数据挖掘-术语

数据挖掘是一项用于发掘大规模数据集中有用信息的过程。这些信息可以被用来做出商业决策、预测市场趋势、甚至是创造智能应用程序。下面是一些数据挖掘中常用的术语：

特征工程

特征工程是一个重要的过程，它涉及到从原始数据中提取和选择最有预测性和相关性的特征。这些特征可以用于构建数据模型并预测未来。

协同过滤

协同过滤是一种用于过滤大量用户数据的技术。它通过识别用户的偏好和行为模式来推荐相关产品或服务。

集群分析

集群分析是一个将数据样本分为不同类别的过程。每个类别都具有相似的特征和属性。这种分析常常被用于市场营销和推荐系统。

随机森林

随机森林是一种决策树的集成方法。它能够对大量数据进行高效处理并提供准确的结果。随机森林具有很高的灵活性和可扩展性。

支持向量机

支持向量机是一种监督学习技术，它用于预测一个对象属于哪一类。它是一种基于样本的学习方法，通过生成超平面来将数据分成不同的类别。

以上是数据挖掘中的一些常用术语，当你开始学习数据挖掘时，这些术语是必不可少的。