数据挖掘与数据融合

数据挖掘和数据融合是两个相关但不同的概念。

数据挖掘是从大量的数据中提取隐含的、未知的、有用的信息的过程，它利用机器学习、神经网络、决策树、聚类分析等方法，可以帮助我们发现数据的规律、趋势和异常，从而对数据进行深入的理解和利用。

而数据融合技术是指将多个数据源中的数据整合在一起，生成更加全面、准确和可靠的数据。它利用各种技术和方法，将不同类型、不同来源的数据进行有机的融合，以提高数据的准确性和可信度，挖掘出更多有用的信息。

因此，数据挖掘和数据融合在数据处理过程中是两个不同的环节，它们之间有着明显的区别。