প্যাটার্ন মাইনিংয়ের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা নিম্নরূপ -
প্যাটার্ন মাইনিং সাধারণত শব্দ ফিল্টারিং এবং ডেটা ক্লিনিং এর জন্য ব্যবহার করা হয় অনেক ডেটা-ইনটেনসিভ অ্যাপ্লিকেশনে প্রিপ্রসেসিং হিসাবে। এটি মাইক্রোয়ারে ডেটা অন্বেষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, এতে হাজার হাজার মাত্রা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে (যেমন, জিন বর্ণনা করা)।
প্যাটার্ন মাইনিং তথ্যের মধ্যে লুকিয়ে থাকা অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়া এবং ক্লাস্টারগুলি আবিষ্কার করে। DBLP ডেটা সেট দেওয়া, উদাহরণস্বরূপ, ঘন ঘন প্যাটার্ন মাইনিং সহজভাবে আকর্ষণীয় ক্লাস্টারগুলি আবিষ্কার করতে পারে যেমন সহ-উথর ক্লাস্টার (সাধারণত সহযোগিতা করে এমন লেখক নির্ধারণ করে) এবং কনফারেন্স ক্লাস্টার (অনেক লেখক এবং পদের ভাগাভাগি নির্ধারণ করে)। এই ধরনের স্থাপত্য বা ক্লাস্টার আবিষ্কার অতিরিক্ত পরিশীলিত ডেটা মাইনিংয়ের জন্য প্রিপ্রসেসিং হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
উচ্চ-মাত্রিক এলাকায় সাবস্পেস ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ঘন ঘন নিদর্শনগুলি কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। উচ্চ-মাত্রিক স্থানে ক্লাস্টারিং কঠিন, যেখানে দুটি বস্তুর মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করা জটিল। এর কারণ হল এই ধরনের দূরত্ব একাধিক সেটের মাত্রা দ্বারা প্রভাবিত হয় যেখানে বস্তুগুলি দখল করছে।
স্প্যাটিওটেম্পোরাল তথ্য, টাইমসিরিজ ডেটা, ইমেজ ডেটা, ভিডিও ডেটা এবং মাল্টিমিডিয়া ডেটা বিশ্লেষণে প্যাটার্ন বিশ্লেষণ উপকারী। স্প্যাটিওটেম্পোরাল ডেটা বিশ্লেষণের একটি প্রয়োগ হল কোলোকেশন প্যাটার্নগুলির বিশ্লেষণ। এটি একটি নির্দিষ্ট রোগ ভৌগলিকভাবে একটি কূপ, একটি হাসপাতাল, বা একটি নদীর মতো নির্দিষ্ট বস্তুর সাথে সংযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করতে পারে৷
টাইম-সিরিজ ডেটা অ্যানালাইসিসে, গবেষকরা টাইম-সিরিজ মানগুলিকে বেশ কয়েকটি ব্যবধানে আলাদা করেছেন তাই ছোট ওঠানামা এবং মান পার্থক্য উপেক্ষা করা যেতে পারে। ডেটাকে ক্রমিক প্যাটার্নে সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে, যা সাদৃশ্য অনুসন্ধান বা তুলনামূলক বিশ্লেষণকে সহজ করার জন্য সূচীভুক্ত করা যেতে পারে।
চিত্র বিশ্লেষণ এবং প্যাটার্ন শনাক্তকরণে, গবেষকরা নিয়মিতভাবে দৃশ্যমান শব্দ হিসাবে চাক্ষুষ টুকরাগুলিকেও হাজির করেছেন, যেগুলি দক্ষ ক্লাস্টারিং, শ্রেণীবিভাগ এবং তুলনামূলক বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে৷
প্যাটার্ন মাইনিং গাছ, গ্রাফ, পরবর্তী, এবং নেটওয়ার্ক সহ ক্রম বা কাঠামোগত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে। সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং-এ, গবেষকদের কোড এক্সিকিউশনে ধারাবাহিক প্যাটার্ন হিসাবে সুসংগত পরপর বা ফাঁকা অনুসৃতি রয়েছে যা সফ্টওয়্যার ত্রুটি সনাক্ত করতে সহায়তা করে৷
বিশাল সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামগুলিতে কপি-এবং-পেস্ট ত্রুটিগুলি উত্স কোডের বর্ধিত অনুক্রমিক প্যাটার্ন বিশ্লেষণ দ্বারা স্বীকৃত হতে পারে। চুরি করা সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামগুলি তাদের উল্লেখযোগ্যভাবে অভিন্ন প্রোগ্রাম প্রবাহ/লুপ প্রক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে স্বীকৃত হতে পারে।
ঘন ঘন এবং বৈষম্যমূলক নিদর্শনগুলিকে বৃহৎ, জটিল, স্ট্রাকচার্ড ডেটা সেট এবং নেটওয়ার্কগুলি অনুসন্ধান করার জন্য আদিম সূচক প্রক্রিয়া (যাকে গ্রাফ সূচক বলা হয়) হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। এগুলি রাসায়নিক যৌগিক ডাটাবেস বা XML-কাঠামোগত ডেটাবেস সহ গ্রাফ-গঠিত ডেটাতে একটি সাদৃশ্য অনুসন্ধান সরবরাহ করে। এই ধরনের প্যাটার্ন ডেটা কম্প্রেশন এবং বর্ণনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
