1樓：球球蘋果
按我的理解，資料探勘是一種處理資料，提取資料之間關係的技術。做資料探勘可分為兩種，一種基於演算法的研究和程式實現，一種基於資料探勘軟體，例如：sas、spss clementine。
資料探勘包含的那些演算法其實是對資料做處理的一種方式，比如聚類演算法，就是將一堆資料聚為幾類，而如何完成聚類就要靠演算法的應用程式來實現。
你理解的應用程式裡面提取資料的方式是按照演算法來的，是對的，但是得對應相應的演算法。
2樓：yong不回頭
說的通俗些就是從海量的資訊中提煉出有用的資訊。
現今科研生產實踐生活中所得到的資料往往是非常大的，但對於所要解決的問題來說有很多資訊往往是多餘甚至有害的，這就需要把這部分資訊剔除掉，如模式識別中分類問題的特徵選擇就是這樣。
如果要了解具體的演算法，請參考具體的書籍，這可是一個專門的領域，在這裡一兩句話是解釋不清的。
3樓：匿名使用者
資料探勘並不是一種簡單的處理資料的方法。準確來說，他是一種收集資料、處理資料、從資料中挖掘客觀事實規律的新型學科。它是傳統統計學、機器學習、電腦科學的綜合，用於處理大資料（big data)。
你所說的基於密度的演算法是一種聚類演算法。聚類是資料探勘任務中的一種，其他還包括分類、關聯規則的尋找、異常點識別等。這是一門非常使用的學科，希望你加油，祝願你早日取得成功！
4樓：匿名使用者
finebi資料探勘的結果將以欄位和記錄的形式新增到多維資料庫中，並可以在新建分析時從一個專門的資料探勘業務包中被使用，使用的方式與拖拽任何普通的欄位沒有任何區別。
資料探勘建模和演算法區別
5樓：超超呢
資料來挖掘建模可以稱為源一個手段，一整套方bai案，來實現目標，它是du個大方向；
用決zhi策樹建模可以dao
認為是比較具體的策略，套路，但是也包含了很多細緻的演算法；
c4.5或c5.0這是具體的決策樹演算法。
如：目標：把樹弄倒
資料探勘建模：用砍的方式，弄倒
決策樹建模：用鐵器將樹砍倒
c5.0演算法：一把鐵斧子，即用鐵製的斧子將樹砍倒
6樓：向天致信
資料探勘建模是一個過程，一般通過資料行業理解、資料預處理、演算法選取、專測試評估、部署應用屬這幾個環節，演算法是一種的模組，現在的大資料探勘並不在演算法而在資料。
資料探勘建模可以稱為一個手段，一整套方案，來實現目標，它是個大方向；
用決策樹建模可以認為是比較具體的策略，套路，但是也包含了很多細緻的演算法；
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