Основные методы и задачи Data Mining.

Основные методы и задачи Data Mining можно разбить на 5 классов:

1. Классификация
2. Регрессия – установление зависимости между входными и выходными данными
3. Кластеризация – группировка объектов наблюдение событий на основе данных описывающих свойства объектов. Объекты внутри кластера группы должны быть «похожими» друг на друга в соответствии с выбранной мерой близости и отличатся от других которые не вошли. Число кластеров заранее не известно
4. Ассоциация – выявление закономерностей между связанными событиями
5. Последовательные шаблоны – задача установления закономерностей между связанными во времени событиями.

Ассоциацию и последовательные шаблоны называют анализом связи