1. 分类方法
分类是数据挖掘中最常用的方法之一。它通过分析训练数据集，建立模型，将数据分类到不同的类别中。分类方法广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
2. 聚类分析
聚类是将数据按照某种相似性度量进行分组的过程。它与分类不同，没有预先定义好的类别，而是通过算法自动将数据分为不同的组。聚类分析广泛应用于市场细分、客户分群等场景。
1. 关联规则定义
关联规则是指两个或多个变量之间存在的某种关系。在数据挖掘中，关联规则主要用于发现数据集中变量之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。
2. 关联规则挖掘过程
关联规则挖掘通常包括以下步骤：数据预处理、频繁项集挖掘、关联规则生成和评估。通过这些步骤，可以发现数据集中变量之间的关联规则，从而指导决策制定。
1. 序列模式定义
序列模式是指时间序列数据中存在的某种模式。在数据挖掘中，序列模式主要用于发现时间序列数据中的趋势、周期性变化等。
2. 序列模式挖掘方法
序列模式挖掘的方法有很多，如基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。这些方法可以应用于股票价格预测、气候变化预测等场景。
1. 异常值定义
异常值是指数据集中与大多数数据明显不同的数据点。在数据挖掘中，异常值检测用于发现数据集中的离群点，这些离群点可能对数据分析产生重大影响。
2. 异常值检测方法
异常值检测的方法有很多，如基于统计的方法、基于距离的方法和基于密度的方法等。这些方法可以应用于金融欺诈检测、医疗诊断等领域。
