主要的数据挖掘方法有哪些？它们的特点和用途是什么？
数据挖掘技术多种多样，每种技术都是根据特定的目标和数据特征来使用的。例如，聚类是一种对数据进行分组的技术，可用于将客户划分为多个细分市场以用于营销目的。另一方面，分类和回归等预测方法用于预测未来的行为和数据，是支持商业决策的重要技术。还有许多方法可用于不同的应用，例如关联分析和异常检测。这里我们将详细介绍主要的数据挖掘技术、概述、特点和应用场景。
聚类是一种无监督学习，它根据相似性将未标记的数据分成几组。例如，根据顾客的购买历史和访问日志，可以自动将用户按相似的品味分类。代表性的聚类方法有“K-means”、“层次聚类”和“DBSCAN”等。 K-means方法简单、快速，适合于 美国电报数据 许多应用，但它的缺点是必须提前指定聚类的数量。它对于提取营销、产品规划、推荐系统等领域中的潜在细分很有用。
带有分类的预测模型（分类树、SVM 等）
分类是“监督学习”的典型例子，它可以预测赋予数据的类别（标签）。例如，它用于将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“正常邮件”，并预测客户是否会“流失”。代表性算法有“决策树”、“随机森林”、“支持向量机（SVM）”等，各有其优势和适用场景。决策树在视觉上很容易理解，而SVM的特点是即使对于高维数据也具有很高的准确率。分类技术被广泛应用于商业预测、风险管理和医疗诊断等各个领域。
关联分析和市场篮子分析
关联分析是一种揭示商品之间共现关系的方法，具体称为“购物篮分析”。例如，这在超市中用于发现诸如“购买产品 A 的人往往也会购买产品 B”之类的关系。代表性算法有“Apriori方法”和“FP-Growth方法”，都是根据项目的频率和置信度来推导规则。这种分析是一种强大的工具，具有直接的实际应用，例如提高推荐的准确性、优化交叉销售和追加销售以及改善产品货架摆放。