「洪豆圆桌派」有哪些常见的大数据分析模型？

高深莫测

常见的大数据分析模型：
1. 聚类分析：将数据集中的对象分成不同的组，每组内的对象具有相似的特征。
2. 关联规则挖掘：发现数据集中的项之间的关联关系，例如购物篮分析。
3. 决策树：通过对数据集进行分类和分割，构建一棵树形结构，以便预测未来的结果。

关联规则挖掘模型:用于发现数据集中的项之间的关联关系,例如购物篮分析中的频繁项集挖掘。

聚类模型:用于将数据集中的对象按照相似性进行分组,常用的算法包括K-means聚类和层次聚类。

分类模型:用于根据已知的属性值将数据集中的对象分类到预定义的类别中,常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等

神经网络：一种模拟人脑神经元的计算模型

rfm模型

聚类模型

kmeans
svm

聚类模型：用于将数据集中的对象按照相似性进行分组，常用的算法包括K-means聚类和层次聚类。

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