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分類是用于識別什么樣的事務屬于哪一類的方法，可用于分類的算法有決策樹、bayes分類、神經網絡、支持向量機等等。
數據挖掘的一般流程
第一步，建立模型，確定數據表中哪些列是要用于輸入，哪些是用于預測，選擇用何種算法。這時建立的模型內容是空的，在模型沒有經過訓練之前，計算機是無法知道如何分類數據的。
第二步，準備模型數據集，例子中的模型數據集就是1000個會員數據。通常的做法是將模型集分成訓練集和檢驗集，比如從1000個會員數據中隨機抽取700個作為訓練集，剩下300個作為檢驗集。
第三步，用訓練數據集填充模型，這個過程是對模型進行訓練，模型訓練后就有分類的內容了，像例子圖中的樹狀結構那樣，然后模型就可以對新加入的會員事例進行分類了。由于時效性，模型內容要經常更新，比如十年前會員的消費模式與現在有很大的差異，如果用十年前數據訓練出來的模型來預測現在的會員是否會購買自行車是不合適的，所以要按時使用新的訓練數據集來訓練模型。
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