SQLServer2008数据挖掘：聚类、NaiveBayes与关联规则算法解析

"这篇文档介绍了SQL Server 2008中的三种数据挖掘算法：聚类分析、Naive Bayes和关联规则。聚类分析用于发现数据中的自然群体，Naive Bayes算法基于贝叶斯定理进行预测性建模，而关联规则则寻找数据中的变量关联。所有这三种算法都可以通过SQL Server 2008的挖掘模型查看器进行可视化分析。" SQL Server 2008中的数据挖掘是数据分析的重要工具，提供了多种算法来处理和理解大量数据。首先，聚类分析是一种无监督学习方法，旨在发现数据集中相似对象的自然群体。它通过计算数据点之间的距离（如欧氏距离）来确定对象的相似性，并不断优化分类以最大化内部相似性和外部差异性。在SQL Server 2008中，用户可以通过挖掘模型查看器查看聚类结构，包括分类关系图、分类剖面图和分类特征，以便理解数据的分布和类别特性。 其次，Naive Bayes算法是一种基于贝叶斯统计的分类算法，假设各个属性对分类结果的影响是独立的，尽管这种假设在实际应用中可能过于简化。由于其计算效率高，Naive Bayes算法特别适用于大规模数据集，且在许多情况下能够提供与更复杂算法相当的准确性。在SQL Server 2008中，用户可以通过模型查看器的依赖关系网络、属性配置文件和属性特征来洞察数据的分布和预测模型的构建。 最后，关联规则算法是用于发现数据中项集之间的频繁模式，常用于购物篮分析，以揭示顾客购买行为的关联性。例如，算法可能会找出“如果顾客购买了产品A，他们也更有可能购买产品B”。SQL Server 2008中的关联规则挖掘帮助用户识别这些潜在的“购买组合”，从而为市场营销策略提供有价值的信息。 这些数据挖掘技术在商务分析、市场研究、客户关系管理等领域有着广泛应用。通过SQL Server 2008提供的工具，数据分析师能够深入探索数据，发现隐藏的模式和趋势，从而为企业决策提供强有力的支持。无论是为了细分客户群体、预测未来趋势还是优化业务流程，这些算法都是数据驱动型决策的关键组成部分。