在当今数字化时代，产生的数据已经远远超出人类的处理能力。因此，大数据分析成为了解决这一难题的有效途径。而要进行有效的大数据分析，建立合适的模型显得尤为重要。本文将综述大数据分析中常用的建模种类，为大家提供一定的参考。

1.回归模型

回归模型是大数据分析中最为常见的建模方法之一。回归模型通过建立自变量与因变量之间的关系模型，解决预测性问题。其中线性回归和非线性回归是较为基础的两种类型。线性回归假设自变量与因变量之间呈现线性关系，而非线性回归则假设两者呈现非线性关系。

2.聚类模型

聚类模型是大数据分析中一种常用的无监督学习方法。其利用样本之间的相似性进行分类，将相似的样本归为同一组，实现数据的有效整理与分析。聚类模型主要分为层次聚类和划分聚类两类。

3.分类模型

分类模型是大数据分析中一种常见的有监督学习方法。其通过训练样本建立自变量与离散因变量之间的关系模型，实现对未知数据的预测分类。分类模型结合了归属度分析、判别分析等多种算法，具有在多个领域应用的潜力。

4.决策树模型

决策树模型是大数据分析中一种有监督学习方法。其模仿人类思维方式，对探索目标的选择进行树形结构表示。决策树模型基于自变量与因变量之间的非线性关系，通过构建决策树解决分类、回归等问题。

5.神经网络模型

神经网络模型是大数据分析中一种近年来备受关注的模型。神经网络模型通过构建多层预测模型，实现有效的信息处理与学习，可应用于图片、语音、文本等多种领域。其中深度学习是神经网络模型的一种具有前沿性的应用。

综上所述，大数据分析中建模种类繁多，不同的问题需要选择适合的建模方法。回归模型、聚类模型、分类模型、决策树模型和神经网络模型是大数据分析中最为常见的建模方法之一。希望本文能为您提供一定的参考和启发。

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