数据挖掘模型一般分为哪两大类

数据挖掘模型一般分为监督学习模型和非监督学习模型两大类。

数据挖掘模型主要分为两大类，根据是否有预先定义的标签数据，可以分为：

1. 监督学习模型：这类模型在训练过程中需要使用到带有标签的数据集，即每个数据点都有一个已知的类别或目标值。常见的监督学习模型包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、逻辑回归等。这些模型通过学习输入数据与输出标签之间的关系，来预测新的、未标记数据的类别。

2. 非监督学习模型：这类模型在训练时没有预先定义的标签数据，其目的是从数据中发现隐藏的结构或模式。非监督学习模型包括k-means聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、关联规则挖掘（如Apriori算法）等。这些模型通过对数据进行分析，自动将数据点分组或发现数据中的关联性。

这两大类模型在数据挖掘中都有着广泛的应用，且在实际应用中，可能还会用到半监督学习和无监督学习等其他类型的模型。