データマイニング - Wikipedia

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"データの巨大集合やデータベースから有用な情報を抽出する技術体系"

頻出パターン抽出
データ集合の中から，高頻度で発生する特徴的なパターンを見つける。
* 相関ルール抽出 例1：スーパーでビデオを買った人のうちガムテープを買う人が多い
→ 両者を同じ場所に置く。
* その他の頻出パターン o 時系列やグラフを対象としたものもある

クラス分類
* 代表的な手法：単純ベイズ分類器, 決定木, サポートベクターマシン
o 例：薬品の化合物のデータから，その化合物に薬効がある・ないといったカテゴリを予測

回帰分析
与えられたデータに対応する実数値を予測する問題
* 代表的な手法：線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトル回帰
o 例：曜日、降水確率、今日の売上げなどのデータを元に、明日の売上げを予測

クラスタリング
o 例：Webの閲覧パターンのデータから、類似したものをまとめることで、閲覧の傾向が同じ利用者のグループを発見する。