模式识别与数据挖掘技术现在有哪些

模式识别与数据挖掘技术是一种利用计算机自动学习和发现数据中模式和关系的技术，主要应用于数据分析、预测和决策等方面。以下是目前常用的模式识别与数据挖掘技术：

1. 分类算法：通过训练数据集，将数据分类为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机等。

2. 聚类算法：将数据分成不同的群组，使同一组内的数据相似度高，不同组之间的数据相似度低，如K均值聚类、层次聚类等。

3. 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的关联规则，发现事物之间的关系，如Apriori算法、FP-Growth算法等。

4. 异常检测：用于识别数据中的异常值，如LOF算法、孤立森林算法等。

5. 回归分析：建立数据之间的函数关系，用于预测未来的数据趋势，如线性回归、多元回归等。

6. 深度学习：一种基于神经网络的模式识别和数据挖掘技术，如卷积神经网络、循环神经网络等。

这些技术可以应用于各个领域，如金融、医疗、电商等，帮助人们更好地理解和利用大数据。