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数据挖掘：特征选择：特征选择在实际项目中的应用案例

1数据挖掘概述

1.1数据挖掘的基本概念

数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可以是模式、关联、趋势或异常。数据挖掘不仅仅是一种技术，它是一个多步骤的流程，涉及数据预处理、模型构建、模型评估和结果解释等多个环节。数据挖掘的目标是发现数据中的隐藏知识，为决策提供支持。

1.1.1数据挖掘的类型

分类：预测一个数据点属于哪个已知类别。

回归：预测一个连续值的输出。

聚类：将数据点分组到不同的簇中，簇内的数据点相似度高。

关联规则学习：发现数据集中项之间的关系