Ⅰ 數據挖掘的常用方法有哪些
1、決策樹法決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元樹、三元樹或混和的決策樹型態。
2、神經網路法
神經網路法是模擬生物神經系統的結構和功能，是一種通過訓練來學習的非線性預測模型，它將每一個連接看作一個處理單元，試圖模擬人腦神經元的功能，可完成分類、聚類、特徵挖掘等多種數據挖掘任務。神經網路的學習方法主要表現在權值的修改上。其優點是具有抗干擾、非線性學習、聯想記憶功能，對復雜情況能得到精確的預測結果;缺點首先是不適合處理高維變數，不能觀察中間的學習過程，具有“黑箱”性，輸出結果也難以解釋;其次是需較長的學習時間。神經網路法主要應用於數據挖掘的聚類技術中。
3、關聯規則法
關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
4、遺傳演算法
遺傳演算法模擬了自然選擇和遺傳中發生的繁殖、交配和基因突變現象，是一種採用遺傳結合、遺傳交叉變異及自然選擇等操作來生成實現規則的、基於進化理論的機器學習方法。它的基本觀點是“適者生存”原理，具有隱含並行性、易於和其他模型結合等性質。主要的優點是可以處理許多數據類型，同時可以並行處理各種數據;缺點是需要的參數太多，編碼困難，一般計算量比較大。遺傳演算法常用於優化神經元網路，能夠解決其他技術難以解決的問題。
5、聚類分析法
聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。根據定義可以把其分為四類：基於層次的聚類方法;分區聚類演算法;基於密度的聚類演算法;網格的聚類演算法。常用的經典聚類方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。
6、模糊集法
模糊集法是利用模糊集合理論對問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。模糊集合理論是用隸屬度來描述模糊事物的屬性。系統的復雜性越高，模糊性就越強。
7、web頁挖掘
通過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，並根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。
8、邏輯回歸分析
反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。
9、粗糙集法
是一種新的處理含糊、不精確、不完備問題的數學工具，可以處理數據約簡、數據相關性發現、數據意義的評估等問題。其優點是演算法簡單，在其處理過程中可以不需要關於數據的先驗知識，可以自動找出問題的內在規律;缺點是難以直接處理連續的屬性，須先進行屬性的離散化。因此，連續屬性的離散化問題是制約粗糙集理論實用化的難點。
10、連接分析
它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於企業的研究。
Ⅱ 為什麼Matlab神經網路裡面會有聚類分析，模式識別，還有fitting tools，神經網路和聚類、模式有區別嗎
我的理解是 神經網路可以 用於預測，模式識別，聚類，fitting tools是MATLAB自帶工具箱
模式識別與分類 都是基於原始數據通過學習訓練網路 來預測新的數據源，通過預測結果來確定屬於哪一類。
真正的聚類分析是給定初始點迭代通過計算類間距離確定屬於哪一類，譜系聚類和kmeans聚類。
而神經網路傾向於 有監督學習，已經給定樣本數據及所屬類別輸出為（0,1），（1,0），根據樣本數據進行訓練學習，再對新的數據進行計算輸出，通過輸出判斷類別。