数据挖掘工具

基于神经网络的工具

      由于对非线性数据的快速建模能力，基于神经网络的数据挖掘工具现在越来越流行。其开采过程基本上是将数据聚类，然后分类计算权值。神经网络很适合非线性数据和含噪声数据，所以在市场数据库的分析和建模方面应用广泛。

基于规则和决策树的工具

大部分数据挖掘工具采用规则发现或决策树分类技术来发现数据模式和规则，其核心是某种归纳算法。这类工具通常是对数据库的数据进行开采，生产规则和决策树，然后对新数据进行分析和预测。这类工具的主要优点是，规则和决策树都是可读的。

基于模糊逻辑的工具

其发现方法是应用模糊逻辑进行数据查询、排序等。该工具使用模糊概念和“最近”搜索技术的数据查询工具，它可以让用户指定目标，然后对数据库进行搜索，找出接近目标的所有记录，并对结果进行评估。

综合多方法工具

不少数据挖掘工具采用了多种开采方法，这类工具一般规模较大，适于大型数据库牗包括并行数据库牘。这类工具开采能力很强，但价格昂贵，并要花很长时间进行学习。

摘自《数据挖掘讨论组》