k均值 数据挖掘,数据挖掘怎么做?

什么是数据挖掘？数据挖掘是一种处理数据和提取数据之间关系的技术。本文研究了数据挖掘算法和数据挖掘技术的应用，数据挖掘怎么做？数据挖掘工具有哪些？数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是它有点长，数据挖掘十大算法——整理一夜中的数据挖掘算法，主要引用自wiki和一些论坛。

Kmeans算法是最经典的基于划分的聚类方法，也是十大经典数据挖掘算法之一。Kmeans算法的基本思想是:围绕空间中的k个点进行聚类，并对与其最接近的物体进行分类。通过迭代方法，不断更新每个聚类中心的值，直到获得最佳聚类结果。聚类属于无监督学习。在过去，回归，朴素贝叶斯，SVM等。都有类别标签Y，也就是说样本的分类已经给定了。

扩展数据:k聚类使得到的聚类满足以下要求:同一聚类内的对象相似度高；然而，不同簇中的对象的相似性很小。聚类相似度是通过使用每个聚类中对象的平均值来计算的，以获得一个“中心对象”(重心)。(1)适当选择C类的初始中心；(2)在第k次迭代中，求任意样本到c个中心的距离，将该样本归入距离最短的中心所在的类；(3)通过均值等方式更新该类的中心值。

国际权威学术组织的数据挖掘(ICDM)122006IEEE经典数据挖掘算法在IEEE国际会议上评选:C4.5、K-means、SVM、prior、EM的PageRank、AdaBoost的朴素贝叶斯、KNN、CART，不仅评选出了10个算法，实际上18个算法的评选也只是想出一个。

聚类分析是一种探索性分析。在分类的过程中，人们不需要事先给出一个分类标准，聚类分析可以从样本数据中自动分类。数据挖掘是一种处理数据和提取数据之间关系的技术。做数据挖掘可以分为两种，一种是基于算法研究和程序实现，一种是基于数据挖掘软件。关联规则是指通过对数据库中的数据进行分析，从一个数据对象的信息中推断出另一个数据对象的信息，并找到一个重复出现概率高的知识模式。一个带有置信因子的参数经常被用来描述这种不确定的关系。

关联规则是用来发现统计数据之间的潜在联系。如果想进一步了解三者之间的关系，建议咨询CDA数据分析师。CDA课程内容兼顾了解决数据挖掘过程问题的横向能力和解决数据挖掘算法问题的纵向能力的培养。要求学生从数据治理的根源思考，通过数字化的工作方法探索业务问题，然后通过近因分析和宏观根本原因分析选择业务流程优化工具或算法工具，而不是“遇到问题就调整算法包”。

数据挖掘算法与技术应用研究论文摘要:数据挖掘是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中发现隐含的、有规律的、未知的但潜在有用的、最终可理解的信息和知识的非凡过程。任何需要数据管理和知识发现的地方都可以使用数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘算法和数据挖掘技术的应用进行了研究。