A. 分类是一种常用的数据挖掘方法，它通过对已知类别的数据样本进行训练，学习一个分类模型，然后将该模型应用于未知类别的数据样本进行分类。分类方法广泛应用于垃圾邮件识别、疾病预测等领域。
B. 聚类是一种将数据样本按照某种相似性度量进行分组的方法。聚类方法可以将数据样本划分为不同的簇，同一簇内的数据样本相互之间比较相似，而不同簇之间的数据样本相互之间比较不相似。聚类方法广泛应用于客户细分、异常检测等领域。
C. 关联规则挖掘是一种从大量数据中挖掘出有趣的相关性关系的方法。关联规则挖掘通常采用Apriori算法，该算法通过不断发现频繁项集，生成关联规则，从而发现数据之间的相关性关系。关联规则挖掘广泛应用于购物篮分析、产品推荐等领域。
数据挖掘常用的方法包括分类、聚类和关联规则挖掘等。这些方法在不同的应用领域中有着广泛的应用。
