数据挖掘算法需要什么样的数据库

1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机...

需要学习工程能力和算法能力。工程能力：（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言。（ 2 ）开发平台： Linux ；建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理。（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的...

数据挖掘涉及对大量数据的处理和分析，因此，需要掌握计算机科学和技术的基本知识，如数据库管理、计算机网络、操作系统原理等。特别是数据处理和数据分析技术，如SQL数据库查询语言、数据仓库等，对于数据挖掘至关重要。三、机器学习和人工智能技术 数据挖掘通常利用机器学习和人工智能技术进行数据的模式识别和预...

对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。

1、数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。2、数据库知识：理解数据库的基本概念和组成结构，熟悉SQL语言，能够有效地管理和查询数据。3、编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。常用的编程语言包括Python和R，掌握它们的基本语法和...

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。...

1.可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节(TB)、数拍字节(PB)甚至数艾字节(EB)的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个...

聚类算法是数据挖掘中用于发现数据集中相似或相关联数据群体的技术。它根据数据的特征，将数据集划分为多个不同的组或簇。这些组或簇中的数据在某种度量标准下相似度较高。常见的聚类算法包括K-均值聚类、层次聚类等。聚类算法广泛应用于市场细分、社交网络分析等场景。关联规则挖掘算法主要用于发现数据集中不...

1、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。2、神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算...

C5.0算法基于C4.5改进，引入提升技术以提高分类精度，优点包括同时处理连续和离散数据、训练时间短、提升分类效率和精度、模型规则直观、对数据遗漏和特征多的稳健性。缺点包括目标字段必须为分类字段、内存限制限制了处理大规模数据集的能力。KNN算法基于最近邻原则，通过计算与待分类样本最相似的k个邻近样本...