数据挖掘之分类和预测简介

分类和预测是两种使用数据进行预测的方式,可用来确定未来的结果。 分类是用于预测数据对象的离散类别的,需要预测的属性值是离散的、无序的。 预测则是用于预测数据对象的连续取值的,需要预测的属性值是连续的、有序的。 例如,在银行业务中,根据贷款申请者的信息来判断贷款者是属于“安全”类还是“风险”类,这是数据挖掘中的分类任务。而分析给贷款人的贷款量就是数据挖掘中的预测任务。 本节将对常用的分类与预测方法进行介绍,其中有些算法是只能用来进行分类或者预测的,但是有些算法是既可以用来进行分类,又可以进行预测的。 分类的基本概念 分类算法反映的是如何找出同类事物的共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异性特