数据挖掘方法有哪些
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术，常用的数据挖掘方法包括：
1. 分类
决策树
K-最近邻（KNN）
支持向量机（SVM）
朴素贝叶斯
2. 回归分析
线性回归
岭回归
逻辑回归
3. 聚类分析
K均值
层次聚类
DBSCAN
4. 关联规则
Apriori算法
FP-Growth算法
5. 特征和变化分析
6. 网页挖掘
7. 时序模式挖掘
ARIMA模型
VAR模型
小波变换
8. 异常检测
9. 降维算法
主成分分析（PCA）
线性判别分析（LDA）
10. 其他方法
神经网络方法
遗传算法
粗糙集理论
掩蔽法
模糊集
这些方法可以应用于各种领域，如市场分析、客户分析、疾病诊断、信用评估等
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