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简答题数据挖掘的功能和它们可以发现的模式类型有哪些？
  • 数据挖掘的功能和它们可以发现的模式类型有：
    1）特征化和区分。数据可以与类或概念相关联，数据特征化可以汇总所研究各类的数据，数据区分可以将目标类与一个或多个比较类进行比较。
    2）关联分析。它广泛用于购物或事务数据分析，可以发现属性值给定数据信箱集中出现的频繁程度，也可以发现事务中属性的相关性。
    3）分类。它用于找出描述并区分数据类或概念的模型，以便使用此模型预测类标记未知的对象类。它通常使用类标记已知的数据对象作为训练数据集，通过对该数据集的分析，导出数据的分类模型，然后使用模型预测未知数据。
    4）聚类。聚类与分类不同，它没有类标记作为指导，类标记由它本身产生。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类和分组。
    5）孤立点分析。数据库中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致。这些数据对象称为孤立点，对这些数据的挖掘分析可以用于处理一些罕见事件，比如信用卡欺诈等。
    6）演变分析。它用于描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联、分类或聚类，这类分析的不同特点包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配和基于类似型的数据分析。

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