也能协助检测离群点。

  3）依据所用的技能类型分类：数据发掘体系也可以依据所用的数据发掘技能分类。这些技能可以依据用户交互程度（例如主动体系、交互探查体系、查询驱动体系），或所用的数据剖析办法（例如面向数据库或面向数据仓库的技能、机器学习、统计学、可视化、形式识别、神经网络等）描绘。杂乱的数据发掘体系一般选用多种数据发掘技能，或选用有用的、集成的技能，结合一些办法的长处。

  4）依据使用分类：数据发掘体系也可以依据其使用分类。例如，或许有些数据发掘体系特别合适金融、电信、DNA、股票市场、e-mail等。不同的使用一般需求集成关于该使用特别有用的办法。因而，泛化的万能的数据发掘体系或许并不合适特定范畴的发掘使命

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