大數據分享常用的數據挖掘技術,新人學起來就可以用

對大數據開發技術感興趣的小伙伴對數據挖掘技術有多少了解呢?本篇文章大數據小編就給喜歡大數據開發的小伙伴分享一下常用的數據挖掘技術，希望對小伙伴們有所幫助。

1、統計技術

數據挖掘涉及的科學領域和技術很多，如統計技術。統計技術對數據集進行挖掘的主要思想是：統計的方法對給定的數據集合假設了一個分布或者概率模型(例如一個正態分布)然后根據模型采用相應的方法來進行挖掘。

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2、關聯規則

數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之I司存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。有時并不知道數據庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。

3、基于歷史的MBR(Memory-based Reasoning)分析

先根據經驗知識尋找相似的情況，然后將這些情況的信息應用于當前的例子中。這個就是MBR(Memory Based Reasoning)的本質。MBR首先尋找和新記錄相似的鄰居，然后利用這些鄰居對新數據進行分類和估值。使用MBR有三個主要問題，尋找確定的歷史數據;決定表示歷史數據的最有效的方法;決定距離函數、聯合函數和鄰居的數量。

4、遺傳算法GA(Genetic Algorithms)

基于進化理論，并采用遺傳結合、遺傳變異、以及自然選擇等設計方法的優化技術。主要思想是：根據適者生存的原則，形成由當前群體中最適合的規則組成新的群體，以及這些規則的后代。典型情況下，規則的適合度(Fitness)用它對訓練樣本集的分類準確率評估。

5、聚集檢測

將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其它簇中的對象相異。相異度是根據描述對象的屬眭值來計算的，距離是經常采用的度量方式。

6、連接分析

連接分析，Link analysis，它的基本理論是圖論。圖論的思想是尋找一個可以得出好結果但不是完美結果的算法，而不是去尋找完美的解的算法。連接分析就是運用了這樣的思想：不完美的結果如果是可行的，那么這樣的分析就是一個好的分析。利用連接分析，可以從一些用戶的行為中分析出一些模式;同時將產生的概念應用于更廣的用戶群體中。

7、決策樹

決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會得到什么值這類規則的方法。