精品版基于MATLAB R语言 SAS SPSS软件的 数据分析与挖掘实战 完整课程PPT课件 第5章 （共5页） 挖掘建模之离...

小结 本章主要根据数据挖掘的应用分类，重点介绍了对应的数据挖掘建模方 法及实现过程。通过对本章的学习，可在以后的数据挖掘过程中采用适 当的算法并按所陈述的步骤实现综合应用，更希望本章能给读者一些启 发，思考如何改进或创造更好的挖掘算法。 归纳起来，数据挖掘技术的基本任务主要体现在分类与预测、聚类、关 联规则、时序模式、离群点检测五个方面。 5.1分类与回归主要介绍了决策树和人工神经网络两个分类模型、回归分 析预测模型及其实现过程； 5.2聚类分析主要介绍了K-Means聚类算法，建立分类方法按照接近程度 对观测对象给出合理的分类并解释类与类之间的区别； 小结 5.3关联规则主要介绍了Apriori算法，以在一个数据集中找出各项之间的 关系； 5.4时序模式从序列的平稳性和非平稳型出发，对平稳时间序列主要介绍 了ARMA模型，对差分平稳序列建立了ARIMA模型，应用这两个模型对 相应的时间序列进行研究，找寻变化发展的规律，预测将来的走势； 5.5离群点检测主要介绍了基于模型和离群点的检测方法，是发现与大部 分其他对象显著不同的对象。 前5章是数据挖掘必备的原理知识，并为本书后面章节的案例理解和实验 操作奠定了理论基础。