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数据挖掘：分类与回归：特征选择与降维

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。数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的有价值知识，以支持决策制定。数据挖掘技术广泛应用于商业智能、科学研究、工程、医疗健康等领域。

数据挖掘的基本步骤包括：1.数据准备：清洗数据，处理缺失值，标准化数据等。2.数据探索：通过统计和可视化手段理解数据的分布和特征。3.模型构建：选择合适的算法，如分类、回归、聚类等，构建模型。4.模型评估：使用测试数据集评