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最近在看一本叫《大话数据挖掘》的书，简单的摘要总结一些数据挖掘的基础理论知识：
1.Data Mining（在学术界也叫KDD:knowledge discovery in database） ，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的 数据中，提取隐含在其中的，我们事先不知道的、又潜在有用信息的知识的过程。（大多算法建立在：统计学的大数定律基础上）
2.Data Mining 能做什么： 数据挖掘任务包括描述性任务和预测性任务两种：
描述性任务包括聚类、关联分析、序列、异常检测等，
预测性任务包括回归和分类。
（1）：关联规则挖掘 (1994 Apriori 算法)：也包括序列和时间序列
（2）：聚类分析（连续：K-means,K-Medoids,
（离散：K-模，k_原型）
（非球状簇：基于密度的聚类算法：DBSCAN、OPTICS、DENCLUE）
（层次聚类算法：凝聚&&分裂）
（视觉聚类算法）
（3）预测：基本原理是黑箱子模型（不管输入输出之间的具体关系是什么，只关系他们之间的联系，而不在乎他们之间的因果关系）
（4）回归：线性回归，线性拟合
（5）偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因
后续补充。。。
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原文地址：http://blog.csdn.net/hyqsong/article/details/42583953
