一般來説，數據挖掘算法中涉及數據可以歸為三種基本的數據類型：人口統計學數據、個體行為數據、心理或態度數據。
此領域與數據挖掘密切相關，並且經常需要使用各種技巧，包括統計學、概率論和模式識別等。
不過，回過頭來看看本文的開頭部分，我們知道數據挖掘絕不是僅僅是為了輸出一個數值：它關乎的是識別模式和規則。
未來，數據挖掘是否會代替偶然觀測的發現？
分類是數據挖掘的一項重要任務，如何發現可理解的、令人感興趣的分類規則是數據挖掘面臨的一個主要問題。
這種類型的數據挖掘是本文的焦點，本文將專門介紹如何收集和解析這種數據。
針對自動視頻分類工作中分類預測精度低的問題，提出了一種集成數據挖掘技術的自動視頻分類方法。
那麼，您如何能讓您和您的公司跟上數據挖掘的大潮呢？
bi利用數據挖掘之類的技術去析取和識別模式，並在大規模數據中進行修正。
此版本添加了新的SQLServer 2008數據挖掘功能支持，包括維持和交叉驗*、新的文檔模型嚮導和對現有嚮導的改進。
當然，市場上還有很多更為複雜的數據挖掘商業軟件產品，但對於剛開始進行數據挖掘的人來説，這種開源的解決方案非常有益。
最後，我再重申一下，本文及本系列的後續文章只是對數據統計和數據挖掘領域做了最簡單的介紹。
目的：對半夏瀉心湯醫案數據庫進行數據挖掘試驗，以發現半夏瀉心湯配伍及應用規律。
概率統計，優化，應用物理學，應用數學，數據挖掘，項目管理，軟計算。
探討了聚類分析這一重要的數據挖掘方法在綜合評價中的應用，將模糊聚類與綜合評價相結合以解決待評價方案數較多的排序問題，並且文中還改進了建立模糊相似矩陣的方法。
該文針對數據挖掘技術及其在森工企業中的應用展開討論和研究.
它涉及互連網、多媒體、數據倉庫、數據挖掘、版權保護等諸多技術，有廣闊的應用範圍和很好的應用前景。
為此，論文運用概念描述的方法對廣東省某尋呼台的用户資料庫進行了數據挖掘。
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