4-2数据挖掘常用方法

数据挖掘常用方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等。其中，分类是预测离散目标变量的方法，常用的算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等；聚类是将数据划分为若干个组或簇，使得同一组内的数据相似度高，不同组之间的数据相似度低，常用的算法有K-means、DBSCAN和层次聚类等；关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间存在的关系，常用的算法有Apriori算法和FP-Growth算法等；时序模式挖掘是对时间序列数据进行分析和预测的方法，常用的算法有ARIMA模型和LSTM模型等。这些方法可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。