数据挖掘_分类方法(修改)
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。
流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。
2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。
例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。
2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。
若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。
3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。
由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。
假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。
数据挖掘 分类方法
数据挖掘分类方法数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
分类是数据挖掘中一种常见的方法，它通过将数据样本分配到不同的类别中，对不同类别进行判别和预测。
分类方法有许多种，包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。
决策树是一种常见的分类方法，它通过一系列的判断来对数据进行分类。
决策树通常是一个树状的结构，每个节点表示一个特征或属性，分支表示特征的取值，叶节点表示一个类别。
决策树的构建过程包括特征选择、划分数据集、递归构建子树等步骤。
决策树简单易懂，可解释性好，但容易产生过拟合。
贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一种分类方法。
它假设特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理计算后验概率。
贝叶斯分类器通过计算每个类别的后验概率，选择概率最大的类别作为分类结果。
贝叶斯分类器对数据分布的假设较强，对特征之间的依赖关系较为敏感，但在某些应用中表现出色。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法。
它通过寻找最优超平面，将数据样本分割成不同的类别。
支持向量机的优化目标是最大化两个类别之间的间隔，同时考虑到错误率的影响。
支持向量机可以通过核函数进行非线性分类，具有较高的泛化能力和较好的性能。
神经网络是一种模仿生物神经系统的分类方法。
它由多个神经元构成的多层网络，每个神经元通过输入与权重的线性组合和激活函数的非线性变换来进行信息处理。
神经网络通过学习调整权重，使得网络能够自动学习特征并进行分类。
神经网络具有较强的拟合能力和非线性建模能力，但训练过程复杂，容易过拟合。
此外，还有许多其他的分类方法，如K近邻算法、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器等。
不同的分类方法适用于不同的问题和数据特征。
在实际应用中，可以根据问题的具体需求和数据特点选择合适的分类方法。
同时，也可以使用集成学习方法（如随机森林、Adaboost等）将多个分类器进行组合，提高分类性能。
数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
数据挖掘中的文本分类方法
数据挖掘中的文本分类方法随着互联网时代的到来，大量的文本数据被产生和存储。
如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息，成为了数据挖掘领域的一个重要研究方向。
文本分类作为数据挖掘的一个重要任务，旨在将文本数据自动分类到预定义的类别中。
本文将介绍数据挖掘中的文本分类方法，并探讨其应用和发展。
一、传统的文本分类方法在数据挖掘领域的早期，传统的文本分类方法主要基于统计和机器学习的技术。
其中，朴素贝叶斯分类器是一种常用的方法。
它基于贝叶斯定理，通过计算文本中每个词语出现的概率来进行分类。
此外，支持向量机、决策树等机器学习算法也被广泛应用于文本分类任务中。
这些方法在一定程度上能够实现文本分类的目标，但也存在一些问题。
例如，传统方法对于文本中的语义信息理解能力较弱，无法很好地处理词义的多样性和上下文的复杂关系。
二、基于深度学习的文本分类方法随着深度学习的兴起，基于深度学习的文本分类方法逐渐受到关注。
深度学习模型能够自动从大量的文本数据中学习特征表示，从而提高文本分类的准确性。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常用的深度学习模型。
卷积神经网络在图像处理领域取得了巨大成功，而在文本分类中也得到了广泛应用。
通过卷积操作，CNN能够捕捉文本中的局部特征，并通过池化操作对特征进行降维和组合。
这种方法能够有效地处理文本中的局部信息，并具有较好的分类性能。
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
在文本分类中，RNN 能够捕捉文本中的上下文信息，并通过长短期记忆（LSTM）或门控循环单元（GRU）等机制来解决长序列依赖的问题。
RNN在处理文本分类任务时能够更好地考虑词语之间的顺序关系，从而提高分类的准确性。
除了CNN和RNN，深度学习模型还有许多其他的变体和扩展，如注意力机制、Transformer等。
这些模型在文本分类中的应用不断推动着文本分类方法的发展。
三、文本分类方法的应用和发展文本分类方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
简述数据挖掘分类方法
注。
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数据挖掘的常用分类算法
数据挖掘的常⽤分类算法分类算法分类是在⼀群已经知道类别标号的样本中，训练⼀种分类器，让其能够对某种未知的样本进⾏分类。
分类算法属于⼀种有监督的学习。
分类算法的分类过程就是建⽴⼀种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
分类的⽬的就是使⽤分类对新的数据集进⾏划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、⽭盾划分的取舍等。
分类算法分类效果如图所⽰。
常⽤的分类算法包括：NBC（Naive Bayesian Classifier，朴素贝叶斯分类）算法、LR（Logistic Regress，逻辑回归）算法、ID3（Iterative Dichotomiser 3 迭代⼆叉树3 代）决策树算法、C4.5 决策树算法、C5.0 决策树算法、SVM（Support Vector Machine，⽀持向量机）算法、KNN(K-Nearest Neighbor，K 最近邻近)算法、ANN（Artificial Neural Network，⼈⼯神经⽹络）算法等。
NBC算法NBC 模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础。
该算法是基于条件独⽴性假设的⼀种算法，当条件独⽴性假设成⽴时，利⽤贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某⼀类的概率，选择具有最⼤后验概率的类作为该对象所属的类。
NBC算法的优点NBC算法逻辑简单，易于实现；NBC算法所需估计的参数很少；NBC 算法对缺失数据不太敏感；NBC 算法具有较⼩的误差分类率；NBC 算法性能稳定，健壮性⽐较好；NBC算法的缺点1.在属性个数⽐较多或者属性之间相关性较⼤时，NBC 模型的分类效果相对较差；2.算法是基于条件独⽴性假设的，在实际应⽤中很难成⽴，故会影响分类效果⼀、LR算法LR 回归是当前业界⽐较常⽤的机器学习⽅法，⽤于估计某种事物的可能性。
它与多元线性回归同属⼀个家族，即⼴义线性模型。
简单来说多元线性回归是直接将特征值和其对应的概率进⾏相乘得到⼀个结果，逻辑回归则是在这样的结果上加上⼀个逻辑函数。
数据挖掘技术的分类算法与性能评估
数据挖掘技术的分类算法与性能评估数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现有用信息的过程和方法。
数据挖掘技术被广泛应用于商业领域、金融领域、医疗领域等各个行业，帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的模式和规律，帮助做出更明智的决策。
其中，分类算法是数据挖掘中最重要的技术之一，用于将数据集中的对象划分为不同的类别。
一、分类算法的分类在数据挖掘领域，有多种分类算法被广泛使用。
这些算法可以根据不同的属性进行分类，下面将介绍几种常见的分类算法。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类算法，它将数据集根据特征属性的取值进行分割，并形成一个树状结构，从而进行预测和分类。
决策树算法简单易懂，可以显示特征重要性，但容易过拟合。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种概率模型，以贝叶斯定理为基础，通过计算各个特征值在已知类别条件下的条件概率，对新的数据进行分类。
朴素贝叶斯算法有较高的分类准确率，并且对缺失数据具有很好的鲁棒性。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法，通过找到最优的超平面来将数据集划分为不同的类别。
支持向量机算法在处理线性可分问题时表现良好，但对于复杂的非线性问题可能会面临挑战。
4. K近邻算法K近邻算法是一种基于实例的分类算法，它根据离新数据点最近的K个邻居来判断其所属的类别。
K近邻算法简单直观，但在处理大规模数据时会比较耗时。
二、性能评估方法对于分类算法的性能评估，有多种指标和方法可以使用。
下面介绍几种常见的性能评估方法。
1. 准确率准确率是最直观的评估分类算法性能的指标，它表示分类器正确分类的样本数量占总样本数量的比例。
然而，当数据集存在不平衡的情况下，准确率可能不是一个很好的评估指标，因为算法可能更倾向于预测数量较多的类别。
2. 精确率与召回率精确率和召回率是一种用于评估分类算法性能的常用指标，尤其在存在不平衡数据集的情况下更能体现算法的表现。
精确率指分类器正确分类为阳性的样本数量与所有被分类为阳性的样本数量的比例。
数据挖掘的方法
数据挖掘的⽅法
数据挖掘是从⼤量的数据中发现隐含的信息或者知识的过程，属于主动性分析⽅法，不需要先进⾏假设，可以发现未知知识。
数据挖掘常⽤的分析⽅法包括：分类、聚类、关联分析、数值预测、序列分析、社会⽹络分析等。
1、分类：
分类（classification）是通过对具有类别的对象的数据集进⾏学习，概括其主要特征，构建分类模型，根据该模型预
测对象的类别的⼀种数据挖掘和机器学习技术。
分类属于监督性学习。
2、聚类：
聚类（clustering）是依据物以类聚的原理，将没有类别的对象根据对象的特征⾃动聚集成不同簇的过程，使得属于同⼀个簇的对象之间⾮常相似，属于不同簇的对象之间不相似。
聚类属于⾮监督性学习。
3、关联分析：
关联分析最早⽤于分析超市中顾客⼀次购买的物品之间的关联性。
4、数值预测：
数值预测⽤于预测连续变量的取值。
常⽤的预测⽅法是回归分析。
5、社会⽹络分析：
社会⽹络分析（social network analysis）是对社会⽹络的结构和属性进⾏分析，以发现其中的局部或全局特点，发现其中有影响⼒的个⼈或组织，发现⽹络的动态变化规律等。
浅谈数据挖掘中的分类算法
浅谈 数据挖掘 申的分类算 法
李文静
（ 西北师范大学 数 学与信息科学学院， 甘肃 兰州 ７０７ ） ３００
擅要 ： 分类是数据挖掘 中一个重要 的研 究领域。常用的技 术 当前国际上最有影响的决策树分类方法首推 Ｑ 丑 提出的 ｕ衄 有决策树分类、 贝叶斯分类、 经网络分类等。 神 通过对＂ ３前具有代 的 Ｉ３ 它 的前身是 ＣＳ Ｃ Ｓ的工作过程为 ， － Ｄ。 Ｌ。 Ｌ 首先找出最有判别 表性的分类算法原理进行分析 、 比较， 总结 出每种算 法的性 能特 力 的因素 ， 把数据分成多个子集 ， 每个子集 又选 择最有 判别力 的 征。 因素进行划分 ， 一直进行到所有子集仅包含同一类 型的数据为让 关键词 ： 数据挖掘 分类 决策树 止， 最后得到一棵决策树， 可以用它来对新的样本进行分类。
一
１ 数据挖 掘的过 程
设Ｓ ｓ 是 个数据样本 的集合。 假定类标号属性具有 Ｉ个不同 ｎ 值， 定义 ｍ个不同 ｃ ｉ ， ｍ 。 ｓ是类 ｃ 中的样本数。 类 ＝ …， ） 设 ｉ （１ ； 对
２ 分类算法
ＥＡ＝ ｓ 。 …＋ Ｉ 写 ８ （）∑（＋ ＋ ｓ ／ （ ， ｌ ｊ ｉ ） ｓ …， ｌ 分类工作要求对不 同的类别 加以定义 ， 并使用预先分类的样 本数据构成数据挖掘的训练集。 然后使用这样一个训练集构成挖 熵值越小，子集划分的纯度越高。对于给定 的子集 Ｓ 在 Ａ ； ， 掘模型 ， 来对未知类别的样本进行分类 。 图 １ 利用这些规则和 上分枝将获得的信息增益是 如 。 方法对未知类别的样本分类 时应该具有一定 的准确度。 其主要方 Ｇ ｉ（） （“ ２－ ，￣－（） ａ Ａ＝Ｉ ｓ － ｓ － Ａ ｎ ｓ ，・ Ｅ 法有基于统计学 的贝叶斯方 法、 网络方法 、 神经 决策树方法等。 Ｉ３算法描述如下 ： Ｄ （） １如果当前判定树中每一个叶结点包 含的例子都 属于同一 分类 ， 则停止划分 ， 以类 Ｃ 标记。 （） ２ 否则需对该结点进行进一步划分 。 （） ３需要近一步划分 的结点所 包含 的例子组 成例子集 ８ 。
数据挖掘的分析方法
数据挖掘的分析方法数据挖掘是通过从大规模数据集中提取关键信息的过程。
在数据挖掘中，可以使用多种分析方法来发现隐藏在数据中的模式、关联、趋势和规律。
以下将详细介绍数据挖掘的几种常见的分析方法。
1. 关联规则分析（Association Rule Mining）关联规则分析是一种寻找数据中的相关关系的方法。
它通过发现数据项之间的频繁项集和关联规则来分析数据。
频繁项集是指经常同时出现的一组数据项，而关联规则描述了这些数据项之间的关系。
例如，在超市的购物数据中，可以利用关联规则分析来找到顾客购买某个商品时常同时购买的其他商品，从而帮助超市调整产品陈列和推荐相关产品。
2. 聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析是将相似的数据点分组到一起的一种分析方法。
它通过计算数据点之间的相似度或距离来寻找具有相似特征的群组。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在群体和模式，以及进行可视化和分类。
例如，在市场细分的研究中，可以使用聚类分析来将顾客分成不同的群组，从而更好地理解他们的行为和需求。
3. 分类分析（Classification）分类分析是根据已知类别的数据样本来构建分类模型，并将未知样本分配到不同类别中的方法。
它是一种监督学习方法，通过从已标记的训练数据中学习特征和模式，然后将这些学习应用于未标记的测试数据来进行预测。
例如，在电子邮件中进行垃圾邮件识别时，可以使用分类分析来将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
4. 预测分析（Prediction）预测分析是利用已知数据来预测未来事件或趋势的一种方法。
它基于历史数据和模式来构建预测模型，并对未来数据进行预测。
预测分析可以帮助企业做出决策、规划资源和优化业务流程。
例如，在销售预测中，可以使用预测分析来预测未来销售额，以帮助企业制定销售策略和计划生产量。
5. 回归分析（Regression）回归分析是一种用来预测和建立变量之间关系的统计方法。
它通过分析自变量与因变量之间的关系来预测未来的结果。
数据挖掘七种常用的方法汇总
数据挖掘七种常用的方法汇总数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
这里的知识一般指规则、概念、规律及模式等。
数据挖掘建模过程定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需求，首先要非常清楚，本次挖掘的目标是什么？系统完成后能达到什么样的效果？因此我们必须分析应用领域，包括应用中的各种知识和应用目标。
了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清用户需求。
要想充分发挥数据挖掘的价值，必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
否则，很难得到正确的结果。
数据取样数据采集前首要考虑的问题包括：哪些数据源可用，哪些数据与当前挖掘目标相关？如何保证取样数据的质量？是否在足够范围内有代表性？数据样本取多少合适？如何分类(训练集、验证集、测试集)等等。
在明确了需要进行数据挖掘的目标后，接下来就需要从业务系统中抽取一个与挖掘目标相关的样本数据子集。
抽取数据的标准，一是相关性，二是可靠性，三是最新性。
进行数据取样一定要严把质量关，在任何时候都不要忽视数据的质量，即使是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。
因为数据挖掘是探索企业运作的内在规律，原始数据有误，就很难从中探索规律性。
数据探索当拿到一个样本数据集后，它是否达到我们原来设想的要求，其中有没有什么明显的规律和趋势，有没有出现从未设想过的数据状态，因素之间有什么相关性，它们可区分成怎样一些类别，这都是要首先探索的内容。
数据探索和预处理的目的是为了保证样本数据的质量，从而为保证预测质量打下基础。
数据探索包括：异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析、样本交叉验证等。
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法
1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析⽅法）： · 分类（Classification） · 估值（Estimation） · 预⾔（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Des cription and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，⾳频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析⽅法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 ⽬标是利⽤可⽤的数据建⽴⼀个模型，这个模型对剩余的数据，对⼀个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进⾏描述。
· 间接数据挖掘 ⽬标中没有选出某⼀具体的变量，⽤模型进⾏描述；⽽是在所有的变量中建⽴起某种关系。
· 分类、估值、预⾔属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析⽅法的简介 · 分类（Classification） ⾸先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运⽤数据挖掘分类的技术，建⽴分类模型，对于没有分类的数据进⾏分类。
例⼦： a. 信⽤卡申请者，分类为低、中、⾼风险 b. 分配客户到预先定义的客户分⽚ 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 · 估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，⽽估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数⽬的，估值的量是不确定的。
例⼦： a. 根据购买模式，估计⼀个家庭的孩⼦个数 b. 根据购买模式，估计⼀个家庭的收⼊ c. 估计real estate的价值 ⼀般来说，估值可以作为分类的前⼀步⼯作。
给定⼀些输⼊数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进⾏分类。
数据挖掘中解决分类问题的方法
数据挖掘中解决分类问题的方法数据挖掘作为一种广泛应用于各行各业的数据分析技术，其目的是通过自动或半自动的方法从大量数据中发现隐藏的模式、趋势和规律，以帮助用户做出更好的决策。
在数据挖掘的过程中，分类问题是一种常见的任务，其目标是将数据集中的实例划分到不同的类别或标签中。
为了解决分类问题，数据挖掘领域涌现出了许多方法和算法，本文将着重介绍几种常用的方法，并深度探讨它们的原理和应用。
1. 决策树算法决策树是一种常用的分类方法，其模型呈树状结构，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶节点代表一种类别。
在构建决策树的过程中，通常采用信息增益或基尼指数等指标来选择最优的属性进行划分，直到所有的实例都被正确分类或者树的规模达到一定的限制为止。
决策树算法简单直观，易于理解和解释，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
在实际应用中，通过引入核函数，支持向量机可以处理非线性分类问题。
支持向量机的优点在于对小样本数据集有较好的泛化能力，适用于高维空间的数据分类。
然而，支持向量机对参数的选择和核函数的设计较为敏感，需要谨慎调参才能获得较好的分类效果。
3. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
在朴素贝叶斯算法中，首先根据训练数据估计各个类别的先验概率和特征的条件概率，然后利用贝叶斯定理求取后验概率，最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯算法简单高效，对缺失数据不敏感，在处理文本分类等问题时表现出色。
4. K近邻算法K近邻算法是一种基本的分类和回归方法，其基本思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
在K近邻算法中，需要事先确定k的取值和距离度量方式。
K近邻算法简单易实现，对异常值不敏感，适用于多类分类问题。
【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt
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分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。
数据集有10只非爬行动物，其中8只被预测为非爬行动物，特 异度为8/10
精度(Precision):
TP/(TP+FP)
分类器预测了12只动物为爬行动物，其中10只确实是爬行动 物，精度为10/12
准确率(Accuracy): (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)
数据集包含23只动物，其中18只预测为正确的分类，准确率 为18/23
训练集应用于建立分类模型 测试集应用于评估分类模型
K折叠交叉验证(K-fold cross validation)：将初 始采样分割成K个子样本(S1，S2,...,Sk)，取K-1个 做训练集，另外一个做测试集。交叉验证重复K 次，每个子样本都作为测试集一次，平均K次的 结果，最终得到一个单一估测。
16:06
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K-近邻分类算法
K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN）通过 计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组 距离最近的K个训练数据，K个数据中哪个类别的训练数据 占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
算法 4-2 K-近邻分类算法
输入： 训练数据T；近邻数目K；待分类的元组t。
数据挖掘常用的方法(分类回归聚类关联规则)
数据挖掘常用的方法（分类回归聚类关联规则）数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联和趋势的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、回归、聚类和关联规则，下面将对它们进行详细介绍。
回归（Regression）是一种预测方法，它用于建立输入（自变量）和输出（因变量）之间的关系模型。
回归分析通过分析已知数据集的特征和输出值，确定数据的模式，并使用这些模式进行未知数据的预测。
回归分析中常用的算法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
回归方法广泛应用于价格预测、销售预测、股票市场分析等领域。
聚类（Clustering）是将数据按照相似性划分为不同的群组的方法。
聚类的目标是找到数据中相似的样本，并将它们归入同一类别。
聚类算法根据不同的相似性度量标准，如欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等，来计算样本之间的距离。
常见的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。
聚类方法在市场分析、社交网络分析和图像处理等领域有着广泛应用。
关联规则（Association Rules）是一种描述数据之间关系的方法。
关联规则分析用于发现数据集中不同项之间的关联关系。
关联规则通过计算不同项之间的支持度和置信度来确定关联程度。
支持度指一个项集在数据集中出现的频率，而置信度指一些项集出现时，另一个项集也出现的概率。
常见的关联规则算法包括Apriori和FP-Growth等。
关联规则分析在市场篮子分析、交叉销售和网站推荐等领域中非常有用。
除了上述的四种常用的数据挖掘方法外，还有一些其他重要的方法，如异常检测、特征工程和文本挖掘等。
数据挖掘方法的选择取决于数据的特点和分析的目标。
在实际应用中，可以根据实际问题来选择合适的方法，并通过算法优化和模型评估来提高模型的准确性和可解释性。
总之，分类、回归、聚类和关联规则是数据挖掘中常用的方法。
它们能够从大量的数据中挖掘出有用的信息和模式，帮助人们做出准确的预测和决策。
随着数据量的不断增加和数据挖掘技术的不断发展，这些方法将在未来的数据分析中发挥更加重要的作用。
数据挖掘中分类方法简述
现: 经网 络主要 从智能计算的角度出发， 具
立的Ill. 达种分类方法的基本思想和方法是
对于一个给定的未知类别的数据 X ， 分别计算 它属于已 知类别Ci ,C2, C3, ---, Cm 的后验概
有快捷、容 错性强、 算法复杂等特点;基于 模
糊集、云模型的分类方 法主要是针对分类过
程中的不确定性 这些方法可以较好的处理分 类过程中的模糊性和随机性， 提高分类精度。
跃升到用户指定的粒度，
络 遗传算法、 粗糙集方法、 模糊集方法、 基
络输出与实际 之间的均方差最小， 类别 达到学 习的目 的。然后使 用训练完的神经网络模型
对未知类别进行分类 。
于云模型的分类。本文 将对数据挖掘中常用
的分类方法作一个概述。
(3)根据极 大判定 确定训练样本所 法， 属的 云， 完成数据离散 化; (4)f 吐 用第3 步离散化后的训 练样本进行
100 7
NO . 30
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学 术 论 坛
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数据挖掘 中分类方法简述
孙冠楠
(武汉大学遥感信息1 程学院 的分类方法作一个概述. 关键词 数据挖掘 分类 概述 中图分类号:T P274
武汉
430079)
分类挖掘的技术 也逐渐趋向成熟， 现了 较有效的分类算法。本 出 许多 文将对数据挖掘中常用 摘 要: 随着数据挖掘理论和技术的发展，
题的而提出的。粗糙集对不精确概念的描述
方法是通过上近似概念和下近似概念这两个
8 其他方法
除以上列举的方法之外， 还有其他的分类
精确概念来 表示. 一个概念(或 集合〕 的下近似
概念(或集合)指的是， 其下近似中的元素肯定 属干该概念， 一个概念(或集合)的上近似概念 (或集合)指的是， 其上近似中的元素可能属于
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。
数据挖掘中的分类分析方法
数据挖掘中的分类分析方法数据挖掘是一门涉及统计学、计算机科学和机器学习的跨学科领域，它的目的是发现数据中的模式和规律。
分类分析是数据挖掘中的一种重要方法，它通过对数据进行分组和分类，从而预测新数据的类别。
在分类分析中，常用的方法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。
本文将从这几个方面来介绍数据挖掘中的分类分析方法。
决策树是一种广泛应用的分类方法，它通过对数据进行逐步的分割和判断，从而得到一个树状的结构。
在构建决策树的过程中，通常会选择一个特征作为分裂点，然后根据这个特征将数据分割成不同的子集。
接着对每个子集再次选择最佳的分裂点，直到满足停止条件为止。
决策树的优点是易于理解和解释，同时能够处理非线性关系和交互效应。
然而，决策树容易过拟合，需要进行剪枝和优化。
支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类方法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
在SVM中，将数据映射到高维空间，然后在高维空间中寻找一个最优的超平面，使得不同类别的数据点能够被有效地分开。
支持向量机的优点是能够处理高维数据和非线性关系，同时对数据的分布和特征的选择不敏感。
然而，支持向量机在处理大规模数据时计算复杂度较高。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯理论的分类方法，它假设特征之间相互独立，并通过贝叶斯定理计算出每个类别的概率。
在朴素贝叶斯分类器中，每个特征的重要性是相互独立的，因此可以直接计算出每个类别的概率。
朴素贝叶斯的优点是简单快速，能够处理大规模数据和多类别问题。
然而，朴素贝叶斯假设特征之间相互独立，在实际数据中可能并不成立。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的分类方法，它通过构建多层次的神经元网络来学习数据的特征和模式。
在神经网络中，每个神经元接收上一层神经元的输出，并通过激活函数产生输出。
神经网络的优点是能够处理非线性关系和复杂模式，同时对特征的表达能力较强。
然而，神经网络需要大量的训练数据和计算资源，同时模型的解释性较差。
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• 朴素贝叶斯分类特点：
① ② ③ ④ 基于独立假设 需要知道先验概率 按照获得的信息对先验概率进行修正 分类决策存在错误率
朴素贝叶斯分类模型
P( X | H ) P( H ) P( H | X ) P( X )
性 别
男
男
P( X | Ci ) P( x k | Ci )
k 1
n
身高 (英尺)
6
5.92 (5'11")
体重 脚的尺寸 (磅 ) (英寸)
180
190 170 165 100 150 130 150
12
11 12 10 6 8 7 9
男 5.58 (5'7") 男 女 女 5.92 (5'11") 5 5.5 (5'6")
对每个测试样本，将已知的类标号和该样本的学习模 型类预测比较 模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测 试样本的百分比 测试集要独立于训练样本集，否则会出现“过分适应 数据”的情况
第二步——用模型进行分 类
分类规则
测试集
未知数据 (Jeff, Professor, 4)
NAME Tom Merlisa George Joseph
性。
朴素贝叶斯分类过程
问题数学表示：
类别: 可以从C1到Cn ，在我们的问题中即C1=男性 C2=女性
样 本 表 示 ： 每 个 数 据 样 本 （ 某 元 组 ） 用 一 个 n 维 特 征 向 量 X= {x1， x2，„„，xn} 表示，分别描述对 n 个属性 A1，A2，„„，An 样本的 n 个度 量。 比如样本 X={x1,x2,x3}={1 米 73,60 千克， 20 厘米 } （分别对应身高体重
而一个空Cover不覆盖任何样本。
AQR算法相关定义
在 AQR 中，一个新样本被区分是看其由哪个规则推导 出来的。 如果该样本只满足一条规则，则这个样本就属于这条规 则；如果该样本满足多条规则，则被这些规则所预测的最频 繁的分类被赋予这条规则；如果该样本不属于任何规则，则
其分类为样本集中最频繁的分类。
g ( xk , ci , ci )是高斯分布函数， c , c i i
分别为平均值和标准差。
女 5.42 (5'5") 女 5.75 (5'9")
第三步 求P(X|C1)
假设训练集样本的特征满足高斯分布，得到下表：
性别 男性 女性 性别 Sample（？） 均值 (身高) 5.855 5.4175 方差 (身高) 3.5033e-02 9.7225e-02 身高(英尺) 6 均值 (体重) 方差 (体重) 均值 (脚的尺寸) 11.25 7.5 方差 (脚的尺寸) 9.1667e-01 1.6667e+00
176.25 1.2292e+02 132.5 5.5833e+02
体重(磅) 130
脚的尺寸(英寸) 8
第三步 求P(X|C1)
分别求得类别C1和C2的似然度 男性似然度计算项： 女性似然度计算项：
男性和女性的似然度：
可以看到女性的似然度更大，更具贝叶斯分类模型我们显然可以得到， 女性的后验概率更大，所以该样本分类为女性。
样本域：水果 X:红的和圆的（颜色属性取值为红，形状属性取值为圆）
H:是苹果（苹果是一个类别）
P(H|X):反应了当知道水果是红的并且是圆的，则它是苹果的 概率（置信程度）。这是后验概率 P(H):是先验概率
朴素贝叶斯分类过程
实例：性别分类 问题描述：通过一些测量的特征，包括身高、 体重、脚的尺寸，判定一个人是男性还是女
P(X) 对于所有类来说都是一样的即 P(X)=P(C1)*P(X|C1)+P(C2)*P(X|C2) （全概率公式）
所以为了得到最大后验假定，问题转化为求P(X|C1)的最大值
未分类的样本：
性别 Sample（？） 身高(英尺) 6 体重(磅) 130 脚的尺寸(英寸) 8
第三步 求P(X|C1)
此处这么举例，是假设身高的取值都是离散值数据
女 5.42 (5'5") 女 5.75 (5'9")
第三步 求P(X|C1)
xK的值可能有两种情况： （2）连续值 如果Ak是连续值属性，则通常假定该属
性 别
男
P( X | Ci ) P( x k | Ci )
k 1
n
身高 (英尺)
6
5.92 (5'11")
P(X|C1)=P(x1|C1)*P(x2|C1)*P(x3|C1) 表示C1时样本X的似然度
第三步 求P(X|C1)
xK的值可能有两种情况：
（1）离散值
则P(xk|Ci)=sik|si，其中sik是在属性Ak上具有值xk 的类Ci的训练样本数，而si是Ci中的训练样本数 x1=6英尺 即P(x1|C1)=训练样本中身高为6英尺并且属于男性 的样本数/男性的样本数=1/4；
假定每个元组属于一个预定义的类，由一个类标号属性确 定
基本概念
训练数据集：由为建立模型而被分析的数据元组形成 训练样本：训练数据集中的单个样本（元组）
学习模型可以用分类规则、判定树或数学公式的形式提供
第一步——建立模型
分类算法
训练数 据集
NAM E RANK M ike M ary Bill Jim Dave Anne Assistant Prof Assistant Prof Professor Associate Prof Assistant Prof Associate Prof
AQR算法描述
算法 4-5 AQR：
输入：正例样本POS； 反例样本NEG 输出：覆盖COVER
AQR算法描述
（1） COVER= Φ；//初始化COVER为空集Φ
（2） WHILE COVER does not cover all positive examples in POS DO
BEGIN （3） Select a SEED；//选取一个种子SEED，例如没有被COVER覆盖的一个正 样例 （4） Call procedure STAR（SEED，NEG）； //产生一个能覆盖种子而同时 排除所有反例的星 （5） Select the best Complex BEST from the STAR according to user-defined criteria；//从星中选取一个最好的复合 （6） Add BEST as an extra disjuct to COVER ；//把最好的复合与COVER 合取，形成新的COVER
180 190 170 165 100
150 130 150
1二步 预测X属于具有最高后验概率 的类
朴 素 贝 叶 斯 分 类 将 未 知 的 样 本 分 配 给 类 Ci
（1≤i≤m）当且仅当 P(Ci|X)> P(Cj|X)，对任意的
j=1，2，„，m，j≠i。这样，最大化 P(Ci|X)。其
YEARS TENURED 3 7 2 7 6 3 no yes yes yes no no
分类规则
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
数据分类的两步过程（2）
第二步，使用模型，对将来的或未知的对象进行分 类
首先评估模型的预测准确率
内容
回顾基本概念 贝叶斯分类 规则归纳
总结
规则归纳
常见的采用规则表示的分类器构造方法
利用规则归纳技术直接生成规则； 利用决策树方法先生成决策树，然后再把决策树转换为规 则；
使用粗糙集方法生成规则； 使用遗传算法中的分类器技术生成规则等。
规则归纳
规则归纳有四种策略：减法、加法、先加后减、先 减后加策略。
分类的目的在于用分类方法构建一个分类函数或分类模
型（分类器），该分类器可以将输入数据（数据库中的
数据项）映射到给定类别中的一个类别。
分类器的构造依据
统计方法：贝叶斯方法和非参数法等 机器学习方法：决策树法和规则归纳法 神经网络方法 其他：粗糙集等
数据分类的两步过程（1）
第一步，建立一个模型，描述预定数据类集和概念集
和脚长三个属性的度量）
分类模型：
第一步 得到先验概率
训练数据集：得到先验概率，按照频率来算。P(C1)=0.5 P(C2)=0.5
性别 身高(英尺) 体重(磅) 脚的尺寸(英寸)
男 男 男 男 女
女 女 女
6 5.92 (5'11") 5.58 (5'7") 5.92 (5'11") 5
5.5 (5'6") 5.42 (5'5") 5.75 (5'9")
体重 脚的尺寸 (磅 ) (英寸)
180
190 170 165 100 150 130 150
性服从高斯分布。因而，
12
11 12 10 6 8 7 9
P( xk | Ci ) g ( xk , ci , ci )
1 2 ci
e
( xk ci ) 2
2 ci
男
男 5.58 (5'7") 男 女 女 5.92 (5'11") 5 5.5 (5'6")