数据挖掘算法的分析与研究
数据挖掘算法性能优化的研究与应用
ｋ的影响。因此对近年从算法原理 、关键技术和优缺点等方面提 出的较 有代表性的关于初 始聚类 中心和 ｋ值确定的 改进的ｋｍｅｎ 算法进行 了分析 。并选用知名数据集对一些典 型算 法进行测试和应 用。上述工作将为数据挖掘 的研 － ａｓ
究提 供 有 益 的 参 考 。
关键词 ：聚类算法；性能优化 ；ｋｍ ａ ｓ —ｅ ｎ 中图分类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ０． ６ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ ９ ７ ２ １ ０ －０６ — ３ ６ ２— ８ ０（ ０ ０） １ １４ ０
Ｔｈ ｓ ａ ｃ ｎ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｆ ｒＯｐ ｉ ｚ ｔｏ ｆＰ ｒ ｏ ｍ ａ ｃ ｅＲｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ Ａｐ ｌ ｔｏ ｏ ｔｍｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｃ
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数据挖掘中聚类算法研究综述
数据挖掘中聚类算法研究综述随着数据量的不断增加，数据挖掘成为了探索数据背后规律的一种重要方法。
而聚类算法作为数据挖掘中的一种基本技术，其在数据分析、模式识别、生物信息学、社交网络分析等领域都有着广泛的应用。
本文就对数据挖掘中的聚类算法进行了研究和总结，旨在对聚类算法的原理、特点、应用等方面进行探讨。
一、聚类算法的基本原理聚类算法是指将一组对象划分为若干个组或类，使得组内对象之间的相似度尽可能大，组间对象之间的相似度尽可能小，从而达到数据分类和分析的目的。
聚类算法的基本原理包括以下三个方面：1. 相似度度量：聚类算法的基础在于相似度度量，即将每个对象之间的相似度进行计算。
相似度度量可以采用欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。
2. 聚类分配：聚类分配是指将每个对象划分到合适的聚类中。
聚类分配可以通过最近邻法、k-means算法等实现。
3. 聚类更新：聚类更新是指对各个聚类进行调整，使得聚类内对象之间的相似度尽可能大，聚类间对象之间的相似度尽可能小。
聚类更新可以采用层次聚类法、DBSCAN算法等。
二、聚类算法的分类根据聚类算法的不同特点和应用场景，可以将聚类算法分为以下几种类型：1. 基于距离的聚类算法：包括最近邻法、k-means算法、k-medoid 算法等。
2. 基于密度的聚类算法：包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。
3. 基于层次的聚类算法：包括凝聚层次聚类法、分裂层次聚类法等。
4. 基于模型的聚类算法：包括高斯混合模型聚类、EM算法等。
三、聚类算法的应用聚类算法在各种领域中都有着广泛的应用，包括数据分析、模式识别、社交网络分析、生物信息学等。
下面简单介绍一下聚类算法在这些领域中的应用：1. 数据分析：聚类算法可以对数据进行分类和分组，从而提取出数据中的规律和趋势，帮助人们更好地理解和利用数据。
2. 模式识别：聚类算法可以对图像、声音、文本等数据进行分类和分组，从而实现对数据的自动识别和分类。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘算法的分析探讨
中图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １
文献 标 识码 ： ｈ
文章编 号 ：１ ６ ７ １ － ７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ４ ）０ ２ — ０ ０ ６ ０ － ０ １
１ ）按挖 掘 的数据 库 类 型分类 。按照 数据 模 型进 行分 类 ， 可 以被 分 为 以下 几类 ： 关 系 型 、事 务 型 以及 数据 仓 库 型 等 。假如 以数据 类 型 为 分类 依据 ， 则 可 以被 分 为 ： 文 本 型 、异 构 型、 空 间 型 、流数 据 型 、时间 型 、多媒 体 以及 Ｗ ｅ ｂ型 。２ ）按照挖 掘 的 知 识类 型 分 类 ， 其 指 的是 参 考数 据 挖 掘的 功 能 实施 划 分 。一个 全面 的数 据 挖掘 可 以包 含 多 种功 能。数 据 挖掘 的分 类 标准 也可 以是规 则性 和 奇异 性 。一 般 说来 ， 我们 可 以使 用 以下 方法 来进 行 数据 规则 性 的 挖掘 ： 预 测 、相 关 性 分析 、关 联分 析 、概 念 描 述等 ， 使用 这些 方法 还 可 以方法 检 测和排 除 噪声 。３ ）按 应用 分 类 。我 们 可 以以应 用为 依 据 来进 行分 类 ，比如 ： 股 票 市场 、生 物 医学 界 、金融 业 、交 通业 、通 信 业等 。
目前 ， 数 据 挖 掘得 到 了全世 界 信 息产 业 界 的广 泛 关注 。此
外 ， 也 以难 以预 料 的速 度 发 展着 。这 和 信 息 技术 的 迅速 发 展 以 及 互 联 网大 范 围 的普 及有 着 很大 的关 系 。 当人们 面 对 大量 的数 据 以及 信 息时 ， 如 何选 择 自己需 要 的 数据 和 信 息是 一 个核 心 问 题 。 而 数据 挖掘 则 是 一个 重 要 的方 法 ， 其 可 以帮助 人 们找 到对 自己有 价值 的信 息 。
基于数据挖掘的分类与预测算法研究
基于数据挖掘的分类与预测算法研究一、引言数据挖掘是从大规模数据中发掘规律、模式的一种计算机技术。
数据挖掘技术被广泛应用于包括金融、邮政、教育、医疗、电信等多个领域，已成为理解数据、认知世界的强有力工具。
本文将着重探讨基于数据挖掘的分类与预测算法，从算法设计、算法实现、算法评估三个方面进行深入研究和详细分析，旨在为相关领域的研究者提供理论指导和实践参考。
二、算法设计基于数据挖掘的分类与预测算法主要包括以下几个方面：1.朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，其基本思想是先根据已知类别的训练数据计算出各个特征对应每个类别的概率，然后根据测试样本的特征概率值计算该样本属于不同类别的概率，最终选择概率最大的类别作为预测结果。
2.K近邻算法K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，其基本思想是通过计算测试样本与训练数据中每个样本的距离，然后选择距离最近的K个样本中出现次数最多的类别作为预测结果。
3.决策树分类算法决策树分类算法是一种基于树形结构的分类算法，其基本思想是将训练数据通过分类规则构建一棵决策树，然后根据测试样本的属性值不断遍历决策树，并最终找到一个类别作为预测结果。
三、算法实现算法实现是基于数据挖掘的分类与预测算法研究中不可或缺的环节，其需要考虑以下几个方面：1.数据预处理数据预处理是算法实现过程中不可或缺的一步，其主要任务是对原始数据进行清洗、归一化、特征选择等操作，在保证数据质量的前提下提高算法的精度和效率。
2.模型构建模型构建是算法实现的核心部分，其需要根据算法设计思路编写对应的程序代码，并在不断地实验验证和迭代更新中不断优化算法的效果。
3.算法集成算法集成是多个分类预测算法融合到一起，以期提高分类预测效果的一种技术方法。
常见的算法集成技术包括Bagging、Boosting、Stacking等方法。
四、算法评估算法评估主要是为了对分类预测算法的精度、稳定性和可靠性进行评估和比较，并根据实验结果对算法进行优化。
数据挖掘中的算法鲁棒性分析
数据挖掘中的算法鲁棒性分析数据挖掘是一门通过从大量数据中提取出有用信息和模式的技术。
在数据挖掘的过程中，算法鲁棒性是一个非常重要的概念。
算法鲁棒性指的是算法对于数据中的噪声、异常值以及其他不完美的情况的处理能力。
在本文中，我们将探讨数据挖掘中的算法鲁棒性分析。
首先，算法鲁棒性在数据挖掘中的重要性不言而喻。
在现实世界中，数据往往是不完美的，包含噪声和异常值是很常见的情况。
如果算法对这些不完美的数据处理能力不强，那么挖掘出来的信息和模式就会受到很大的影响，甚至可能是错误的。
因此，算法鲁棒性是确保数据挖掘结果准确性和可靠性的关键。
其次，算法鲁棒性的评估方法有很多种。
一种常用的方法是通过引入人为制造的噪声和异常值来测试算法的鲁棒性。
这种方法可以模拟现实世界中的不完美数据情况，从而评估算法在处理这些情况下的表现。
另一种方法是使用真实世界的数据集，其中包含噪声和异常值，然后观察算法在这些数据上的表现。
这种方法更接近实际应用场景，但是需要更多的时间和计算资源。
此外，算法鲁棒性的提升可以通过多种手段来实现。
一种常见的方法是使用统计技术来处理噪声和异常值。
例如，可以使用平均值、中位数等统计量来代替异常值，从而减少其对算法的影响。
另一种方法是使用异常检测算法来识别和过滤掉噪声和异常值。
这些算法可以帮助提高数据的质量，从而提升算法的鲁棒性。
最后，算法鲁棒性的研究还有很多挑战和未来的发展方向。
一方面，随着数据规模的不断增大，算法鲁棒性的要求也越来越高。
因此，如何设计出高效、快速和鲁棒的算法是一个重要的研究方向。
另一方面，不同的数据挖掘任务可能对算法鲁棒性有不同的要求。
因此，如何根据具体任务的特点来评估和提升算法的鲁棒性也是一个有待研究的问题。
总之，算法鲁棒性是数据挖掘中一个重要的概念。
它关系到数据挖掘结果的准确性和可靠性。
评估和提升算法的鲁棒性需要使用合适的方法和技术，同时也面临着一些挑战和未来的发展方向。
通过不断研究和改进，我们可以更好地利用数据挖掘技术来发现有价值的信息和模式。
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用概述随着医疗系统的数字化和数据量的急剧增加，医疗数据分析成为了提高医疗质量和效率的关键。
关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要技术之一，被广泛应用于医疗数据分析中，用于发现医疗数据中的潜在关联规律。
本文将对医疗数据分析中的关联规则挖掘算法进行详细研究，并探讨其应用领域。
一、关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中的关联规律的方法。
它通过分析数据集中的项集之间的频繁出现模式来挖掘关联规则。
关联规则通常形如“A->B”，表示项集A的出现与项集B的出现之间存在某种关系。
关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
1. Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则挖掘算法之一。
它通过迭代计算频繁项集来挖掘数据中的关联规则。
Apriori算法的基本思想是：首先生成数据集中的所有频繁1-项集，然后通过连接这些频繁1-项集来生成频繁2-项集，再通过连接频繁2-项集来生成频繁3-项集，直到得到所有频繁项集为止。
最后，通过检测置信度来生成关联规则。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。
相较于Apriori算法，FP-Growth算法能够更高效地挖掘频繁项集。
FP-Growth算法通过构建一棵频繁模式树来快速发现频繁项集，然后通过后缀路径来生成关联规则。
二、医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘算法在医疗数据分析中起到了重要的作用。
通过挖掘医疗数据中的关联规律，可以帮助医疗行业从海量数据中提取出有价值的信息，用于医疗决策、疾病预测、药物研发等方面。
以下是几个医疗数据分析中关联规则挖掘算法的研究方向：1. 医疗数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要对医疗数据进行预处理。
医疗数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。
这些步骤的目的是消除数据中的噪声和冗余，以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种通过发现数据中的潜在模式和关联关系来预测未来行为、进行决策支持的技术。
数据挖掘中常用的两种主要算法是分类和回归算法，它们在数据分析和预测模型建立中具有重要作用。
本文将比较和分析几种常见的分类与回归算法，旨在帮助读者了解它们的不同特点和适用场景。
1. 分类算法1.1 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类模型，它通过对特征属性进行逐步划分来实现对数据集的分类。
决策树算法具有易于理解和解释的特点，可以处理离散和连续特征，并且在处理缺失数据时表现良好。
然而，决策树算法容易产生过拟合问题，需要进行剪枝处理。
1.2 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算给定特征的条件下目标变量的后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法具有简单和高效的特点，适用于处理大规模数据集。
然而，朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，这在某些情况下可能不符合实际情况，会导致分类结果不准确。
1.3 支持向量机算法支持向量机算法是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则的分类算法。
它通过构建一个最优超平面将不同类别的样本分隔开来。
支持向量机算法具有高准确率和泛化能力强的特点，适用于处理高维数据集。
然而，支持向量机算法对于大规模数据集计算复杂度高，训练时间长。
2. 回归算法2.1 线性回归算法线性回归算法是一种用于建立线性关系的回归模型的方法，它通过拟合一个线性方程来预测连续目标变量的值。
线性回归算法具有简单和快速的特点，适用于处理大规模数据集。
然而，线性回归算法对于非线性关系的数据拟合效果不好。
2.2 逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于建立分类模型的回归算法，它通过将线性回归模型的输出映射到[0, 1]之间的概率值来进行分类。
逻辑回归算法具有计算简单、解释性强的特点，适用于处理二分类问题。
然而，逻辑回归算法对于非线性关系的数据分类效果差。
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科技广场2010.90引言随着数据库技术的飞速发展，人们在各种应用领域所拥有的数据量急剧增加，这些数据对人们的工作和研究有着重要的作用，但是由于对这些数据进行高级处理的工具比较少，使它们的重要性没有能够充分的发挥。
当前多数的数据库系统只是可以对数据库中已有的数据进行存取、查询和统计等简单操作，通过这些操作人们可以获得数据的一些简单信息。
但这些信息是从数据表面直观表现出来，对于隐藏于数据背后的如数据之间的关系、数据整体特征的描述以及寻找未来数据发展趋势的预测等信息并不能通过这些手段得到，而这些往往是人们更加需要的并且在决策支持的过程中更有价值。
数据挖掘是信息技术自然演化的结果，正是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中挖掘有用知识的过程。
1数据挖掘的主要步骤数据挖掘工作作为一个完整的挖掘过程，可分为以下几个主要步骤：(1)陈述问题和阐明假设：多数基于数据的模型研究都是在一个特定的应用领域里完成的。
因此在设计数据挖掘算法之前，需要事先确定一个有意义的问题陈述。
模型建立者通常会为未知的相关性指定一些变量，如果可能还会指定相关性的一个大体形式作为初始假设。
对当前问题可能会有几个阐明的假设，这要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模型相结合。
实际上，这往往意味数据挖掘人员与应用专家之间密切地协作，在开始数据处理过程之前明确实际工作对数据挖掘结果的要求，根据此要求，确定数据收集过程的具体方法和数据挖掘采用的具体算法。
(2)数据准备和预处理：数据准备和预处理又可分为三个步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。
数据选取的目的是确定数据挖掘的处理对象，即目标数据，它是根据由问题陈述中得到的用户需求，从原始数据库中抽取一定的数据用于数据挖掘，数据挖掘算法的分析与研究Analysis and Research of Data Mining Algorithms喻云峰Yu Yunfeng(江西省商务学校，江西南昌330100)（Jiangxi Commercial School,Jiangxi Nanchang330100）摘要：本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究，总结了数据挖掘的基本步骤，归纳了数据挖掘的基本方法，并在此基础上，提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。
关键词：数据挖掘；通用策略中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2010)9-0054-03Abstract:In this thesis,the basic theory of data mining is researched.Based on this,the basic steps of data min-ing is summarized and the basic method of data mining is generalized.At last,a general tactic of data mining is given.Keywords:Data Mining;General Tactic54这些数据可能是整个数据库中与问题相关的数据，也可能是这些数据中的某些部分。
数据预处理一般包括消除噪声，推导缺值数据所缺的数值，消除重复记录，完成数据类型转换（如把连续值数据转换为离散型的数据，以便于符号归纳，或是把离散型的转换为连续值型的，以便于神经网络）等。
当数据挖掘的对象是数据仓库中的数据时，一般来说，数据预处理工作已经在生成数据仓库时完成了。
数据变换的主要目的是消减数据维数或降维，即从初始属性中找出对知识产生真正有用的属性以减少数据挖掘时要考虑的属性或变量个数，可以有效地减少数据挖掘的工作量，提高整个系统的效率。
(3)算法选择与挖掘数据：数据挖掘的任务就是从数据中发现模式。
此阶段首先根据问题的定义明确挖掘的任务或目的，例如需要产生聚类、分类、关联规则还是时间序列等模式，确定了任务后，就需要决定使用什么样的算法。
选择算法需要考虑两个因素：一是根据不同的数据，采用适合处理这些数据的算法；二是根据用户需要，选择符合用户需求，能够产生预期结果的算法。
关于数据挖掘所采用的一些常用算法，将在后面给出详细介绍。
采用选定的算法对数据进行分析，也可以根据用户的多种需求采用多个算法分别对数据进行分析。
(4)结果解释和评估：数据挖掘出来的模式，不一定都是有价值的，需要对结果进行解释和评估，其中可能存在冗余或与问题无关的模式。
这时则需要将整个数据挖掘过程退到前面的某个阶段，重新对数据进行处理，如重新选取目标数据，采用新的数据变换方法，重新设定数据挖掘算法的参数值，甚至换一个新的算法等。
另外数据挖掘过程最终是需要面向用户，因此需要对发现的模式进行可视化，或者把分析的结果转换为用户易懂的表示形式，使用户便于理解和接受。
整个数据挖掘过程是一个不断反馈的过程，若某个步骤的结果与预期的目标不相符合，那么则需要回到前一步骤，甚至前几个步骤，重新调整，重新执行。
2数据挖掘的主要方法在整个数据挖掘过程中，第三阶段是数据挖掘的实施阶段，即根据目标任务的数据类型等选取相应的数据挖掘算法并进行挖掘。
经过前人多年的研究，已经产生了许多的数据挖掘算法。
通常可以根据数据挖掘的任务把这些算法分成若干类，不同的数据挖掘分析方法用于解决不同的现实问题，产生不同的知识。
同一种分析方法中还可能具有多个不同的实现算法，它们的目的相同，但处理数据的方法不同，适合不同的数据和条件。
下面将对数据挖掘的各种分析方法及其算法作一总体概述。
（1）聚类分析方法：聚类分析方法是数据挖掘中依据数据集（实施数据挖掘的所有数据构成的数据集合，以下同此含义）间关联的量度标准将其自动分成几个簇，使同一个簇内的数据点（数据集中一个数据个体，以下同此含义）之间尽可能相似，不同簇的数据点之间尽可能相异。
目前已有许多用于聚类分析的聚类算法。
（2）关联规则挖掘方法：关联规则是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，关联规则挖掘就是在大量数据中发现这种有趣的联系。
随着大量数据对象的不断产生，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。
例如从大量商务记录中发现有趣的关联，可以帮助许多商务决策的制定，如分类设计、交叉购物和贱卖分析等。
关联规则是如下一种蕴含或规则：X→Y,其中X和Y分别是两个物品集合,这两个物品集中没有共同的物品。
通常可以有四个参数来描述一条关联规则,它们是可信度、支持度、期望可信度、作用度。
可信度是在物品集X出现的前提下，Y出现的概率，它是对关联规则的准确度的衡量；支持度是物品集X、Y同时出现的概率，它是对关联规则的重要性的衡量；期望可信度是物品集Y出现的概率，它描述了在没有物品集X的作用下，物品集Y本身的支持度；作用度是可信度对期望可信度的比值，它描述了物品集X对物品集Y的影响。
Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法。
（3）分类分析方法：分类是数据挖掘中的一项重要数据分析方法，目前在商业上应用很多。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常称作分类数据挖掘算法的分析与研究55科技广场2010.9器），该模型能把数据集中的数据点映射到某个给定的类上。
分类模式往往表现出来是一棵分类树，根据数据的值从根开始搜索，沿着数据满足的分支往下走，走到树叶就确定类别。
分类和回归都可用于预测，预测的目的是利用历史数据记录自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。
和回归方法不同的是分类输出的是离散的类别值，而回归的输出则是连续数值。
现有许多用于数据分类挖掘的算法：①ID3和C4.5是判定树归纳的贪心算法；②朴素贝叶斯分类算法和贝叶斯信念网络分类算法；③后向传播分类算法；④源自关联概念的分类算法CAEP；⑤K—最临近分类算法；⑥基于案例的推理分类算法；⑦基于遗传算法的分类算法；⑧基于粗糙集的分类算法；⑨基于模糊集的分类算法。
（4）回归分析方法：回归分析方法用当前数据预测未来的数据。
最简单的情况下，回归分析方法使用线性回归等标准技术。
但许多实际问题不能简单的用线性回归来解决。
例如，商品销售量、股票价格和产品的合格率都是很难预测的，因为它们往往依赖于多个先决条件之间的复杂的相互作用，这远远超过了线性所能表示的范围。
在这种情况下，就必须使用一些更复杂的分析方法（如逻辑回归、决策和神经网络等）来预测未来的数据。
通常同一模型可以既用于分类又可用于回归，例如CART（Classifi-cation And Regression Trees）决策树算法可以用来建立分类树和回归树。
（5）时间序列数据挖掘：根据时间变化的一系列值来预测未来的值与回归相似，它使用已知的数据来指导预测过程，但是必须考虑时间属性。
在预测过程中还需要考虑到时间的特殊性质，像一些周期性的时间定义，如星期、月、日、季节、年等，不同的日子如节假日可能造成的影响，日期本身的计算方法，还有一些需要特殊考虑的地方，如时间前后的相关性（过去的事情对将来有多大的影响力）等等。
充分考虑了时间的因素，利用现有数据随时间变化的一系列值才能更好地预测将来的值。
（6）序列数据库的挖掘：序列数据库是指由有序事件序列组成的数据库，它可以有时间标记，也可没有。
例如WEB页面序列是一种序列数据，但可能不是时序数据。
序列数据库的挖掘与关联规则挖掘相仿，但它进一步把数据之间的关联性与时间联系起来。
为了进行序列分析，不仅需要知道事件是否发生，而且需要确定发生的时间。
3结束语一个好的数据挖掘算法应尽可能满足数据分析对它的要求，虽然目前已经开发出许多数据挖掘算法，但在各方面都表现很好的算法是没有的。
在数据分析中选择数据挖掘算法应考虑以下原则：①要求（例如：时间复杂度、空间复杂度）允许的条件下，应首选能发现有价值的结果的数据挖掘算法；②因为没有最好的算法，因此在数据分析时应对数据集多尝试几种不同挖掘算法。
参考文献[1]范明，孟小峰，译.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.[2]闪四清,陈茵,程雁,等译.数据挖掘———概念、模型、方法和算法[M].北京:清华大学出版社,2003.[3]钱卫宁,周傲英.从多角度分析现有聚类算法[J].软件学报,2002,13(8):1382-1394.[4]张银奎,廖丽,宋俊,等译.数据挖掘原理[M].北京:机械工业出版社,2003.[5]李宏东,姚天翔,等译.模式分类[M].北京:机械工业出版社,2003.作者简介喻云峰，男，江西樟树人，江西省务学校高级讲师，硕士，主要研究方向：数据挖掘。
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