数据关联方法综述

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数据关联方法综述

数据关联是指对两个或多个数据集之间关联特征，以及来自不同数据集之间体现的特定内在关系的定量分析。它可以从低维展开到高维应用，并利用从数据建模中提取出的信息来提高数据分析准确性。

最近几年来，数据关联技术已成为机器学习和数据科学中的重要组成部分，被广泛应用于各种应用领域，如医学诊断、软件开发、商业分析等。 数据关联技术的目的是从数据集中提取有用的信息，并把它们连接到某个特定的目的。这种连接可以在几个不同的技术上实现，包括关系型（也称为关系编程）、因子分析、朴素贝叶斯分类器、决策树、聚类和神经网络。

关系型技术是数据关联技术的基础。它基于数据关系，在数据库中发现与目标关联的任何特征。因子分析和朴素贝叶斯分类器则基于数据选取模式，以形成基于统计度量和预测分布的模型。决策树是一种基于规则建模的机器学习技术，它对给定的变量定义一系列分类规则，以获得有用的关联数据。聚类也用于数据关联，它基于提供的特征映射和聚类结果，可以识别具有相同特征集的不同组。最后，神经网络是用于分类和预测的先进机器学习技术。它利用用户给定的多个变量进行分类和关联，以实现对特定数据集的进一步洞察。

总的来说，数据关联技术是一种强大的工具，可以收集、可视化和分析来自不同数据集的关联特征，以帮助了解有用的信息。它的目的是探索来自不同数据集的隐藏信息，解决复杂的业务问题和提高决策效率。

参考文献：

[1] Patel, V.K. and Goel, A.K. (2016). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufman.

[2] Kotsiantis, S.B., Zaharaki, D. and Pintelas, P. (2018). Machine Learning: A Review of Classification and Combination Techniques. Academic Press.