数据挖掘的方法：
1.分类 （Classification）
2.估计（Estimation）
3.预测（Prediction）
4.相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
5.聚类（Clustering）
6.复杂数据类型挖掘(Text，Web ，图形图像，视频，音频等)
数据挖掘
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英
语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从
大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信
息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学
习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。