数据挖掘中分类方法综述
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。
以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。
决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。
SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。
神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。
4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。
5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。
K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。
6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。
Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。
7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。
PageRank算法在引擎领域有广泛应用。
8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。
随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。
9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。
数据挖掘综述
掘 的概念源于 １ ９ ９ ５年 在 加 拿 大 召 开 了 第 一 届 知 识 发 现 和
数 据 挖 掘 国 际 会 议 ］ 。 数 据 挖 掘 作 为 一 种 多 学 科 综 合 的 产物 ， 综合 利用人工智能 、 机器学 习、 模 式识 别 、 统计学 、 数 据库 、 可视 化 技 术 等 ， 自动 分 析 数 据 并 从 中 得 到 潜 在 隐 含 的知识 ， 从 而 帮 助 决 策 者 做 出合 理 并 正 确 的 决 策 。
１ ． ４ 数 据 挖 掘 过 程
１ 研 究 背 景
１ ． １ 数 据 挖 掘
数 据 挖 掘 主 要 分 ３个 阶 段 ： 数 据 准备 、 数 据挖 掘 、 结
果 的评 价 和 表 达 。数 据 准 备 主 要 是 完 成 对 大 量 数 据 的 选 目前 数 据 挖 掘 是 人 工 智 能 和 数 据 库 领 域 的研 究 热 点 ， 数 据 挖 掘 是 发 现 数 据 库 中 隐 含 知 识 的 重 要 步 骤 。数 据 挖 掘出现于 ２ ０世 纪 ８ ０年 代 末 ， 早 期 主要 研 究 从 数 据 库 中 发
此 类 包 含 半 结 构 化 数 据 甚 至 是 异 构 型 数 据 的 数 据 源 ］ 。 发 现 知 识 的方 法 可 以是 数 字 的 、 非数字 的 ， 也 可 以 是 归 纳 的， 最 终 被 发 现 了 的知 识 可 以 用 于 信 息 管 理 、 查询优化 、 决 策 支 持 及 数 据 自身 的 维 护 等 ］ 。
关键词 ： 数据挖掘 ； 决策树 法； 关联规则 法； 神 经 网络 法 ； 研 究现状 ； 发 展 趋 势
中图分类号 ： ＴＰ ３ ９
文 献标 识 码 ： Ａ
分类算法总结
分类算法数据挖掘中有很多领域，分类就是其中之一，什么是分类，分类就是把一些新得数据项映射到给定类别的中的某一个类别,比如说当我们发表一篇文章的时候，就可以自动的把这篇文章划分到某一个文章类别，一般的过程是根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则，新的数据过来就依据该规则进行类别的划分.分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，有很多用途，比如说预测,即从历史的样本数据推算出未来数据的趋向，有一个比较著名的预测的例子就是大豆学习。
再比如说分析用户行为，我们常称之为受众分析，通过这种分类，我们可以得知某一商品的用户群,对销售来说有很大的帮助。
分类器的构造方法有统计方法，机器学习方法,神经网络方法等等。
常见的统计方法有knn算法，基于事例的学习方法。
机器学习方法包括决策树法和归纳法，上面讲到的受众分析可以使用决策树方法来实现.神经网络方法主要是bp算法，这个俺也不太了解。
文本分类，所谓的文本分类就是把文本进行归类，不同的文章根据文章的内容应该属于不同的类别，文本分类离不开分词，要将一个文本进行分类，首先需要对该文本进行分词,利用分词之后的的项向量作为计算因子，再使用一定的算法和样本中的词汇进行计算，从而可以得出正确的分类结果.在这个例子中，我将使用庖丁分词器对文本进行分词。
目前看到的比较全面的分类算法，总结的还不错。
2。
4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多［40—42］ ,单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。
（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。
它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论.主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处. (2）贝叶斯贝叶斯（Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法.这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。
数据挖掘中的软计算方法及应用综述-最新范文
数据挖掘中的软计算方法及应用综述1在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。
许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。
数据存储量的增长速度是惊人的。
大量的、未加工的数据很难直接产生效益。
这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。
在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。
一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。
随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。
没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。
所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。
数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。
包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
整个过程中支持人机交互的模式[3]。
数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。
这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。
数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信,并有很好的表现。
软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。
软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。
通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。
它是创建计算智能系统的有效工具。
软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。
2数据挖掘中的软计算方法目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。
软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。
数据挖掘之聚类算法综述
河西学院学 报
Ｖ １２ ｏ ５ ２ １ ） ｏ ８ Ｎ ． （０ ２ ．
数 据 挖 掘 之 聚 类 算 法 综 述
方 媛 车 启 凤２
张掖 ７４０ ） ３００
（． １ 河西学院信息技术中心；２ ． 河西学院信息技术与传媒学院，甘肃
摘
要 ：近年来，数据挖掘技术的研 究备 受国内外关注，其主要原 因是信息技术 发展产生了大量
１于 舫 ｛ 墓 ｌ模 法 型 ＿ 基
ｌ 基于约束的方法 （Ｏ ） Ｃ Ｄ ｆ 基于模糊的方法 （Ｃ Ｆ Ｍ） Ｉ 基于粒度的聚类 ｌ 量予聚类 （ ｃ Ｑ） ＼ 核聚类 （ｃ Ｆ） ‘
图 １ 聚 类算法分 类图
分 裂过程 中两个类之 间距离 的度量方法是算法 的重要 组成部分 ．类 间距离 的度量广泛采用 如下 四种方法 ： 最， 距离 ：ｄ ｉ （ ｉ ｊ ｍｎ ∈Ｃ ，Ｐ ∈ＣＩ ’Ｉ Ｊ 、 ｍ ｎ Ｃ ，ｃ ）＝ ｉ ｐ ｉ ｉ —Ｐ ｐ
分散的数据，迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识． 此前的研 究，主要集 中于分类算法及应 用 方面的研究，但 某些特殊领域，如生物信息学研 究等 ，需要通过聚类方法解决一些实际问题． 本文从横
向深入分析了数据挖掘技术中聚类算法的发展 ，对层次法、划分法、模糊法 ，以及量子聚类、核聚类 ，
中的 ＢＲ Ｈ，称 之为平 衡迭代 削减聚类法算法 ，是一种综合 的层 次性 聚类方法． ＩＣ 它用聚类特 征和 聚类 特征树 （ Ｆ树 ） Ｃ 两个概 念来概 括聚类过 程． 这种 聚类 方法 在大型数 据库 中具有 对象数 目的线性 易伸缩性及 良好的 聚 类质量 ． Ｉ Ｃ ＢＲ Ｈ算 法 的核心是用 一个聚类特 征三元组 Ｃ Ｆ总结 了一个对象 子聚类 的有 关信息 ．从 而使 一个对
数据挖掘综述
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ Ｄａａ Ｍ ｉ ｉｇ ａｓ ｃａｉ ｎ ｒ ｌｓ ｃａｓ ｃ ｔ ｎ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｔ ｇ ｃｕ ｔｒｎ ； ｏ ｅ ｏ ｎ ｄ ： ｔ ｎ ｎ ； ｓｏ ｉｔ ｕ ｅ ； ｌｓ ｆ ａｉ ｎ ｒ ｄ ｃｉ ； ｌｓｅ ｇ ｆ ｒ ｇ ｕ ｄ ｏ ｉ ｉ ｏ ｎ ｉ ｒ
中在数 据 挖 掘 算 法 和应 用 上
频 繁 项 集 的 所 有 非 空 子集 也 必 须 是频 繁 的 （ ＡＵＢ模 式 不 可
能 比 Ａ更 频 繁 的 出现 ） ｐｉ ｉ 法 是 反 单 调 的 ， 即一 个 集 合 如 果 Ａ ｒ ｒ算 ｏ 不 能 通 过 测 试 ， 该 集 合 的所 有 超 集 也 不 能通 过相 同 的测 试 则
到频 繁 ｋ 项 集 ， 每 个 Ｌ 一 找 ｋ需 要 一 次数 据库 扫描 。
２２１Ａｐｉｒ 性 质 ．． ｒ ｉ ｏ
式 识 别 、 计 学 、 据 可 视化 、 性 能 计 算 、 家 系 统 等 多 个 领 域 。 统 数 高 专 从 数 据 库 中发 现 出来 的 知 识 可 以用 在 科 学 研 究 、 息 管 理 、 程 信 过 控 制 、 策 支 持 等 各 个 方 面 数 据 挖 掘 是 Ｋ Ｄ最 核 心 的 部 分 ， 决 Ｄ 是 采用 机 器 学 习 、 计 等 方 法进 行 知 识 学 习 的 阶段 、 据 挖 掘 算 法 统 数 的好 坏将 直 接 影 响 到所 发 现 知 识 的 好 坏 目前 大 多 数 的研 究都 集
ｅ ｇ ）通 过 逐 层 搜 索 的 迭 代 方 法 ． ｄｅ ， 即将 ｋ 项 集 用 于 探 察 ｆ＋ ）项 一 ｋ １一 集 ， 穷 尽 数 据 集 中 的所 有 频 繁 项 集 。 找 到 频繁 ｌ 项集 集合 Ｌ ． 来 先 一 １ 然后用 Ｌ 找 到频繁 ２ 项集 集合 Ｌ ， 着用 Ｌ １ 一 ２接 ２找 Ｌ ． 到 找 不 ３直
数据挖掘在大数据中的应用综述
数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。
针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。
最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。
关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。
数据挖掘十大经典算法及适用范围
数据挖掘⼗⼤经典算法及适⽤范围1. C4.5C4.5算法是机器学习算法中的⼀种分类决策树算法,其核⼼算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下⼏⽅⾯对ID3算法进⾏了改进：1) ⽤信息增益率来选择属性，克服了⽤信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不⾜；2) 在树构造过程中进⾏剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理；4) 能够对不完整数据进⾏处理。
C4.5算法有如下优点：产⽣的分类规则易于理解，准确率较⾼。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进⾏多次的顺序扫描和排序，因⽽导致算法的低效（相对的CART算法只需要扫描两次数据集，以下仅为决策树优缺点）。
优点：计算复杂度不⾼，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据缺点：可能会产⽣过度匹配问题适⽤数据类型：数值型和标称型数据2. The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是⼀个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
算法的核⼼就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最⼩值但不是全局最⼩值。
其中N 为样本数，K 是簇数，rnk b 表⽰n 属于第k 个簇，uk 是第k 个中⼼点的值。
然后求出最优的uk。
优点：易于实现缺点：可能收敛到局部最⼩值，在⼤规模数据集上收敛较慢。
适⽤数据类型：数值型数据3. Support vector machines⽀持向量机，英⽂为Support Vector Machine，简称SV机（论⽂中⼀般简称SVM）。
它是⼀种監督式學習的⽅法，它⼴泛的应⽤于统计分类以及回归分析中。
⽀持向量机将向量映射到⼀个更⾼维的空间⾥，在这个空间⾥建⽴有⼀个最⼤间隔超平⾯。
在分开数据的超平⾯的两边建有两个互相平⾏的超平⾯。
分隔超平⾯使两个平⾏超平⾯的距离最⼤化。
假定平⾏超平⾯间的距离或差距越⼤，分类器的总误差越⼩。
5 第五章分类算法-数据挖掘算法与应用(Python实现)-孙家泽-清华大学出版社
网络、K-近邻、支持向量机等； 用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和
Boosting、adaboost等。
西安邮电大学
5.2 KNN算法原理
KNN(K-NearestNeighbor) 算法是一个理论上比较 成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，其思 路非常简单直观，易于快速实现。
✓ 缩小训练样本的方法：在原有的样本中删掉一部分 与分类相关不大的样本，将剩下的样本作为新的训 练样本或者在原来的训练样本集中选取一些代表样 本作为新的训练样本；
✓ 通过聚类（clustering），将聚类所产生的中心点 作为新的训练样本。
(2)从优化相似度度量方法的角度
基本的KNN算法基于欧几里得距离来计算样本的相 似度，这种方法对噪声特征非常敏感。
可以采用均匀化样本分布密度的方法进行改进。
(4)从选取恰当k值的角度
由于KNN算法中几乎所有的计算都发生在分类阶段， 而且分类效果很大程度上依赖于k值的选取。而目前为 止，比较好的选k值的方法只能是通过反复试验调整。
小结： KNN算法主要依据邻近的k个样本来进行类别的判
断。然后依据k个样本中出现次数最多的类别作为未 知样本的类别。这也就是人们常说的“物以类聚，人 以群分”、“近朱者赤，近墨者黑”。在选择分类算 法时我们应该根据具体应用的需求，选择适当的分类 算法。
KNN可以说是一种最直接的用来分类未知 数据的方法。
5.2.1 KNN算法原理
简单来说，KNN可以 看成：有那么一堆你已 经知道分类的数据，然 后当一个新数据进入的 时候，就开始跟训练数 据里的每个点求距离， 然后挑出离这个数据最 近的K个点，看看这K个 点属于什么类型，然后 用少数服从多数的原则， 给新数据归类。
数据挖掘中分类技术的研究
０ 引 言
数据 挖掘 （ ａ ｎｎ ） 称 数 据 库 中 的知 识 发 Ｄ ｔ Ｍｉｉｇ 也 ａ 现 （ Ｄ Ｋ ｏ ｌ ｇ ｉ ｏｅｙｉ Ｄ ｔ ａｅ ， Ｋ Ｄ： ｎ ｗｅ ｅＤ ｓ ｖｒ ａ ｂｓ ） 是指 从大 ｄ ｃ ｎ ａ
化地来讨论分类挖掘的主要技术。
１ 分 类 的概 念
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｃｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｃ ｎｏ ｏ ｙ ｏ ｔ ｉ ｎｇ ｓ ａ ｃ ｎ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ｆＤａ ａ Ｍ ｎｉ ｉ
ＭＥ ＮＧ ａ —ｏ ｇ Ｓ ｅ ， ｉｃ ｅ ｇ Ｆ ｎ ｒｎ ， ＨＩＬ ｉＨＵ Ｊ—ｈ ｎ （ ｏ ｅｅｏ ｏ ｐｔｒ ｃ ｎｅ Ｃ ｉａＵ ｉｅ ｉ ｆ ｎｎ ｄＴ ｃｎｌｇ ， ｕｈｕ２ １０ Ｃ ｉａ Ｃ Ｈ ｇ ｆ ｍ ｕｅ ｉ ｃ ， ｈｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｉ ｇａ ｅｈ ｏ ｙ Ｘ ｚｏ ２ ０８， ｈｎ ） Ｃ Ｓｅ ｓｙ Ｍｉ ｎ ｏ数 据ຫໍສະໝຸດ 挖 掘 中分类 技 术 的研 究
孟凡荣 ， 施 蕾， 胡继成
（ 中国矿 业大学计算机 学院 ， 江苏 徐 州 ２ １０ ） ２ ０ ８ 摘要 ： 首先介绍 了分 类的概念 ， 讨论 了分类 分析 的步骤 ， 阐述 了用于构造模型的决策树算 法， 进一 步讨 论 了决策树 学习 中
出现 的 常 见 问 题 的 解 决 方 法 。层 层 细 化 地 展 示 了 应 用分 类 方 法挖 掘 数 据 的 方 法 ， 实 际应 用提 供 了依 据 。 为 关键 词 ： 据 挖 掘 ； 类 ；决 策 树 数 分 中 图分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ
一
知识是隐含 的、 事先未知的潜在有用信息 ， 提取 的知
识一 般 可表 示 为 概念 （ ｏ ｃｐ 、 则 （ ｕｅ ） 规 律 Ｃ ｎｅ ￣） 规 Ｒｌ 、 ｓ
数据分类方法
数据分类方法数据分类是指将一组数据按照一定的规则或特征进行划分，使得相似的数据被归为一类，不同的数据被划分到不同的类别中。
数据分类方法在数据分析、机器学习、数据挖掘等领域中起着至关重要的作用。
本文将介绍几种常见的数据分类方法，包括传统的统计学方法和现代的机器学习方法。
首先，传统的统计学方法包括聚类分析、判别分析和主成分分析等。
聚类分析是一种常见的无监督学习方法，它将数据集中的样本根据它们的相似性进行分组。
常见的聚类算法包括K均值算法和层次聚类算法。
判别分析则是一种有监督学习方法，它通过已知类别的样本来构建分类模型，然后用这个模型对新的样本进行分类。
主成分分析是一种降维技术，它可以将高维数据映射到低维空间中，从而减少数据的复杂性。
其次，现代的机器学习方法包括支持向量机、决策树、神经网络和随机森林等。
支持向量机是一种二分类模型，它通过在特征空间中寻找一个最优超平面来进行分类。
决策树是一种树形结构的分类器，它通过对数据集进行递归的二分来构建一棵树，从而实现对数据的分类。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的分类器，它通过多层神经元之间的连接来学习数据的特征和规律。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多棵决策树来进行分类，并通过投票的方式来确定最终的分类结果。
此外，还有一些特征选择方法可以用来辅助数据分类，包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择。
过滤式特征选择是一种按照特征的评价准则对特征进行排序，然后选择排名靠前的特征作为最终的特征子集。
包裹式特征选择是一种通过训练分类器来评估特征子集的好坏，然后选择最优的特征子集作为最终的特征集合。
嵌入式特征选择是一种将特征选择过程与分类器的训练过程融合在一起的方法，它可以在训练分类器的同时进行特征选择，从而提高分类器的性能。
总之，数据分类是数据分析中的重要环节，不同的数据分类方法适用于不同的数据特征和应用场景。
在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特点选择合适的分类方法，并结合特征选择方法来提高分类的准确性和效率。
数据挖掘技术综述
2008年第6期牡丹江教育学院学报N o．6，2008 (总第112期)J ouR N A L oF M uD A N J I A N G co L L E G EoF E D ucA T I oN s e“aI N o．112数据挖掘技术综述高翔侯小静(洛阳理工学院，河南洛阳471003)[摘要]在对数据仓库与数据挖掘的概念及数据挖掘的功用与分类进行介绍的基础上．阐述了串行关联规则算法和并行关联算法的目标与内容．详细分析了A pr i or i算法、神经网络、遗传算法等数据挖掘算法。
[关键词]数据挖掘f关联规则I apr i ori算法；神经网络l遗传算法[中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009—2323(2008)06一0109一02数据挖掘是信息技术自然进化的结果。
自上世纪六十年代以来，信息技术已经从原始的文件处理发展到复杂的、功能强大的数据库系统。
而数据仓库是近年来数据库研究领域中迅速发展起来的新技术。
利用数据仓库技术可以将现实中的海量数据存放在异构的数据库中。
为了从数据中有效地提取和发现知识．需要对数据仓库中存储的数据进行“挖掘”。
数据挖掘是从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
数据挖掘技术由数据清理、数据集成、数据选择、数据交换、数据挖掘、模式评估六个步骤组成。
通过这六个步骤的提纯与处理向用户提供有价值的信息。
数据挖掘提供的数据模式有概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析、异类分析、演化分析等六类。
1．数据仓库与数据挖掘数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户和“知识工人”提供服务。
这种系统与传统的联机事务处理(0L TP)系统不同．它可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用户的形形色色需求．这种系统称为联机分析处理(oL A P)系统。
数据仓库和oL A P工具均基于多维数据模型．这种模型可以以星形模式、雪花模式或事实星座模式等形式存在。
空间数据挖掘研究综述
数据库中抽取隐含 的知识 、 间关 系或非显 式地 存储 在空间 空 数据库 中的其它模式等 Ｌ 。空间数据挖掘需要综合数 据挖 掘 １ ］
（ ａａＭｉ ｎ ， Ｍ） Ｄ ｔ ｎ ｇ Ｄ 与空间数 据库 技术 ， ｉ 可用 于对空间数据 的 理解 ， 空间关 系和空间与非空间数据 间关 系的发现 、 空间知 识 库 的构造 、 空间数据 库 的重 组和空 间查 询 的优化 等［ 。空 间 ２ ］
维普资讯
计算机科学 ２０Ｖ Ｌ ４ｏ ５ ０７ ｏ Ｎ． ３
空 间数 据挖 掘研 究 综 述 ）
胡彩 平 秦小 麟
（ 南京航 空航天 大 学信息科 学 与技 术学 院 南京 ２ ０ １） １０ ６
摘 要 信 息化 的发展使得更 多的空间数据被使用 ， 因此 获取 空间知识 也就越 来越 重要和有 意义， 并使得 空间数 据挖
Ａ ｒ ｅ ｆＳ ｔ￣ Ｄａ ａ Ｍ ｉ ｎｇ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｓｕ ｖ ｙ ｏ ｐａ ｉ ｔ ｎｉ ｓ ａ ｃ ＨＵ ｉ ｎ ＱＩ Ｘｉｏ Ｌｉ Ｃａ－ ｇ Ｐｉ Ｎ ａ － ｎ
（ ｏｌｇ ｆ ｎｏｍａｉｎＳｉｎｅａ ｄＴｅｈ ｏｏ ｙ Ｎａｊ ｇＵｎｖ ｒｉ ｆ ｒｎ ｕｉｓ＆ Ａｓｒｎ ｕｉｓ Ｃ ｌ ｅｏ ｆｒ ｔ ｃ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ， ｎｉ ｉｅｓｔ ｏ ｏ ａ ｔ ｅ Ｉ ｏ ｅ ｎ ｙ Ａｅ ｃ ｔｏ ａ ｔ ，Ｎａｊ ｇ２ ０ １ ） ｃ ｎｉ １ ０ ６ ｎ
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数据挖掘研究的综述
２ 数据挖掘的过程 ． ２ 窑 确切地；这里指的是数据库知识发现 ‘ 一 － 兑 ！ ＿ ｜
（ Ｄ 的 程 数 挖 被 作 个 Ｋ ）过 ． 据 掘 看 整 过 ｆ ； 。 ： Ｄ 嚣 ： －
程 的一个 关键 步骤 数据 挖 掘专 家Ｊ ｗ ｉ ＿ ｉ ｅ ａ 弋 ＿
法满足洲练 的需 要 尽管如此 ，它还 是广泛而成功地应 用于 各种金
关联分析能寻找到数据库中大量数据的相关联系 ，常用的两种 技术 为关联 规则和序列模式 关联规则可用于如分析客户在超 市买 牙刷 的同时又买牙膏的可 能性 ；序列模 式分析则如买了 电脑的顾客 会在 三个月内买杀毒软件
１ 数据挖掘的功能
２ 数 据挖掘 的过 程
２１ 数 据挖 掘 系统 的 结 构 ．
从广 义数据挖 掘的定义ｌ吉 ，典型数据挖掘系统 “以下六部分 ｆ Ｉ ｉ ｌ 组成：①数据库 、数据仓库或其他类型的信息库。②数据Ｊ或数据 车 仓库服 务器 。＠擞 据挖 掘弓擎 。④知 识库 ⑤模式 评估 ⑥图形用 ｆ ，
数据挖 掘通过 预测未来趋势及行为 ，做出预测性的 、基于知以
的决策 数据挖掘的 目标是从数据库中发现隐含的 、有意义的知
识． 按其功能 可分 为以下儿类 ：
Ｉ１ 关联 分析 ．
神经嘲络是通过模拟生理神经 网络结 构的非线形预测模型 ，经 过 学习进行模式 识别的 。它能 比较容 易地解决 多达数百个参数 的复 杂 问题 。神经 例络有前向神经Ｍ络 、反馈神经Ｉ络 自组织神经嘲 硐 络 等 ， ＿的结构为 多层Ｂ （ａｋ ｒ ａａｏ ） 。神经ｌ络的缺 常｝ Ｉ Ｉ ＰＢ ｃ ｏ ｇｔ ｎ ｐ ｐ ｉ 模型 ｑ 点是用它来分析 复杂的 系统 诸如金 触市场 时 ， 需要复朵的结构和 大 量的神经 元以及 连接数 ，从而使现有 的事例数 ｆ 同的 ｆ录数 ） 不 己 无
分割算法综述
分割算法是一种广泛应用于图像处理、计算机视觉和数据挖掘等领域的技术。
它可以将一个大的数据集分割成若干个小数据集，以便于更高效地处理和分析。
本文将对分割算法进行综述，介绍其基本原理、分类、应用场景和优缺点，并展望未来研究方向。
一、基本原理分割算法的基本原理是根据某种准则将一个大数据集分割成若干个小数据集。
常见的分割方法包括等分分割、最优值分割、聚类分割等。
等分分割是将大数据集均匀地分割成若干个小数据集，但这种方法往往难以满足实际需求。
最优值分割则根据某种阈值或准则，将大数据集分割成最合适的小数据集。
聚类分割则是通过将数据集中的样本划分为不同的簇，然后将同一簇的样本归为一类。
二、分类分割算法可以根据不同的标准进行分类，例如基于算法类型、应用场景等。
常见的算法分类包括基于聚类的分割算法、基于图的分割算法、基于密度的分割算法等。
基于聚类的分割算法通常通过寻找相似性最高的样本对，进而将它们划分为同一簇。
基于图的分割算法则通过构建一个有向图或无向图来表示数据集中的样本关系，然后通过优化图的结构来实现分割。
基于密度的分割算法则通过检测数据集中的局部密度峰值来实现分割。
三、应用场景分割算法在许多领域都有广泛的应用，例如医学影像分析、计算机视觉、生物信息学、网络安全等。
在医学影像分析中，分割算法可以帮助医生更准确地识别病灶区域，为疾病诊断和治疗提供更可靠的依据。
在计算机视觉中，分割算法可以应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。
在生物信息学中，分割算法可以帮助研究人员更有效地分析基因组数据，为疾病预防和治疗提供新的思路。
在网络安全领域，分割算法可以用于检测网络流量中的异常行为，提高网络安全防御能力。
四、优缺点分割算法的优点包括高效性、灵活性和可扩展性。
它可以将大数据集分成更小、更易于处理的数据子集，从而提高数据处理效率。
同时，分割算法可以根据不同的应用场景和需求，灵活地选择不同的算法和参数，从而实现更好的性能。
分类算法总结
分类算法数据挖掘中有很多领域，分类就是其中之一，什么是分类，分类就是把一些新得数据项映射到给定类别的中的某一个类别，比如说当我们发表一篇文章的时候，就可以自动的把这篇文章划分到某一个文章类别，一般的过程是根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则，新的数据过来就依据该规则进行类别的划分。
分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，有很多用途，比如说预测，即从历史的样本数据推算出未来数据的趋向，有一个比较著名的预测的例子就是大豆学习。
再比如说分析用户行为，我们常称之为受众分析，通过这种分类，我们可以得知某一商品的用户群，对销售来说有很大的帮助。
分类器的构造方法有统计方法，机器学习方法，神经网络方法等等。
常见的统计方法有knn 算法，基于事例的学习方法。
机器学习方法包括决策树法和归纳法，上面讲到的受众分析可以使用决策树方法来实现。
神经网络方法主要是bp算法，这个俺也不太了解。
文本分类，所谓的文本分类就是把文本进行归类，不同的文章根据文章的内容应该属于不同的类别，文本分类离不开分词，要将一个文本进行分类，首先需要对该文本进行分词，利用分词之后的的项向量作为计算因子，再使用一定的算法和样本中的词汇进行计算，从而可以得出正确的分类结果。
在这个例子中，我将使用庖丁分词器对文本进行分词。
目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.2.4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。
（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。
构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。
它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。
数据挖掘3
1，数据挖掘过程从商业的角度看，数据挖掘过程可分为三个阶段：（一）数据收集：数据收集容易且不引人注意，但却是数据挖掘的基础。
知识是从海量数据里提取出来的，因此要挖掘知识必须得收集一定量的数据。
收集到的原始数据一般存在缺失值、错误值等问题，不能直接用作知识提取的数据源，需要进行数据预处理。
（二）知识提取：基于经过预处理的数据，使用各种数据挖掘方法(如分类、聚类、关联分析等)进行知识提取，这是数据挖掘的核心部分。
（三）知识辅助决策：数据挖掘技术已被广泛地应用于各领域，其提取出来的知识可以很好地辅助决策者做出良好的决策。
2，数据挖掘方法(1) 分类(Classification)分析分类分析，通过分析示例数据库中的数据为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用此分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
分类分析广泛应用于用户行为分析(受众分析)、风险分析、生物科学等。
(2) 聚类(Clustering)分析“物以类聚，人以群分”。
聚类分析技术试图找出数据集中的共性和差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。
聚类可以帮助决定哪些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。
(3) 回归(Regression )分析回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分析方法。
其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。
(4) 关联(Association)分析关联分析，发现特征之间的相互依赖关系，通常是从给定的数据集中发现频繁出现的模式知识(又称为关联规则)。
关联分析广泛用于市场营销、事务分析等领域。
(5) 离群点(Outlier)检测离群点检测就是发现与众不同的数据。
可应用于商业欺诈行为的自动检测，网络入侵检测，金融欺诈检测，反洗钱，犯罪嫌疑人调查，海关、税务稽查等。
(6) 演化(Evolving)分析演化分析就是对随时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行建模描述。
如商品销售的周期(季节)性分析。
数据挖掘中分类算法分析与量化研究
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＮｏ ｔ ｗｅ ｔｒ ｏｙｅ ｈ ｉａ Ｕｎｖ ｒｉｙ ｏ ｒ ａ ｏ ｒｈ ｓｅ ｎ Ｐ ｌｔｃ ｎｅ ｌ ｉｅｓｔ
Ｄｅ ． ｃ
２ ８ ００
第 ２ 卷第 ６ ６ 期
Ｖ０ ． ６Ｎｏ ６ １２ ．
数 掂芄 掘 分类 模 型 的构 造 方法 目前 包括 ： 决策 树方法 、 方 法 、 器学 习方法 、 统 机 神经 网络方法 、 类 比学 习方法 、 遗传算 法 、 糙集 方法 、 糊集方法 、 粗 模 基 于案 例的推理 方法 等 。 本文 以决 策树方法 中的 Ｃ ． ４５ 算法 ， 计 方 法 中的 Ｂ ｙ ｓ ｎ置 信 网络 ， 器 学 习 统 ａ ｅｉ ａ 机
类算 法进行 了实验 分析 ， 别得 出了在 相 同训练 、 分 测试祥 本数 据 下 ３种 算 法建 立模 型所 需 时间、 分 类 准确 性、 覆盖 率及 ｍａｇｎ曲线 。 ｒｉ 分析 了训 练样本数 量对 ３种算 法的 不 同影 响 ， 为使 用者在 不 同的 样本质 量下选择 相应 的分 类算 法提 供理论 和 实验依 据 。 关 键 词： 数据 挖掘 ， 分类 算 法 ， 训练样 本 ， ｒ ｉ ｍａｇｎ曲线
张
原 等 ： 据 挖 掘 中分 类 算 法 分 析 与 量 化 研 究 数
练样本 及其子 集 丁。 立决 策树 的分枝 。 建 假设 要 选择
有 ｎ个 输 出 （ ｎ个 属性 ）的检验 ， 有 也就 意 味这 生成 的决策 树 中需要 有 ｎ个 节点 （ 括 内部 节 点 和 叶节 包 点 ） 节点所 在 的层次 决定 于其 代表 的属性所 含 有 的 。
文献标识 码 ： Ａ 文遗编 号 ：０ ０２ ５ （ ０ ８ ０ —７ ８ ０ １ ０ —７ ８ ２ ０ ） ６０ １ —５
数据挖掘中聚类算法综述
器 学 习 。 式 识 别 等领 域 都 得 到 了广 泛 的 应 用 。论 文 总 结 了各 类 聚 类 算 法 的研 究现 状 ， 析 它 们 的 优 缺 点 ， 指 出 了其 发 展 模 分 并
【 关键字 】 ：数据挖掘， 聚类方法， 数据处理
ｌ 引言 、
条件 ．又具 有 良好 聚类 结果 的数 据分 组 是 一项 具 有 挑 战性 的 任
２ 聚 类 分 析 的基本 概 念 、 种 迭代 的重 定位 技 术 ． 对象 在 不 同 的划 分 问移 动 。 至 满 足 将 直 ２１聚类 的定 义 ． 定 的准 则 。 一个 好 的划 分 的一 般 准 则 是 ： 同一 个簇 的对 象尽 在 聚类 可 以定 义 如 下 ｆ ： 数 据 空 问 Ａ 中 ， 据 集 Ｘ 由 许 多 可能 ” 似” 不 同簇 中 的对 象则 ” 异 ” 在划 分 方法 中 。 ２ 在 １ 数 相 。 相 。 最经 典 一 ３和 一 很 数据 பைடு நூலகம் （ 数 据 对 象 ） 成 ， 据 点 ｘ－ｉ， ，ｄ ∈Ａ，ｉ 每 个 的就 是 ｋ 平 均『１ ｋ 中心 算法 。 多算 法都 是 由这 两个 算 法改 或 组 数 ｉｘｌ … 】 ） － （ 【 ｉ ｘ的
一
出 了各 自特 殊 的要 求 。一 般 来说 ， 一个 好 的 聚类 算 法 应 当满 足： １ 伸缩性： ． 可 聚类 算 法 应 该 适 合处 理 不 同 规 模 的数 据 集 ：． ２ 处 理 不 同类 型 属性 的 能力 ：现 有 的 大量 算 法 都 针 对 单 一 类 型 的 数 据 。 于 混合 型 数 据的 处理 方 法 仍 旧是 一 个重 要 的方 向 。３发 对 ． 现 任 意形 状 的簇 ：基 于距 离 的 相 似性 度 量 手 段 往 往 只 能 发 现 球 状 聚类 ．因此 提 出能 发现 数 据 集 中任 意形 状 的 簇也 是 衡 量 聚 类 算 法 的一 个重 要标 准 。４用 于决 定 输 入 参 数 的领 域 知 识 最 小化 ： ． 数 据挖 掘 在实 际应 用 中往 往 与 专 业 相联 系 ．输 入参 数 的确 定 一