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精选优质文档-倾情为你奉上数据挖掘最常见的十种方法下面介绍十种数据挖掘(Data Mining)的分析方法,以便于大家对模型的初步了解,这些都是日常挖掘中经常遇到的算法,希望对大家有用!(甚至有数据挖掘公司,用其中的一种算法就能独步天下)1、基于历史的MBR分析(Memory-Based Reasoning;MBR)基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。记忆基础推理法中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用。记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数 据,这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力,它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据,有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时,不易发现最佳的距离函数与结合函数
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