数据挖掘算法有哪些统计和可视化要想建立一个好的预言模型，你必须了解自己的数据。最基本的方法是计算各种统计变量（平均值、方差等）和察看数据的分布情况。你也可以用数据透视表察看多维数据。数据的种类可分为连续的，有一个用数字表示的值（比如销售量）或离散的，分成一个个的类别（如红、绿、蓝）。离散数据可以进一步分为可排序的，数据间可以比较大小（如，高、中、低）和标称的，不可排序（如邮政编码）。图形和可视化工具在数据准备阶段尤其重要，它能让你快速直...
数据挖掘算法 需要什么知识主要是数据挖掘算法 有分类，有bayes、决策树、svm等； 聚类，有K-means、isodata等； 关联，有apriori和改进的apriori算法， 序列分析等方面的算法。 这些都是正统的，基于数据库的数据挖掘必备知识。 如果是基于web的，则最好还知道海量网页爬虫、网页结构解析、网页内容提取。数据挖掘原理与算法怎么样其实我对数据挖掘类的图书没有发言权，因为只看过两本国内写的书，感觉理论的东西非常多，...
数据挖掘与算法是什么关系1.数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 2.算法是一种描述程序行为的语言，是一种让程序最为简洁的思考方式。是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。 3.数据挖掘算法是根据数据创建数据...