数据挖掘之预测

数据挖掘的任务分为描述性任务（关联分析、聚类、序列分析、离群点等）和预测任务（回归和分类）两种。本文简介预测任务。

数据挖掘预测与周易预测有相似之处。周易建立在阴阳二元论基础上，对天地万物进行性状归类（天干地支五行论），精确到可以对事物的未来发展做出较为准确的预测。许多学者认为周易理论依据是万事万物的相似性、关联性和全息性原理。这三个原理已被现代科学所证实。全息性是指事物的某一局部包含了整体的信息。例如，法医工作者对一根毛发进行化验，得出受害者或嫌疑人的许多身体特征。

周易预测通过对历史事件的学习来积累经验，得出事物间的相似性和关联性，从而对事物的未来状况做出预测。数据挖掘预测则是通过对样本数据（历史数据）的输入值和输出值关联性的学习，得到预测模型，再利用该模型对未来的输入值进行输出值预测。一般地，可以通过机器学习方法建立预测模型。DM（Data Mining）的技术基础是人工智能（机器学习），但是DM仅仅利用了人工智能（AI）中一些已经成熟的算法和技术，因而复杂度和难度都比AI小很多[2]。

机器学习：假定事物的输入、输出之间存在一种函数关系y&