machine-learning - 关于数据挖掘的基本查询

Question

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使用数据挖掘，我们能够使用相关性等技术在大量数据中找到有用的模式，并且必须存在一些用于此目的的开源工具(有哪些示例？)。

这是基于拉的还是基于推的？我的意思是，我们是否提供数据集以及特定查询作为数据挖掘引擎的输入，并且它为我们提供答案(如在 SQL 中)或者我们只提供大数据集作为引擎的输入，并且它依靠自己的查找模式(我们从来不知道存在和/或我们无法为此制定查询)，因此我们并没有真正从中提取任何特定查询，它将模式推送给我们。

快速阅读维基百科文章并不能清楚地澄清我的疑虑。

Answer 1

作为开源看看 Weka 。

关于推拉的事情，嗯，两者兼而有之。但事情并不那么简单。你一定是在寻找什么东西。例如。如果您正在寻找集群，有一些无监督算法可以在最少的指导下为您提供答案。

在实践中，如果您了解所分析的数据并且正在寻找有意义的规律和模式，事情就会更有意义。

使用 Weka 会让您更好地了解各种可能性。