数据挖掘的四种基本方法

随着社会信息化的不断发展，数据挖掘作为一种高效率、低成本的数据分析方法越来越得到企业及个人的认可和使用。那么，究竟什么是数据挖掘呢？数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中找出有价值的信息，利用这些信息为组织或个人增加价值。

而在实际操作中，数据挖掘又有四种基本的方法，分别是分类、聚类、关联规则发现和异常检测。下面从多个角度分析这四种方法。

一、分类

分类是把不同的数据分到已知的类别中。在分类中，通常会采用模型来描述和区分各个类别，模型可以基于统计学方法，如朴素贝叶斯算法、支持向量机等，也可以基于人工神经网络、决策树等方法。分类可以用于许多应用，例如信用评估、文本分类、图像分类等等。

二、聚类

聚类是把相似的数据分为不同的组，组内数据相似度高，而组间数据相似度低。聚类可以分为层次聚类和非层次聚类。在聚类中，常见的聚类算法有K均值、DBSCAN、层次聚类等。聚类通常用于尝试发现数据中的结构，例如市场细分、社交网络分析等。

三、关联规则发现

关联规则发现是找到一些数据里面的共现关系，比如说超市的购物篮分析中，我们可以发现牛奶和面包的购买是密切相关的。关联规则发现可以用于购买行为领域，如超市购物篮分析、网站访问序列分析等。

四、异常检测

异常检测是指识别和处理数据中的异常部分。在异常检测中，我们通常假设大部分数据是正常的，而且正常数据和异常点之间的区别比较大。常见的异常检测算法有基于统计的方法，以及基于离群点的方法，例如局部离群因子算法、k近邻算法等。异常检测通常用于识别欺诈行为、设备故障检测等领域。