पैटर्न माइनिंग के विभिन्न अनुप्रयोग हैं जो इस प्रकार हैं -
पैटर्न खनन आम तौर पर कई डेटा-गहन अनुप्रयोगों में प्रीप्रोसेसिंग के रूप में शोर फ़िल्टरिंग और डेटा सफाई के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग माइक्रोएरे डेटा का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, जिसमें दसियों हज़ार आयाम शामिल हैं (उदा., जीन का वर्णन करना)।
पैटर्न खनन डेटा में छिपे अंतर्निहित तंत्र और क्लस्टर की खोज में प्रदान करता है। डीबीएलपी डेटा सेट को देखते हुए, उदाहरण के लिए, लगातार पैटर्न खनन केवल सह-लेखक समूहों (आमतौर पर सहयोग करने वाले लेखकों का निर्धारण करके) और सम्मेलन समूहों (कई लेखकों और शर्तों के साझाकरण का निर्धारण करके) जैसे दिलचस्प समूहों की खोज कर सकता है। इस तरह के आर्किटेक्चर या क्लस्टर डिस्कवरी को अतिरिक्त परिष्कृत डेटा माइनिंग के लिए प्रीप्रोसेसिंग के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।
उच्च-आयामी क्षेत्र में उप-समूह क्लस्टरिंग के लिए बार-बार पैटर्न का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है। उच्च-आयामी अंतरिक्ष में क्लस्टरिंग मुश्किल है, जहां दो वस्तुओं के बीच की दूरी को मापना जटिल है। ऐसा इसलिए है क्योंकि इस तरह की दूरी पर आयामों के कई सेटों का प्रभुत्व होता है जिसमें ऑब्जेक्ट कब्जा कर रहे हैं।
पैटर्न विश्लेषण spatiotemporal जानकारी, समय श्रृंखला डेटा, छवि डेटा, वीडियो डेटा और मल्टीमीडिया डेटा के विश्लेषण में फायदेमंद है। स्पोटियोटेम्पोरल डेटा विश्लेषण का एक अनुप्रयोग कॉलोकेशन पैटर्न का विश्लेषण है। ये यह तय करने में मदद कर सकते हैं कि क्या कोई विशिष्ट बीमारी भौगोलिक रूप से कुएं, अस्पताल या नदी जैसी विशिष्ट वस्तुओं से जुड़ी है।
समय-श्रृंखला डेटा विश्लेषण में, शोधकर्ताओं ने समय-श्रृंखला के मूल्यों को कई अंतरालों में विभाजित किया है ताकि छोटे उतार-चढ़ाव और मूल्य अंतर को नजरअंदाज किया जा सके। डेटा को अनुक्रमिक पैटर्न में सारांशित किया जा सकता है, जिसे समानता खोज या तुलनात्मक विश्लेषण को सरल बनाने के लिए अनुक्रमित किया जा सकता है।
छवि विश्लेषण और पैटर्न पहचान में, शोधकर्ताओं ने दृश्य अंशों को दृश्य शब्दों के रूप में व्यवस्थित रूप से प्रदर्शित किया है, जिसका उपयोग कुशल क्लस्टरिंग, वर्गीकरण और तुलनात्मक विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।
पैटर्न खनन का उपयोग अनुक्रम या संरचनात्मक डेटा के विश्लेषण के लिए किया गया है जिसमें पेड़, ग्राफ़, परवर्ती और नेटवर्क शामिल हैं। सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में, शोधकर्ताओं के पास कोड निष्पादन में क्रमिक पैटर्न के रूप में सुसंगत या अंतराल वाले अनुक्रम होते हैं जो सॉफ़्टवेयर त्रुटियों की पहचान करने में सहायता करते हैं।
विशाल सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों में कॉपी-पेस्ट त्रुटियों को स्रोत कोड के विस्तारित अनुक्रमिक पैटर्न विश्लेषण द्वारा पहचाना जा सकता है। साहित्यिक चोरी किए गए सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों को उनके काफी समान प्रोग्राम फ्लो/लूप मैकेनिज्म के आधार पर पहचाना जा सकता है।
खोज बड़े, जटिल, संरचित डेटा सेट और नेटवर्क प्रदान करने के लिए बारंबार और भेदभावपूर्ण पैटर्न का उपयोग आदिम अनुक्रमण तंत्र (ग्राफ़ इंडेक्स कहा जाता है) के रूप में किया जा सकता है। ये रासायनिक यौगिक डेटाबेस या एक्सएमएल-संरचित डेटाबेस सहित ग्राफ-संरचित डेटा में एक समानता खोज प्रदान करते हैं। इस तरह के पैटर्न का उपयोग डेटा संपीड़न और विवरण के लिए किया जा सकता है।