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数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。
算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。[1]
算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：
说明数据集中的事例如何相关的一组分类。
预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树。
预测销量的数学模型。
说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则，以及一起购买产品的概率。