神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用随着计算机科学的快速发展，数据挖掘技术已经成为了数据分析领域中的重要手段。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律，帮助人们预测未来趋势，优化决策。
在数据挖掘中，神经网络是一种非常重要的工具，它在各种数据挖掘任务中都具有重要的应用价值。
本文将介绍神经网络在数据挖掘中的应用，并探讨其未来发展方向。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算机模型，它可以通过学习发现数据中复杂的模式，并用于分类、预测和优化等任务。
神经网络由许多神经元组成，这些神经元之间构成了一个复杂的网络结构。
在神经网络的学习过程中，神经元之间会自动调整其连接权重，从而实现对训练数据的拟合。
二、1.分类在分类任务中，神经网络被广泛应用。
通过对已经分类的数据进行学习，神经网络可以自动地对新数据进行分类。
神经网络的分类精度通常比传统的分类算法要高，尤其是在处理非线性分类问题时效果更加明显。
例如，在银行领域，可以使用神经网络对信用风险进行分析，帮助银行挑选优质的客户，提高贷款的审核效率；在生物信息学领域，可以使用神经网络对未知蛋白质进行分类，以了解其功能、性质等信息。
2.预测神经网络也可以被应用于预测任务中。
通过对已有的数据进行学习，神经网络可以学习到数据中的规律和趋势。
然后，使用已经学习到的规律和趋势，可以对未来数据进行预测。
例如，在股市预测方面，可以使用神经网络对股票价格进行预测；在气象学方面，可以使用神经网络对未来的气象数据进行预测并进行相应的调整。
3.优化神经网络还可以被用于优化任务中。
在这种任务中，神经网络可以学习到某个系统的局部规律，然后使用这些规律进行优化操作。
在一些大规模、高维的优化问题中，神经网络比其他算法更具有优势。
例如，在交通规划方面，可以使用神经网络对交通网络的优化进行分析，在学校排课方面，可以使用神经网络对课表进行排列，以减少教室的使用率，提高学校的资源利用率。
三、神经网络在数据挖掘中的发展方向随着数据挖掘技术的不断发展，神经网络也在不断发展中。
粗糙集神经网络算法在数据挖掘中的研究与应用
挖 掘 （ ａａ ｔ ｇ Ｄ 。 Ｄ ｔ Ｍｉ ｎ ， Ｍ） ｒ ｉ
神经 网络 的 主要 缺点 在于 训 练 时间 长 ； 式对 于 模
用户来说是 一个“ 黑箱 ”其解释 性差 、 ， 缺乏透明度 、 以 难
或缺少清晰 的分析 数据 的数据算法 的情 况下 取得传 统 高结果 的可解释度 。
符号学 习方法所难 以达 到的效果 。
本文提出一种基于粗糙集神经网络的数据挖掘算
收 稿 日期 ： ０ ７０ —０ ２ ０ — ５２ 作 者 简 介 ： 晓 洁 （ ９９） 女 ， 南新 乡人 ， 士研 究 生 ， 王 １ ７一 ， 河 硕 主要 从 事 多媒 体 、 算 机 网 络研 究 。 计
预测性 、 吸引性 、 耗散性 、 非平衡 性 、 可逆 性 和高维 性 不
随着数据库技术 的不 断发 展及数 据库管 理 系统 的 等特性外 ， 还具有 一些传 统技术 所 没有 的特点 ： 分布存 可塑性 、 自适 应性 和 自组织性 ； 较强 的 广泛应 用 ， 大型数 据库 系统 已经 在各行 各业 普及 ， 数据 贮 和并行 处理性 ； 容错性 和鲁棒性 ； 件实现后分类 速度快 ， 硬 可 库 中存储 的数据量 急剧增 大 。在 大量 的数据 背后 隐藏 泛化能力 、 分类 、 预测精度高 ， 法具有 收 算 着许 多重要 信 息 ， 果 把这 些信 息 从数 据 库 中抽 取 出 以快速准 确地 实时处理 ； 如
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第 １卷 第 ４ ５ 期
２０ ０ ７年 Ｏ 月 ７
河 南 机 电 高等 专 科 学 校 学 报
Ｊ ｕｎｌ ｆ ｎ ｎＭｅｈｎｃｌ ｎ ｌｃｒ ａ ｎ ｉｅｒ ｇＣ ｌ ｇ ｏ ｒａ ｏ ａ ｃ ａｉａ ａｄＥ ｅｔｉ ｌ ｇｎ ｅｉ ｏｌ ｅ Ｈｅ ｃ Ｅ ｎ ｅ
神经网络模型在大数据分析中的应用研究
神经网络模型在大数据分析中的应用研究神经网络模型是一种模仿人类大脑神经元结构和工作原理的计算机模型，通过学习和训练来识别模式和处理数据。
随着大数据时代的来临，神经网络模型在大数据分析中的应用也呈现出越来越重要的作用。
本文将探讨神经网络模型在大数据分析中的应用研究以及它所带来的影响和发展趋势。
神经网络模型在大数据分析中的应用主要涉及数据挖掘、机器学习、自然语言处理等领域。
在数据挖掘方面，神经网络模型可以通过对大规模数据进行训练和学习，从中发现隐藏的模式和规律，帮助企业做出更准确的数据预测和决策。
在机器学习方面，神经网络模型可以通过不断的反馈和调整，提高模型的准确性和泛化能力，使得机器能够更好地模拟人类的认知和决策过程。
在自然语言处理方面，神经网络模型可以通过对大量语言数据的学习，实现自然语言的理解和生成，从而推动智能对话系统和语音识别技术的发展。
神经网络模型的应用也带来了一系列的影响和挑战。
首先，神经网络模型需要大量的数据来进行训练和学习，对数据的质量和数量提出了更高的要求。
其次，神经网络模型的训练和优化过程需要大量的计算资源和时间，对计算机性能提出了更高的挑战。
此外，神经网络模型的复杂性和黑盒性也给模型的解释和可解释性带来了一定的困难，如何有效地解释和解释模型的结果成为了一个重要的研究方向。
为了解决上述问题，研究者们提出了许多方法和技术。
例如，可以通过数据增强和迁移学习的方法来提升神经网络模型的性能和泛化能力，减少对大数据的需求。
可以通过并行计算和分布式学习的方法来加速神经网络模型的训练和优化过程，提高模型的效率和可扩展性。
还可以通过可解释性和可视化的方法来解释和解释神经网络模型的结果，增强模型的可理解性和可信度。
在未来，随着大数据的不断增长和技术的不断创新，神经网络模型在大数据分析中的应用还将继续扩展和深化。
研究者们可以不断改进神经网络模型的结构和算法，提高模型的性能和鲁棒性。
可以加强跨学科的合作和交流，共同面对神经网络模型在大数据分析中所面临的挑战和机遇。
数据挖掘中神经网络技术的应用探讨
（ ） 规模 并行分布 处理结构 ， ３大 信息按 内容分布 在整个 网络 上 ， 息处 理是在 大量 神经元 中平行 而又 信
有层 次地进行 。
（） ４ 鲁棒性 ， 即容错性和联想功能 。
邓春红 方 群
（ 安徽机电职业技术学院 信息工程系，安徽 芜湖 ２ １０ ；２安徽师范大学 数学计算机学院，安徽 芜湖 ２ １０ ） Ｉ ４００ ４００
摘
要： 介绍 了在数据挖掘 中应用广泛 的神经网络、 向传播神经 网络技术 ． 反 以及 反向传 播神经算法在性 能方
面 的特 点 ， 绍 了反 向传 播 在 数 据 挖 掘 中 的 实 用 模 型 ， 后 阐述 了数 据 挖 掘 方 法 与 神 经 网络 模 型 结 合 的广 阔 介 最
前景 。
关键词： 神经 网络 ； 反向传播 网络 ； 数据挖 掘
中图分类号：Ｐ ８ Ｔ １３ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ；６ ３ １９ ２ ０ ） ３ ０ ２ 一 ３ １ ７— ７ ４（ ０ ６ ０ — ０ ７ ｏ
作者简介 ｔ 邓春 红（９ ０ ） 男， １７ 一 ． 安徽 芜湖人 ， 安徽机 电职业技术学 院讲 师。
收稿 日期：０ ６－２ １ ２０ － －８ ０
—
２ — ７
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而前者使用的更加广泛９ 。
２反 向传播神经网络 （ａｋ Ｐｏ ａａ ｏ Ｎ ｔｏｋ Ｂ Ｎ） Ｂ ｃ ｒｐｇｔ ｎ ｅ ｒ： Ｐ ｉ ｗ
２１ Ｂ Ｎ 原 理 ． Ｐ
反 向传 播神经 网络 是一种 多层 前馈神 经 网络 ， 以实现 从输入 到输出的任意 的非线性 映射 ， 可 由于权值
人工神经网络及其在计算机科学中的应用
人工神经网络及其在计算机科学中的应用人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），简称神经网络，是一种基于人类神经系统结构的计算模型。
其由许多相互连接的基本单元——神经元（Neuron）构成，以模拟生物神经网络的功能和机制为目的，进而实现某种预期的算法或模式识别能力。
人工神经网络广泛应用于计算机科学中的数据挖掘、预测、识别等领域。
一、神经元神经元是人工神经网络的基本单元。
它由多个树突（Dendrite）和一个轴突（Axon）构成，为多输入单输出结构。
一个神经元的输出信号可以作为其它神经元的输入。
通常，每个树突的权重表示该输入的相对重要性。
一个格网中的神经元通常只与其相邻的神经元相连，使得整个神经网络具有分布式存储特性。
二、传输函数神经网络传输函数是神经网络的基础，通过自动调整，实现目标效果。
常用的传输函数包括S型函数、线性函数、半波正切函数等。
其中，S型函数最为广泛使用。
它具有充分考虑了非线性因素对神经元之间传递信号的影响等特点，可以很好地改善网络的收敛性和精度。
三、训练算法神经网络的训练过程就是通过反向传播错误（Back Propogation，BP）算法来自动调整网络的权值，以达到训练样本的正确分类目标。
神经网络反向传播算法，大致过程是：（1）前向传递信号；（2）计算输出误差；（3）反向传播误差；（4）调整输出权值；（5）计算隐层误差；（6）反向传播隐层误差；（7）调整隐层权值。
通过上述训练过程，神经网络可以自适应地学习处理复杂的输入输出映射关系。
四、应用领域1. 语音识别语音识别是近年来神经网络的研究方向之一。
正是由于其高度的模式识别能力，神经网络成为了语音信号处理的重要工具。
神经网络可以作为一个强大的模式识别机器，可以自适应地学习各种语音的模式和特征，从而实现语音的快速识别和转换。
2. 图像识别图像识别也是神经网络广泛应用的领域之一。
神经网络在图像识别领域的应用涉及到许多技术领域，包括人工智能、计算机视觉、机器学习等。
基于神经网络的数据挖掘方法
基于神经网络的数据挖掘方法随着信息时代的不断发展，数据的产生和存储量呈现爆炸式增长。
如何从海量数据中提取有用的信息，成为了我们面临的一项重要的挑战。
而数据挖掘技术，就是一种从大量数据中提取有用信息的方法。
在这篇文章中，我们将介绍基于神经网络的数据挖掘方法。
一、神经网络概述神经网络是一种从生物学启发得出的机器学习算法。
它由许多个简单的、处理能力较弱的单元（即“神经元”）组成，这些神经元之间通过连接来传递信息。
每个神经元都有自己的权重和阈值，用于确定它们接收到输入时所产生的输出。
神经网络的目的，就是通过在训练数据上反复调整每个神经元的权重和阈值，来实现对输入数据的分类、回归等任务。
二、神经网络在数据挖掘中的应用神经网络在数据挖掘中广泛应用于分类、预测、聚类、关联规则挖掘等任务。
具体地说，神经网络可以被用来建立一个分类器，通过学习一定的输入-输出映射关系，在未知输入数据的情况下，识别并预测其对应的标签。
神经网络也可以用来进行预测，例如通过历史销售数据的学习，预测未来的销售收入。
此外，神经网络可以进行聚类，即将一组数据分成几个相似的群体，其中每个群体都具有不同的特征。
最后，神经网络还可以用于关联规则挖掘，它可以发现不同变量之间的相互关系，如一个变量是否会影响其他变量的值。
三、神经网络的特点与传统的统计模型相比，神经网络具有以下几个特点：1. 可以适应非线性模型：神经网络不需要遵循线性假设，可以处理非线性关系。
正是因为这个原因，神经网络在处理非线性问题上表现得更加优秀。
2. 具有强的自适应能力：人们发现，神经网络在处理模糊的、不确定的、复杂的问题上能够自适应地进行学习，并且表现出非常强的鲁棒性和容错性能。
3. 通用性强，可扩展性好：神经网络具有很强的通用性，能够处理各种数据类型和结构。
同时，神经网络可扩展性好，能够支持大规模的分布式计算。
四、神经网络的应用神经网络已经在很多领域得到广泛的应用，例如金融、医疗、电力、制造等。
BP神经网络在数据挖掘分类中的应用
２ ７毪
２１ Ｉ ｊ （６ （ １ Ｊ
Ｉ 期
吉 大学学撤（ 自然科学版 ）
Ｊｕｎｌ ｔｉ ｏ ｎｖｒｔ Ｎ ｔ ｄ￣ｉ ｃ Ａｉ ｎ ｏｒａｏ Ｊ ｈｕＵ ｉ ｓ ｙ（ ａ ｎ ｓ ｅｉ ｕ ｅ ｅＦ ｔ ） ｎ ｉ ｏ
Ｖｌ ． ７ Ｎ ｌ ｌ ２ ｏ １
Ｊｎ．Ⅸ） ａ ２ ６
文章 编号 ：０ ７ ９ ５ ２ ０ ） ｌ ０ ９— ４ １０ —２８ （０６ ０ 一０５ ０
Ｂ Ｐ神 经 网络在 数据 挖 掘 分 类 中的应 用
莫礼 平 ， 晓 平 樊
（． １ 中南人学信息科学与＿ 丁程学院 ， 湖南 长沙 ４ ０８ ； ． １ ３２ 吉首大学数学 与计算机科学学院 ， ０ 湖南 占首 ４６０ ） １００ 摘 要： 结合人工神经 网络对噪声数据具有高承受能力， 且对 未经训练 的数据具 有分类模 拟 能力的特 点， 讨论 了在数
｝
ｆ 输出层的各神 经元 ｉＩ 向传播误 差 ０ ｒ 反 Ｉ Ｅ Ｒ ＝ｏ ＊（ 一ｏ） Ｔ —Ｏ ） ／ Ｒ ｊ ｊ １ ｊ ＊（ｊ ｊ ； ／ 根据训练样本 的ｌ知类标号 真实输 出 Ｔ， 已 ｊ计算神经元 ｊ 的误差 Ｅ Ｒ Ｒｊ
ｆ 从最后 １ ０ Ｔ 个到第 １ 个隐藏层 的各神经元 ｊ
Ｅ Ｒ ＝ｏ ＊（ 一ｏ ） Ｒ ｊ ｊ １ ｊ ＊∑ｋ（ Ｒ ｋ＊ ｋ ； ／ Ｅ Ｒ ｗｊ） ／ 根据下一较 高层 中连 接到 的所有神经元 的误加权 值来计／ ／ 算隐藏 层神经
元 的误 差 Ｅ Ｒ Ｒｊ
ｆ ｅ ｏｋ中的各权值 Ｗｉ｛ ／ 新权值 ｏ ｎｔ ｒ ｒ ｗ ｊ／ 更 Ａ ｊ ７ Ｒｊ ｏ ／ Ｗｉ＝Ｔ ＊Ｅ Ｒ ＊ ｊ ／ 实际应用 时 ， 一般经验性地设 置为训练 样本／ Ｔ ７ ／ 集迭代次数的倒数
基于神经网络的数据挖掘研究
控 制 理 论 与 应 用
Ｃｏｎ ｒ ｌＴｈ ｏｒ ｎ ｔｏ ｅ ｙ ａ ｄ Ａｐｐ ｉ பைடு நூலகம் ｉ ｎｓ ｌ ｔ ｃ ｏ
Ⅸ 自动 化 技 术 与 应 用 》２ ０ ０ 第 ２ ７年 ６卷 第 ７期
基 于 神 经 网络 的 数 据 挖 掘 研 究
１ 引 言
现代信息技术的高速发展， 数据库应用的规模、范围不断扩 大， 可获得的数据量越来越大， 数据的种类也 日益繁多 。 面对女 此 １ １ 大规模的、并且存在着 “ 噪声” 的数据 ， 如何从中提取出隐含其中
数， 从而得 到更符合实际情况的知识和规则。 在ＡＮ Ｎ的实现过程 中需要大量的数据来产生充足的训练和测试样本模式集 ， 以便有 效地训练和评估神经网络的性能 ， 这一点正好是建立在数据仓库 和大型数据库上的数据工具所能提供的。两者优势互补 ， 将神经 网络应用于数据挖掘具有现实意义和实用价值 。
神经网络是由一个或多个神经元组成的信 息处理系统。对于 具有ｍ个输入节点和ｎ 个输 出节点的神经网络， 输入输出关系可 以 看作是Ｉ维欧氏空间到ｎ ｎ 维欧氏空间的映射模型。 网络实际输出与
看好，ａｔ ｒ ｒｕ 在 １ ７ Ｇ ｒ ｅ ｏｐ ９ 年的—份报告中指出： ｎ Ｇ ９ 数据挖掘技术
有效的、新颖的、潜在有用的并最 终可理解模 式的高级处理过
程。 它的核心技术是 人工智能、机器学习、统计等 ， 但是一个数 据挖掘（ ａａＭｋｔｇ系统并不是多项技术的简单组合 ， Ｄ ｔ ｎｎ ） 而是一
个完整的体系 ， 包括数据采集、预处理 、数据分析 、数据挖掘 、
结果表述与可视化等 。人工神经 网络 （ ｔｆ ｃ ａ Ｎｅ ｒ ｌ Ａｒ ｉｉ ｉ ｌ ｕ ａ
基于神经网络的数据挖掘算法分析
基于神经网络的数据挖掘算法分析第一章神经网络和数据挖掘的概述神经网络和数据挖掘是现代机器学习领域中非常重要的两个分支。
神经网络是模拟人类神经系统的复杂计算模型，用于处理复杂的非线性问题；而数据挖掘则是从大量的数据集合中寻找潜在的规律和模式，以支持决策和预测。
基于神经网络的数据挖掘算法结合了这两个领域的方法和技术，被广泛应用于各种领域中的数据分析与认知任务。
本文将着重介绍基于神经网络的数据挖掘算法的分析方法和原理。
第二章神经网络模型的基础神经网络是一种有多个节点组成的图形结构，其中每个节点代表神经元，用于接受和处理来自其他神经元的输入信号并生成相应的输出信号。
神经元之间的连接强度由权重值表示，它们可以被调整以改变模型的性能。
常见的神经网络模型有感知机、多层感知机和循环神经网络等。
在基于神经网络的数据挖掘算法中，多层感知机是最常用的模型之一。
它由输入层、中间层和输出层三个部分组成，其中输入层接受原始数据的特征向量表示，中间层包含多个隐含层，根据不同的任务需要可以选择不同的中间层数量，而输出层则输出模型的预测结果。
第三章神经网络的训练和优化算法神经网络的性能和效果取决于其权重值的设置，因此需要通过训练网络来调整权重值。
常见的神经网络训练算法有前向传播算法和反向传播算法。
前向传播算法将输入向量传递到输出层，保存所有节点之间的中间层结果。
输出层的误差可以通过比较预测输出与实际输出之间的差异来计算。
反向传播算法从输出层向后计算误差，并根据目标输出和输出层的误差来调整权重。
这个过程反复进行至模型的预测结果达到最优。
此外，梯度下降算法、随机梯度下降算法和Adam算法等优化算法可以加速神经网络的收敛和训练过程。
第四章基于神经网络的数据挖掘算法案例神经网络被广泛应用于各种领域的数据挖掘任务中，例如图像识别、自然语言处理、预测和分类等。
在图像识别任务中，卷积神经网络是一种基于神经网络的算法框架，能够对图像中的特定视觉对象进行识别。
BP-Neural Network
BP神经网络在数据挖掘中的应用第一章数据挖掘及现代神经网络1.1 数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是20世纪90年代中期兴起的一项新技术，是多门学科和多种技术相结合的产物。
1989年8月，在美国底特律召开的第11 届国际人工智能联合会议的专题讨论会上，首次提出了知识发现KDD（Knowledge Discovery in Database）这个概念。
1995年，美国计算机学会（ACM）会议提出了数据挖掘，它形象地把大型数据库看成是存放有价值信息的矿藏，通过有效的知识发现技术，从中挖掘或开采出有用的信息。
由于数据挖掘是KDD过程中的关键步骤，所以常不加区分地使用知识发现KDD和数据挖掘DM这两个术语。
而所谓数据挖掘，就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
数据挖掘常采用的算法及理论有粗糙集（Rough sets）、人工神经网络（Artificial neural networks）、决策树（Decision trees ）、遗传算法（Genetic algorithms）等。
数据挖掘技术主要来源于四个领域：统计分析、机器学习、神经网络和数据库。
所以，数据挖掘的主要方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。
统计方法主要包括：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）、以及模糊集、粗集、支持向量机等。
模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。
系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
粗集方法建立在粗集理论上。
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。
粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。
基于神经网络的数据挖掘技术
基于神经网络的数据挖掘技术数据挖掘技术是近年来快速发展的一种数据分析技术，可以从海量数据中发现有价值的信息，为决策制定提供帮助。
而在众多数据挖掘技术中，基于神经网络的数据挖掘技术因其高效性和精度受到了越来越多人的关注和应用。
本文将介绍基于神经网络的数据挖掘技术的基本概念和应用。
一、基于神经网络的数据挖掘技术概述基于神经网络的数据挖掘技术是通过模拟人脑的神经系统，对数据进行学习，从而通过数据的特征来描述数据之间的相互关系和规律。
神经网络是由大量人工神经元组成的一种数学模型，其可以模拟人类的神经系统，并具有分布式存储、并行计算以及自适应学习等特性。
基于神经网络的数据挖掘技术主要用于处理复杂的非线性数据模型，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等应用领域。
基于神经网络的数据挖掘技术主要包括以下步骤：1. 数据输入：将原始数据输入神经网络，以便神经网络学习数据的特征和规律。
2. 神经网络学习：通过反向传播算法，根据所输入的数据调整神经网络中的权重和阈值，使得神经网络能够发现数据之间的关系和规律，从而实现数据的分类、预测等功能。
3. 神经网络输出：根据学习到的权重和阈值，将数据分类或预测结果输出给用户。
基于神经网络的数据挖掘技术的主要特点包括：能够处理非线性数据模型；学习能力强，可以自适应地调整模型参数，逐渐趋于较优状态；具有高度的并行性和容错性；对噪声数据具有较强的鲁棒性。
二、基于神经网络的数据挖掘技术应用案例1. 图像识别基于神经网络的数据挖掘技术被广泛应用于图像识别领域，例如人脸识别、图像分类、图像检索等应用。
通过深度学习技术对神经网络进行训练，可以实现高效准确的图像识别功能。
例如，在人脸识别领域，基于神经网络的技术已经可以实现具有较高准确度的人脸识别功能，并在安保、支付等领域得到广泛应用。
2. 自然语言处理基于神经网络的数据挖掘技术也被广泛应用于自然语言处理领域，例如机器翻译、自动摘要、语音识别等应用。
神经网络的应用与发展趋势
神经网络的应用与发展趋势一、概述作为人工智能领域的重要分支，近年来在理论研究和实际应用中都取得了显著的进展。
它模拟了人类神经系统的结构和功能，通过大量的神经元相互连接，形成复杂的网络结构，以实现对信息的处理和学习。
神经网络的应用范围广泛，涉及图像识别、语音识别、自然语言处理、控制决策等多个领域，为现代社会的发展提供了强大的技术支持。
随着大数据和计算能力的提升，神经网络的性能得到了极大的提升，其在模式识别、数据挖掘等领域的应用也越来越广泛。
随着深度学习等技术的不断发展，神经网络的结构和算法也在不断优化，使得其能够更好地适应复杂多变的任务需求。
神经网络仍存在一些挑战和问题。
其训练和推理过程需要大量的数据和计算资源，导致在某些场景下应用受限；神经网络的解释性相对较差，难以直接理解其决策过程和依据。
未来的神经网络研究需要在提高性能的加强对其可解释性和鲁棒性的研究，以更好地满足实际应用的需求。
神经网络作为人工智能领域的重要技术，其应用前景广阔，发展趋势向好。
随着技术的不断进步和应用的不断拓展，神经网络将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的快速发展。
1. 神经网络的基本概念与原理作为人工智能领域的重要分支，是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型。
它通过构建大量神经元之间的连接关系，形成复杂的网络结构，以实现信息的处理、存储和输出。
神经网络的基本组成单元是神经元，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过一定的加权和激活函数处理后，产生输出信号并传递给下一层神经元。
神经网络的工作原理主要基于两大核心机制：一是权重和偏置的学习与调整，二是激活函数的非线性映射。
在训练过程中，神经网络通过反向传播算法不断优化网络中的权重和偏置参数，使得网络的实际输出逐渐接近期望输出。
而激活函数的引入则赋予了神经网络处理非线性问题的能力，使其能够更好地逼近复杂函数的映射关系。
根据网络结构的不同，神经网络可分为前馈神经网络、反馈神经网络等多种类型。
神经网络算法在数据挖掘中的应用与优化
神经网络算法在数据挖掘中的应用与优化神经网络算法是现今数据挖掘领域中的一种非常热门的算法，该算法模拟了人脑的神经网络结构，利用大量数据的训练过程，不断地调整神经元之间的连接权重，从而使得神经元的输出结果更加准确地预测出实际情况。
在实际的数据挖掘中，神经网络算法被广泛应用于金融、医疗、教育等领域，能够快速准确地从海量复杂的数据中提取有用的信息，得出有意义的结论。
本文将介绍神经网络算法在数据挖掘中的应用和优化，为读者深入了解神经网络算法提供参考。
一、神经网络算法在数据挖掘中的应用随着互联网、物联网等技术的迅速发展，我们已经进入了信息时代。
在此过程中，大数据也成为了一个普遍存在的概念，而数据挖掘就是应对大数据的一种有效手段。
数据挖掘的核心就是从海量数据中挖掘出有用的信息，用以指导决策和行动。
而神经网络算法就是其中一种较为常用的算法。
在实际的数据挖掘中，神经网络算法可以应用于以下几个领域。
1. 金融领域在金融领域中，神经网络算法可以应用于风险评估。
例如，如何对申请贷款的客户进行评估，以决定是否应该给予该客户贷款。
神经网络算法可以利用客户的信用记录、财务状况、个人背景等信息，通过建立一个神经网络模型来预测该客户的还款能力。
这样，金融机构可以准确地评估客户的信用风险，从而降低不良贷款的风险。
2. 医疗领域在医疗领域中，神经网络算法可以应用于病理诊断。
例如，如何利用医学影像等数据提高病理诊断的准确性。
神经网络算法可以训练出一个基于影像特征的神经网络模型，来实现对肿瘤的自动检测和辅助诊断。
这样，医生可以更加快速、准确地判断患者病情，为治疗提供更好的指导和建议。
3. 教育领域在教育领域中，神经网络算法可以应用于学生行为预测。
例如，如何利用学生的行为数据、成绩等信息对其进行分析和预测，以提高教育教学质量。
神经网络算法可以对数据进行处理和分析，训练出一个能够预测学生行为的神经网络模型，以便在教学中针对学生的实际情况制定个性化的教学方案，提高学生的学习成绩。
数据挖掘中的分类分析方法
数据挖掘中的分类分析方法数据挖掘是一门涉及统计学、计算机科学和机器学习的跨学科领域，它的目的是发现数据中的模式和规律。
分类分析是数据挖掘中的一种重要方法，它通过对数据进行分组和分类，从而预测新数据的类别。
在分类分析中，常用的方法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。
本文将从这几个方面来介绍数据挖掘中的分类分析方法。
决策树是一种广泛应用的分类方法，它通过对数据进行逐步的分割和判断，从而得到一个树状的结构。
在构建决策树的过程中，通常会选择一个特征作为分裂点，然后根据这个特征将数据分割成不同的子集。
接着对每个子集再次选择最佳的分裂点，直到满足停止条件为止。
决策树的优点是易于理解和解释，同时能够处理非线性关系和交互效应。
然而，决策树容易过拟合，需要进行剪枝和优化。
支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类方法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
在SVM中，将数据映射到高维空间，然后在高维空间中寻找一个最优的超平面，使得不同类别的数据点能够被有效地分开。
支持向量机的优点是能够处理高维数据和非线性关系，同时对数据的分布和特征的选择不敏感。
然而，支持向量机在处理大规模数据时计算复杂度较高。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯理论的分类方法，它假设特征之间相互独立，并通过贝叶斯定理计算出每个类别的概率。
在朴素贝叶斯分类器中，每个特征的重要性是相互独立的，因此可以直接计算出每个类别的概率。
朴素贝叶斯的优点是简单快速，能够处理大规模数据和多类别问题。
然而，朴素贝叶斯假设特征之间相互独立，在实际数据中可能并不成立。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的分类方法，它通过构建多层次的神经元网络来学习数据的特征和模式。
在神经网络中，每个神经元接收上一层神经元的输出，并通过激活函数产生输出。
神经网络的优点是能够处理非线性关系和复杂模式，同时对特征的表达能力较强。
然而，神经网络需要大量的训练数据和计算资源，同时模型的解释性较差。
基于人工神经网络的数据挖掘技术在临床中应用进展
ｈ ｌ ｉ １８ ． ｅａ ｈｅｅ ｅｔ ｆｈ ａｅｍ ｎｎ ｃｎ ｌ ａｅ ｎＡ ｔ ｃａ Ｎ ｕａ ｅｗ ｒｓ （Ｎ ）ｓｅｐ ｃ ｌ ｏ ｓｉ ｏｓｉ ｅ ９Ｔ ｃｉ ｍ ｎ ｅｄｔ ｉｉｇｔ ｈ ｏ ｇ ｂ ｓｄｏ ｒｆ ｉ ｅ ｒｌ ｔｏｋ Ａ Ｎ ｉ ｓｅｉｌ ｃｎｐｃ ｕ ｄｎ ９ ｈ ｖ ｏｔ ｅ ｏ ｙ ｉ ｌ ｉ Ｎ ａｙ ｕ ｎ
１４ ９ ３年 由 Ｗ・ ｃ ｌ ｃ Ｍｃｕｌ ｈ和 Ｗ ・ｉｓ 出 了 。此后 ， ・ 依 ｏ Ｐｔ 提 ｔ 冯 诺
向传播阶段。反传阶段 中通过连续不断的在相对与误差
函数 斜 率 下 降 的方 向上 计 算 网络 权值 和偏 差 ，并 依 次 改 变权 值来 逐 渐逼 近 目标 。在学 习 过程 中 ， 两个 过程 周 而 这 复始 地 进行 ，直 至 网络 输 出的误 差 减 少 到 可接 受 的程 度
或完成预定的学 习次数 。随着 Ａ Ｎ研究 的不断深入 ， Ｎ 新
Ａｂ ｔ ｃ： ａａｍｉｉ ｃ ｎｌｇ ａ ｒａｙｄｖｌｐｄｓ ｃ ｅ１ｔ ｔｒａｉｎｌ ｒｆ ｉ ｔ ｌ ｅｃ ｉｔ ｏｆｒｎｅｗ ｉｈｗ ｓ ｓｒ ｔＤ ｔ ｎｎ ｔ ｈ ｏｏｙｈ ｓｇ ｔ ｅｅｏｅ ｉ ｅｔ ｈｉ ｅｎｔ ａ ａ ｉｃａ ｉ ｅ ｉ ｎｅｊ ｎ ｃｎｅｅｃ ｈｃ ａ ａ ｇｅ ｅｌ ｎ ｈ ｌ ｎ ｏ ｔ ｉ ｌｎ ｌｇ ｏ
BP神经网络在数据挖掘中的应用
BP神经网络在数据挖掘中的应用摘要：随着信息技术的发展以及数据库管理系统的广泛应用，作为系统数据支撑的数据库，其存储的数据量急剧增大。
运用数据挖掘技术，可以提取到这些海量的数据背后隐藏着的许多重要信息。
但是，目前在大量非线性、多目标的复杂数据挖掘中仍存在一些问题。
而神经网络在处理非线性、多目标数据方面有着较大优势。
因此，本文将神经网络与数据挖掘相结合，阐述了BP神经网络在数据挖掘中应用的关键技术及实现方法。
关键词：数据挖掘；BP神经网络；分类1数据挖掘技术1.1数据挖掘的含义随着数据库技术及信息技术的不断发展，数据库管理系统在各个行业得到广泛应用。
随之而来，数据库中存储的数据量急剧增长。
在这些海量数据背后，隐藏着许多的重要信息，如果能把这些信息通过某种方式从数据库中抽取出来，将为数据的所有者创造出很多潜在利润和价值。
这种从海量数据中挖掘提取出可能有潜在价值信息的技术，称之为数据挖掘（DataMining）。
[1]1.2数据挖掘的功能数据挖掘的目标是帮助决策者发现数据间潜在的关联、特征、趋势等可能有潜在价值的信息，从而做出前摄的、基于的决策。
为企业带来利益或者为科学研究寻求到突破口。
其主要功能如有：（1）预测：数据挖掘可以在大型数据库中的海量数据中寻找预测性信息，把握分析对象发展的规律，对未来的发展趋势做出预见.（2）关联分析：数据关联是数据间存在的一类重要的可被发现的。
关联分析的主要目的是找出数据库中隐藏的关联与关联网。
（3）聚类：识别出分析对象数据内在的关联规则，按照这些规则把对象分成若干类。
（4）分类：按照分析对象的属性及特征，建立不同的组类来描述事物。
（5）偏差检测：在数据库的数据中，常有一些异常数据，从数据库中识别检测这些偏差很有意义。
1.3数据挖掘的处理过程数据挖掘的处理过程是一个迭代的人机交互过程，主要由以下部分组成：（1）问题定义：在数据挖掘开始之前，最重要的就是要理解数据所涉及领域内的业务问题，在此基础上对目标进较为行明确的定义。
深度学习技术在数据挖掘中的应用
深度学习技术在数据挖掘中的应用近年来，深度学习技术在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
深度学习技术以神经网络为基础，通过多层次的非线性变换，将原始数据转化为更具表示能力的特征表示，从而实现对复杂数据的分析和理解。
本文将介绍深度学习技术在数据挖掘中的应用，并探讨其优缺点。
一、深度学习技术在图像识别中的应用深度学习技术在图像识别中的应用是其最为经典的应用之一。
传统的图像识别方法主要基于手工构造的特征表示，例如SIFT、HoG等。
这些特征表示虽然在一定程度上可以提高图像识别的准确率，但构造过程繁琐且受限于人类直觉，无法全面捕捉图像的特征。
深度学习技术通过神经网络自动学习特征表示，不仅降低了特征构造的负担，还能够发现更加高度抽象的特征。
在图像分类任务中，深度学习技术已经超越了传统的手工特征方法，在多个数据集上都取得了最优结果。
二、深度学习技术在自然语言处理中的应用深度学习技术在自然语言处理领域也有广泛的应用。
自然语言处理是指计算机技术与人类语言学的交叉学科，旨在实现机器对自然语言的理解和应用。
深度学习技术通过神经网络模型，能够解决自然语言处理中的语义理解、机器翻译、文本分类、信息抽取等多个任务。
深度学习技术在自然语言处理中的应用也面临一些挑战。
例如，不同的自然语言之间存在着词汇和语法的差异，模型的泛化能力较差；同时，深度学习模型需要海量的数据进行训练，但对于一些特定领域的任务，数据可能比较有限，难以获取。
三、深度学习技术在推荐系统中的应用推荐系统是指基于用户历史行为、兴趣等信息，为用户推荐其感兴趣的商品、音乐、电影等信息的系统。
深度学习技术在推荐系统中可以通过神经网络模型，学习用户兴趣的高度抽象表示，从而提高推荐系统的精准度和效果。
与传统的推荐算法相比，深度学习技术在模型的表示能力和预测准确度上具有更显著的优势。
但深度学习模型的运算量大，对硬件设备的要求也较高。
四、深度学习技术在金融领域中的应用深度学习技术在金融领域中也有广泛的应用。
AI技术在数据挖掘中的应用方法探析
AI技术在数据挖掘中的应用方法探析一、引言数据挖掘作为信息技术领域中的重要分支，致力于从大量的数据中寻找隐藏的模式、关系和规律。
近年来，随着人工智能技术（AI）的快速发展，AI在数据挖掘中的应用方法也得到了不断拓展和深化。
本篇文章将探究AI技术在数据挖掘中的应用方法，并解析其原理、优势以及潜在挑战。
二、基于机器学习算法的数据挖掘1.监督学习算法监督学习是最常见的机器学习算法之一，在数据挖掘领域有着广泛应用。
其基本思想是通过给定样本来训练模型，然后利用该模型进行预测和分类任务。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
2.无监督学习算法相对于监督学习，无监督学习更适用于没有标签或目标变量的情况下进行数据挖掘。
它主要通过聚类、关联规则挖掘等方法来发现未知的内部结构和关系。
常用的无监督学习算法有k-means聚类、Apriori关联规则挖掘等。
三、深度学习在数据挖掘中的应用方法深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习技术，其能够通过多层次的非线性变换对原始输入数据进行特征提取和表示。
在数据挖掘领域，深度学习被广泛应用于图像识别、自然语言处理等任务，并取得了显著成果。
1.卷积神经网络（CNN）在图像挖掘中的应用卷积神经网络作为深度学习中的一种常见模型，因其良好的特征提取能力而在图像挖掘方面表现出色。
通过使用卷积层和池化层对图像进行处理，CNN可以有效地从大量的图像数据中提取出高级抽象的特征信息。
2.递归神经网络（RNN）在自然语言处理中的应用递归神经网络是一种专门针对序列数据处理任务设计的模型，如文本分类、情感分析等。
RNN具备记忆能力，可以捕捉到序列之间复杂的依赖关系和上下文信息。
这使得它在解决自然语言处理问题时具有一定优势。
四、AI技术在数据挖掘中的优势1.处理大规模数据能力强随着互联网和物联网的快速发展，我们正处于一个“数据爆炸”的时代。
AI技术由于其高效的处理能力，可以轻松应对海量数据，帮助提取其中的价值信息。
深度学习在数据挖掘中应用及相关介绍
深度学习在数据挖掘中应用及相关介绍摘要当今，由于互联网频繁的使用，海量的数据的产生，人们已然进入了大数据时代。
在人们日常生活中产生了大量的数据，由于这些数据涉及信息量巨大、内容越来越复杂，导致对数据的分析和使用过程中所需考虑的问题越来越多。
随着问题的加深深度学习在数据挖掘上的应用应运而生。
本文对深度学习和数据挖掘进行一定的介绍和了解，以此分析总结深度学习在数据挖掘上的应用。
【关键词】数据挖掘神经网络深度学习人工智能1 引言在大数据时代，我们已经离不开对数据进行分析与处理。
大数据正在成为生活中的一部分：用大数据预测疾病，用大数据预测奖项，用大数据支撑智能交通，用大数据助力企业商业决策，用大数据分析客户心理。
随着人们对数据结果的要求日益增加，人们提出了诸如分类、聚类、结合神经网络等更加可靠的方案。
然而大量的数据中存在有用和无用的数据，如何从繁琐的大数据中取其精华去其糟粕成为当前挖掘数据中亟须解决的问题。
为了这一需求人们对在数据处理中应用深度学习进行研究与技术推进，以此来适应在大数据时代下各领域对数据的应用。
2 数据挖掘从海量的数据库中挖掘信息的过程挖掘就称之为数据挖掘〔Data Mining〕。
换句话说，在数据库中的海量数据里找出隐含的、之前未知的有研究价值的信息的这一非平凡过程就是所谓数据挖掘。
数据挖掘是一项探测大量数据的业务流程，而且以发现有意义的模式〔pattern〕和规则〔rule〕为目的的。
数据挖掘是基于机器学习、人工智能、模式识别等的一种决策支持过程，来智能分析企业数据，做出归纳性预测，帮助决策者根据已挖掘出的潜在的模式决策出正确的方案。
数据挖掘是要构造一个分类函数或模型〔常称作分类器〕，该函数是根据事物属性、特点加以划分，而且该函数或模型能把数据库中的数据项映射到一个指定的分类类别，即分类功能；把整个数据库划分成不同的群组，并且规定同一群组内数据尽量接近相同、不同的组群差异显著，此为数据的聚类；关联分析就是采用关联规则和序列模式技术发现数据库各值的相关性；数据的预测顾名思义，把握数据规律，做出合理推测；偏差的检测是对少数的极端数据进行分析，说明其内在原因。
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神经网络在数据挖掘中的应用————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：ﻩ神经网络在数据挖掘中的应用摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。
在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题．关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘１．引言在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。
数据挖掘技术应运而生。
并显示出强大的生命力。
和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。
它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。
数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。
数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。
作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。
数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。
并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。
数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。
数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。
从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。
数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。
它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。
所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。
最后将分析结果呈现在用户面前。
根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。
神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。
把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。
而在ANN的实现过程中，又往往需要大量的数据来产生充足的训练和测试样本模式集,以便有效地训练和评估ANN的性能，这一点正好是建立在数据仓库和大型数据库上的数据挖掘工具所能提供的。
由于AＮN和ＤM两者的优势互补，将神经网络用于数据挖掘具有现实意义和实用价值。
神经网络是模拟人脑内部结构，在模拟推理、自动学习等方面接近人脑的自组织和并行处理的数学模型。
其优点之一是,不依赖于对象,通过学习将输入、输出以权值的方式编码，把它们联系起来。
神经网络在数据挖掘中的优势是：噪声数据的强承受能力,对数据分类的高准确性,以及可用各种算法进行规则提取。
因此,常常借助神经网络来进行数据挖掘。
2．数据挖掘数据挖掘(Daｔa Miｎｉng).又称数据库中的知识发现（Kｎｏｗledｇe Ｄiｓcovery in Databaｓe.KDD).是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式．它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
数据挖掘是进行数据查询．它能够找出过去数据之间的潜在联系．从而促进信息的传递。
数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测．从而很好地支持人们的决策。
２.1数据挖掘的发展数据挖掘(DM)的实质是一种发现知识的应用技术,是一个提取有用信息的过程。
与数据挖掘意义相近的术语有数据开采、知识抽取、信息收集和信息发现等，现在普遍采用的主要有数据挖掘和数据库中的知识发现(Ｋnｏwｌeｄｇe Ｄｉscoveｒy ｉn Daｔabase,KＤD）。
KDＤ一词最早出现在1９8９年8月举行的第l１届国际联合人工智能学术会议上，它是指从数据库中抽取大量数据中隐含的、潜在的和有用的知识的过程。
在1993年，IEEＥ的Knowledｇe ａnd Data Ｅngineｅriｎｇ会刊出版了KDD技术专刊，发表的论文和摘要体现了当时KＤD的最新研究成果和动态。
目前KDD的国际研讨会的数量和规模逐渐扩大，１９9７年数据挖掘和知识发现的国际学术刊物Ｄatａ Mining and Ｋnｏwｌedge Diｓcｏveｒｙ开始创刊，许多杂志刊物也为数据挖掘开辟了学术专栏,为该领域的研究与交流提供了广阔的舞台。
由于数据挖掘可以为企业构筑竞争优势,为社会带来巨大的经济效益，一些国际知名公司也纷纷加入数据挖掘的行列，研究开发相关的软件和工具。
美国的IBM公司于19９6年研制了智能挖掘机，用来提供数据挖掘解决方案;SＰSS股份公司开发了基于决策树的数据挖掘软件——一ｓＰsSｃＨAID；思维机器公司在１997年开发了Darwin这一数据挖掘套件,还有Ｏｒａcｌe公司、ＳAＳ公司和Ｍapiｎfｏ公司等都开发了相关的产品。
此外，在Interneｔ上还有不少ＫDD电子出版物，其中以半月刊Knｏwlｅdge Dｉｓcovery Nｕggeｔs 最为权威,另一份在线周刊为Dｓ(决策支持),１997年开始出版。
自由论坛DM ＥmａｉｌＣlｕｂ可以通过电子邮件讨论数据挖掘和知识发现的热点问题。
数据挖掘是数据库和信息决策领域的最前沿的研究方向之一,已引起了国内外学术界的广泛关注。
在我国已经开始进行数据挖掘技术的研究,但还没有看到数据挖掘技术在我国成功应用的大型案例。
２.2 数据挖掘的分类数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，因此分类的方法也有多种。
按挖掘对象分:有关数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库和万维网（WEB)等。
按挖掘方法分：粗略分为机器学习方法、统计学方法、神经网络方法和数据库方法等。
机器学习可细分为归纳分析（决策树和规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法可细分为回归分析（多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别和非参数判别等)、聚类分析(系统聚类和动态聚类等）、探索性分析（主成分分析法和相关分析法)等;神经网络可细分为前馈式神经网络（ＢP算法）、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等）等。
按挖掘任务分：可分为关联规则发现、分类、聚类、时间序列预测模型发现和序贯模式发现等。
2.3数据挖掘的技术方法(1）分析方法数据挖掘中大量采用统计分析方法,如描述统计、概率论、回归分析、时间序列分析、多元分析等。
回归分析是用于了解自变量和因变量之间的关系，并用这些关系来进行分析和预测。
时间序列分析，即利用时间序列模型进行分析。
多元分析是对多维随机变量进行分析的技术，其主要有主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析及典型相关分析等。
(2)决策树决策树主要是基于数据的属性值进行归纳分类，常用于分类的层次方法有“If—Tｈｅn”规则。
决策树方法的最大优点就是可理解性,比较直观它与神经网络最大的区别是，决策树可以解释如何得出结果的决策过程。
其缺点是处理复杂性的数据时,分支数非常多，管理起来难度很大。
同时，还存在数据的缺值处理问题。
其算法有ID3、C4．5、CART和CHAID等,目前出现的两种新算法SLIQ和SPRＩNT,可以由非常大的训练集进行决策树归纳，可以处理分类属性和连续性属性。
(３)神经网络一种模仿人脑思考结构的数据分析模式,由输入变量或数值中自我学习并根据学习经验所得的知识不断调整参数,以期得到资料的模式。
是建立在自学习的数学模型基础之上，它可以对大量复杂的数据进行分析，并能完成对人脑或计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析。
其实神经网络的处理过程主要是通过网络的学习功能找到一个恰当的连接加权值来得到最佳结果。
比较典型的学习方法是回溯法。
通过将输出结果同一些已知值进行一系列比较,加权值不断调整，得到一个新的输出值,再经过不断的学习过程，最后该神经网络得到一个稳定的结果。
3.神经网络人工神经网络(ANN)是由大量并行分布式处理单元组成的简单处理单元．它有通过调整连接强度而从经验知识进行学习的能力并可将这些知识进行运算．是模拟人脑的一种技术系统。
神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上,根据生物神经庀和神经网络的特点，通过简化、归纳,提炼总结出来的一类并行处理网络,利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
人工神经网络是由大量简单的神经元按某种方式连接形成的智能仿生网络,它以简单非线性神经元作为处理单元,通过广泛连接构成大规模分布式并行处理非线性动力学系统方式,它不依赖于精确数学模型,而显示出自适应!自学习功能。
194３年,法国心理学家W.S．McCulocｈ和W.Ｐitts在分析综合神经元基本特征的基础上提出了第一个神经元数学模型,开创了人类自然科学技术史上的一门新兴科学ＡNN的研究。
从1943年到现在,神经网络已经发展成为一门多学科领域的边缘交叉学科。
198６年，Rumelｈaｒt和Hinｔｏn提出了误差后向传播神经网络BP(Errｏｒ Bａck Ｐroｐa ｇation Neｕral Ｎet.ｗoｒk)。
ＢP神经网络是由输入层节点、隐含层节点和输出层节点组成。
对于输入的信号，是由对应的每个训练样本度量的属性组成的,每个属性分别输入到输入层的各个单元中；这些单元加权输出到隐含层的各个“类神经元”中;该隐含层的加权输出可以输入到另一个隐含层，如此下去;最后一个隐含层的加权输出作为构成输出层的单元的输入。
输出层发布给定样本的网络预测。
误差后向传播是通过迭代处理一组训练样本，将每个样本的网络预测与实际知道的类标号比较，进行学习,得出误差信号。
将误差信号进行反馈，对于每个训练样本,修改权值,使得网络预测和实际类之间的均方误差最小。
这种修改是“后向”进行的，即由输出层，经由每个隐含层,到第一隐含层。
BP神经网络对应着一定的输入和输出,由事物的属性转换成相应的数据作为输入数据，输出数据则对应着相应的事物主题,隐含的神经网络决定着分类规则。