数据挖掘解决什么问题

1.分类问题------对已知类别的数据进行学习，为新的内容标注一个类别

比如判断一个新闻是社会新闻还是娱乐新闻

2.聚类的类别预先是不清楚的，比较适合一些不确定的类别场景

比如捡到的大堆树叶不清楚各自是从哪种树上掉下来，根据大小形状等等划分

3.回归问题------通过构建一个模型去拟合已知的数据（自变量），然后预测因变量的结果

最大特点是生成的结果是连续的

不同于分类和聚类数据是离散的

回归问题比如使用回归的方法预测北京某房子的总价（y）。假设总价只跟房子的面积（x）有关，构建的方程式就是ax+b=y

4.关联问题------最常见的一个场景就是推荐

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