データマイニングシステムの分類は何ですか？

データマイニングとは、大量のデータから知識を抽出またはマイニングすることです。データマイニングは通常、大量のデータが保存および処理される場所で使用されます。

データマイニングは学際的な分野であり、データベースシステム、統計、機械学習、視覚化、データサイエンスなどの一連の分野の集合体です。使用するデータマイニングアプローチに応じて、ニューラルネットワーク、ファジーおよび/またはラフ集合理論、知識表現、帰納論理プログラミング、高性能コンピューティングなど、他の分野の手法を適用できます。

マイニングするデータの種類または特定のデータマイニングアプリケーションで確立され、データマイニングシステムは、空間データ分析、データ検索、パターン識別、画像分析、信号処理、コンピューターグラフィックス、ネットワークテクノロジー、経済学、ビジネス、バイオインフォマティクス、または心理学。

データマイニングの分類は次のとおりです-

マイニングされたデータベースの種類による分類 −データマイニングシステムは、マイニングされたデータベースの種類に応じて分類できます。データベースシステムは、さまざまな基準（データモデル、または含まれるデータやアプリケーションの種類を含む）に従って分類でき、それぞれにデータマイニング技術が必要になる場合があります。

たとえば、データモデルに従って分類する場合、リレーショナル、トランザクション、オブジェクトリレーショナル、またはデータウェアハウスのマイニングシステムを使用できます。特殊なタイプのデータ処理に従って分類する場合、空間、時系列、テキスト、ストリームデータ、マルチメディアデータマイニングシステム、またはワールドワイドウェブマイニングシステムがある場合があります。

マイニングされた知識の種類による分類 −データマイニングシステムは、マイニングする知識の種類に応じて分類できます。これは、特性分析、識別、関連付け、相関分析、分類、予測、クラスタリング、外れ値分析、進化分析などのデータマイニング機能に基づいています。データマイニングシステムは通常、複数の統合されたデータマイニング機能をサポートします。

使用する手法の種類による分類 −データマイニングシステムは、採用されている基本的なデータマイニング技術に従って分類できます。これらの手法は、自律システム、対話型探索システム、クエリ駆動型システム、または採用されているデータ分析の方法に関連するユーザーインタラクションの程度に応じて説明できます。

適合したアプリケーションに応じた分類 −データマイニングシステムは、適応するアプリケーションに応じて分類することもできます。たとえば、データマイニングシステムは、金融、電気通信、DNA、株式市場、電子メールなどに合わせて分類的に調整できます。アプリケーション固有の方法の統合が必要になることが多い複数のアプリケーションがあります。