数据挖掘-分类
数据挖掘算法种类
数据挖掘算法种类数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息和模式的过程，而数据挖掘算法是实现这一过程的核心工具。
随着数据的不断增长和业务需求的提升，数据挖掘算法也不断发展和完善。
本文将介绍几种常见的数据挖掘算法。
一、分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一。
它通过对已知数据集进行学习，构建一个分类模型，然后使用该模型对未知数据进行分类。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。
决策树算法是一种基于树结构的分类方法，它通过对属性的选择和划分建立一棵决策树，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算后验概率来进行分类。
逻辑回归算法是一种广义线性模型，通过对输入与输出之间的关系进行建模，实现对数据的分类。
支持向量机算法通过构建一个最优超平面，将数据进行分割，从而实现对数据的分类。
二、聚类算法聚类算法是将数据按照其相似性进行分组的一种方法。
它通过计算数据对象之间的距离或相似度，将相似的对象划分到同一簇中。
常见的聚类算法有k-means、层次聚类、DBSCAN等。
k-means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代计算数据对象与簇中心之间的距离，将数据划分到最近的簇中。
层次聚类算法将数据对象逐步合并或分割，构建一个层次化的聚类结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据对象的邻域密度来确定簇的形状。
三、关联规则算法关联规则算法用于发现数据中的关联规则，即一个事件或项集与另一个事件或项集之间的关系。
常见的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它通过迭代计算数据中的频繁项集，然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法，它通过构建一个FP树来高效地挖掘频繁项集。
四、回归算法回归算法用于建立一个输入变量与输出变量之间的关系模型，从而预测未知数据的输出值。
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。
数据挖掘领域中的分类和回归区别
数据挖掘领域中的分类和回归区别
数据挖掘领域中的分类和回归区别
分类和回归的区别在于输出变量的类型。
1）定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；
2）定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。
拿⽀持向量机举个例⼦：
分类问题和回归问题都要根据训练样本找到⼀个实值函数g(x).
回归问题是：给定⼀个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。
也就是使⽤y=g(x)来推断任⼀输⼊x所对应的输出值。
分类问题是：给定⼀个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1）。
也就是使⽤y=sign(g(x))来推断任⼀输⼊x所对应的类别。
综上，回归问题和分类问题的本质⼀样，不同仅在于他们的输出的取值范围不同。
分类问题中，输出只允许取两个值；⽽在回归问题中，输出可取任意实数。
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。
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。
数据挖掘中的分类算法在金融行业的应用
数据挖掘中的分类算法在金融行业的应用随着数字化时代的到来，数据的增长速度呈指数级增长，金融行业作为一个充满数据的领域也面临着巨大的挑战和机遇。
数据挖掘作为一种从大规模数据中挖掘出有用模式和信息的技术，具有广泛的应用前景。
其中，分类算法作为数据挖掘领域的重要组成部分，在金融行业中发挥着重要的作用。
一、分类算法简介分类算法是数据挖掘中的一种常见方法，它通过学习已知类别的样本数据，构建分类模型，以对新样本进行分类。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。
这些算法具有不同的特点和适用范围，可以根据具体问题的需求选择合适的算法进行应用。
二、分类算法在金融行业的应用1. 信用评分信用评分是金融行业中重要的应用之一。
通过分类算法，可以对客户的信用进行评估，预测其还款能力和违约风险。
例如，可以利用决策树算法根据客户的个人信息、征信记录、就业情况等数据，构建一个信用评分模型，对客户进行分级，为金融机构提供参考。
2. 贷款申请审批在金融行业中，贷款审批是一项繁琐而重要的任务。
分类算法可以帮助金融机构对贷款申请进行自动化审批。
通过对客户的个人信息、征信记录、财务状况等数据进行分析，可以预测客户的还款能力和风险，并给出相应的审批结果。
这不仅提高了审批的效率，同时也减少了人为的主观因素。
3. 欺诈检测金融行业存在大量的欺诈行为，例如信用卡盗刷、虚假交易等。
分类算法可以通过对交易数据进行分析，识别出异常行为和欺诈嫌疑。
例如，可以利用支持向量机算法构建欺诈检测模型，对交易进行实时监测和风险评估，及时发现和防范欺诈行为，保护客户的资产安全。
4. 市场预测金融市场的波动对投资者来说是一个不确定因素。
分类算法可以通过对历史市场数据进行分析，预测股票价格的涨跌趋势。
例如，可以利用逻辑回归算法根据股票的历史价格、交易量、市场情绪等数据，构建一个市场预测模型。
这不仅对投资者的决策有指导意义，同时也提高了投资者的收益率。
简述数据挖掘分类方法
注。
粗糙 集 理 论 主要 是 针对 数 据 的模 糊性 问题 的 而提 参 考文 献： 出的 粗糙 集对 不 精确 概 念 的描述 方法 是通 过 上 下近 ［ Ｈａ Ｊ ｗ ｉＭｉｈｌ ｅＫ ｍ ｅ 数 据 挖 掘— — 概 念 与技 － Ｍ】 １ ｄ ｉ ｅ， ｃｅｎ ａ ｂ ｒ ］ ａ ｉ ｇ［ 北 京 ： 等教 育 出版 社 ．０ １ ２ ９ ３ ４ 高 ２ ０ ：７ — ３ 似概念 选 两个精 确 概念 来 表示 。 一个 概 念（ 集合１ 或 的下 ２ ａ明 张 ］ Ｄ３的 研 究 Ｕ． 机 发 展 ． ０ 】 微 ２ ２ ０ 近似 概念 ｆ 或集 合１ 的是 ． 下近 似 中的元 素肯 定 属 于 ［ ｇ ， 载 鸿 决 策 树 学 习 算 法 Ｉ 指 其 ５ ：— 该概 念 ， 个 概念 （ 一 或复 合） 的上 近 似概 念ｆ 或集 合 ） 的 （）６ ９ 指 【 ３ 】王 光宏 ，蒋 平 数 据 挖 掘 综 述 Ｄ １同济 大 学 学报 ，０ ４３ （ ： ２０ ，２２ ） 是 ． 上 近似 中 的元素 可能 属 于该概 念 。 其 粗糙集 理 论将 ２４ — ２ ６ ５２ 分类 能力 和知 识联 系在一 起 ．使 用等 价关 系来 形 式化 【】 伟 杰 ， 辉 ， 建 秋 ， 关 联 规 则 挖 掘 综 述 Ⅱ计 算 机 工程 ， ４蔡 张晓 朱 等 ］ 地表 示 分类 ．知识 表 示 为等 价关 系集 Ｒ与 空 间 ｕ的之 ２ ０ （）３ — ３ ０ １５ ：１ ３ 间 的映射 关 系 。 在分 类 问题 中 ， 粗糙 集可 以用 来进 行属 【］ 效 尧 ， 伟 决 策树 在 数 据 挖 掘 中 的 应 用研 究 Ⅱ安 庆 师 范 学 ５江 江 ］ 自然科 学版 ）２ ０ （ ：３ ８ ，０ ３１ ８ — ５ ） 性消 减 ．还可 以求 取 数据 中最小 不变 集和 最小 规 则羹 院 学报 （ ［Ｙ清毅 ， ６－ ］ 张波 ， 庆 生 目前 数 据 挖 掘 算 法 的 评 价 Ⅱ小 型 微 型 计 蔡 ］ ｆ 即属 性约 简算 法１ 算机 系统 ，０ ０１ ： ５ ７ ２ ０ （ ７— ７ ） 另 外 ．粗 糙 集 方法 得 到 的分类 规 则 一般 是 符 号形 ［ 肖攸 安 ， 腊 元 数 据 挖 掘 与 知 识 发 现 的 理 论 方 法 及 技 术 分 析 ７ ］ 李 式 的显 式规 则 ． 是 数据 挖 掘所 追 求 的． 正 因此 近 年 来得 Ｕ交通 与 计 算 机 ，０ ２１：７ ６ 】 ２０ （）５ — １ 到越 来越 广泛 的应 用 。粗糙集 可 以利用 特 征归 约ｆ 以 可 ［ 罗 可 ， 睦 纲 ， 东妹 数 据 挖 掘 中 分 类 算 法 综 述 ［Ｃ 机 工 ８ 】 林 郗 Ｊ ｔ算 ｌ 识别 和 删 除无 助 于 给定 训练 数 据分 类 的属 性１和 相关 程 ，０ ５ １ ３ ５ ２ ０ （ ）－ 分析 （ 根据 分类 任 务评 估每个 属 性 的贡献 和意 义１提 高 ［ ｈｔ： ｂｏ ．ｄ ．ｅ ａ ｄ ｉａａｉ ｅｄｔｌ ４ ４ ７ 。 ９ ｔ ／ ｌｇｃ ｎｎ ｔ ｌ ｄ ／ｒｃ ／ｅａｓ １ １２ ］ ｐ／ ｓ ／ ａ ｎ ｔｌ ｉ／ １ 获取 分类 模式 的速度 ．但 找 出可 以描 述 给定数 据 集 中 【 ］ｔ ： ｗ １ ｈｔ ／ ｗｗ． ｂｏ ｓ ｏ ｚａ ｑ ｎａｃｉｅ２ １／ １２ ／ ０ ｐ／ ｃ ｌｇ． ｍ／ｈｏ ｉ ／ｒｈ ／０ ０ ／５ ｎ ｃ ａ ｖ １ １４ ９ ４７１ ｔ ｌ ７ｈｍ ’ 所有 概念 的最 小 属性 子集 问题 是一个 Ｎ Ｐ困难 的 ．
数据挖掘系统分类
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容要点
1
了解数据挖掘的分类规则
数据挖掘分类
2
按照一般功能，可以将数据挖掘分为：
描述式数据挖掘
预测式数据挖掘
数据挖掘分类——不同的角度,不同的分类
3
所适合的 应用类型
所用的技 术类型
待挖掘的 数据库类
型
待发现的 知识类型
数据挖掘分类的多维视图
4
待挖掘的数据库
关系的, 事务的, 面向对象的, 对象-关系的, 主动的, 空间的, 时间序列的, 文本 的, 多媒 体的, 异种的, 遗产的, WWW, 等.
特征分类, 先聚类再关联
OLAM 的结构
7
挖掘查询
挖掘结果
第4层
OLAM 引擎
用户 GUI API
OLAP 引擎
用户界面
第3层 OLAP/OLAM
数据立方体 API
过滤和集成
Databases
MDDB
数据库 API
数据清理 数据集成
元数据
过滤
数据仓库
第2 层 MDDB
第 1层 数据存储
小结
8
了解数据挖掘的分类规则
OLAP挖掘: 数据挖掘与数据仓库的集成
6
数据挖掘系统, DBMS, 数据仓库系统的耦合
不耦合, 松耦合, 半紧密耦合, 紧密耦合
联机分析挖掘
挖掘与 OLAP 技术的集成
交互挖掘多层知识
通过下钻, 上卷, 转轴, 切片, 切块等操作, 在不同的抽象层挖掘知识和模式的 必要性.
多种挖掘功能的集成
所挖掘的知识
特征, 区分, 关联, 分类, 聚类, 趋势, 偏离和孤立点分析, 等. 多/集成的功能, 和多层次上的挖掘
生物医学数据挖掘-分类
例 ：P62 例4.5
计算学习样本集的熵：
Inf o( D)
9 14
log
2
(9) 14
5 14
log
2
(5) 14
0.940
计算特征属性的信息增益：
Infoage (D)
5 14
(
2 5
log 2
2 5
3 5
log 2
3) 5
4 14
(
4 4
log 2
4 40 4ຫໍສະໝຸດ log 20) 4
5 3 32 2
信息增益公式，P62 式4.10~12
类别Ci的熵
Info ( D)
m i 1
| Ci |D
| |
log
2
| Ci |D
| |
特征属性A的信息增益
InfoA (D)
v j 1
| Dj |D
| |
Inf
o(
D
j
)
Gain(A) Info(D) Info A (D)
18
二、分类的方法
❖ 决策树分类器
对数据敏感 表达知识的形式直观、易于理解 不同节点的选择，结果有差别 软件可实现繁复的计算（如信息增益）
25
二、分类的方法
❖ 基于统计的分类器（朴素贝叶斯分类器）
需满足某些条件，即朴素假设：属性独立 属性是分类型
计算条件概率，式4.14 属性是连续型
计算高斯密度函数，式4.15
26
二、分类的方法
15
❖ 决策树分类器
树结构 内部节点：属性 分支 叶结点：所属分类
❖ 决策树的生成过程
树的建构 树剪枝
二、分类的方法
常见数据挖掘分析方法介绍
常见数据挖掘分析方法介绍在数据分析领域，数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息和知识。
在实际应用中，有许多常见的数据挖掘分析方法，本文将对其中一些方法进行介绍。
一、聚类分析聚类分析是一种将数据集合划分为不同群组的方法，以使得同一群组内的数据对象相似度高，不同群组之间的相似度低。
其中，K均值算法是一种常用的聚类分析方法。
它首先将数据集合划分为K个初始聚类中心，然后迭代地将数据对象分配到最近的聚类中心，再更新聚类中心的位置，直到达到收敛条件。
二、分类分析分类分析是一种通过对已有数据进行学习，来预测新数据所属类别的方法。
其中，决策树算法是一种常用的分类分析方法。
决策树通过构建一棵树状结构，每个节点代表一个属性，每个分支代表属性的取值，从根节点到叶节点的路径表示一个分类规则。
通过遍历决策树，我们可以将新数据进行分类。
三、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据集中项集之间相关性的方法。
其中，Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘方法。
Apriori算法基于一个重要的原则：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。
Apriori算法通过迭代地生成候选项集，并计算其支持度来寻找频繁项集，然后通过计算置信度来生成关联规则。
四、回归分析回归分析是一种通过对数据的学习来预测数值型输出的方法。
其中，线性回归是一种常用的回归分析方法。
线性回归通过拟合一条直线或者超平面来表示输入与输出之间的关系。
它通过最小化实际输出值与预测输出值之间的差距来求解模型参数。
五、异常检测异常检测是一种发现与正常模式不符的数据对象的方法。
其中，基于密度的离群点检测算法是一种常用的异常检测方法。
该算法通过计算数据对象与其邻域之间的密度来确定是否为离群点。
六、时序分析时序分析是一种对时间序列数据进行建模和预测的方法。
其中，ARIMA模型是一种常用的时序分析方法。
ARIMA模型通过将时间序列数据转化为平稳时间序列，然后通过自回归与滑动平均的组合进行建模与预测。
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
数据挖掘课件-分类分析Classification
predicting
Unknown Objects （Without Class Labels）
2
Example: Learning (Training)
3
Example: Testing & Predicting
4
评价指标
预测准确度 计算效率: 建立分类器及预测 对噪音的敏感度 可解读性
5
数据准备
A decision tree is a flowchart-like tree structure, where each internal node (non-leaf node) denotes a test on an attribute, each branch represents an outcome of the test, and each leaf node (or terminal node) holds a class label.
True False
True False
[21+, 5-]
[8+, 30-]
[18+, 33-] [11+, 2-]
16
Entropy
S is a sample of training examples p+ is the proportion of positive examples p- is the proportion of negative examples Entropy measures the impurity of S
分类分析 Classification
1
监督式学习:预测对象的类标签
Training/building
Known Objects （With Class Labels）
数据挖掘之分类——基于规则的分类器
数据挖掘之分类——基于规则的分类器1. 算法简介 基于规则的分类器是使⽤⼀组"if...then..."规则来对记录进⾏分类的技术。
模型的规则⽤析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表⽰，其中R称作规则集，ri 是分类规则或析取项。
每⼀个分类规则可以表⽰为如下形式：ri:(条件i)→yi规则左边成为规则前件或前提。
它是属性测试的合取：条件i=(A1 op v1)∧(A1 op v1)∧•••∧(A1 op v1)其中(Aj，vj)是属性-值对，op是⽐较运算符，取⾃集合{=，≠，﹤，﹥，≦，≧}。
每⼀个属性测试(Aj op vj)称为⼀个合取项。
规则右边称为规则后件，包含预测类yi。
如果规则r的前件和记录x的属性匹配，则称r覆盖x。
当r覆盖给定的记录时，称r被激发或触发。
分类规则的质量可以⽤覆盖率（coverage）和准确率（accuracy）来度量。
给定数据集D和分类规则 r：A→y，规则的覆盖率定义为D中触发规则r的记录所占的⽐例。
准确率或置信因⼦定义为触发r的记录中类标号等于y的记录所占的⽐例。
Coverage(r)= |A| / |D|Accuracy(r)= |A∩y| / |A|其中|A|是满⾜规则前件的记录数，|A∩y|是同时满⾜规则前件和后件的记录数，D是记录总数。
2. ⼯作原理 基于规则的分类器所产⽣的规则集的两个重要性质： 互斥规则如果规则集R中不存在两条规则被同⼀条记录触发，则称规则集R中的规则是互斥的。
这个性质确保每条记录⾄多被R中的⼀条规则覆盖。
穷举规则如果对属性值的任意组合，R中都存在⼀条规则加以覆盖，则称规则集R具有穷举覆盖。
这个性质确保每⼀条记录都⾄少被R中的⼀条规则覆盖。
这两个性质共同作⽤，保证每⼀条记录被且仅被⼀条规则覆盖。
如果规则集不是穷举的，那么必须添加⼀个默认规则 r d:() → y d来覆盖那些未被覆盖的记录。
数据挖掘—分类方法
数据挖掘—分类方法数据挖掘是一种用于从大量数据中发现和提取有价值信息的技术。
分类是其中的一种重要方法，它是将事先定义好的类别应用于新数据的过程，目标是将新数据正确归类到相应的类别中。
在本文中，将介绍分类方法的原理、常用算法，并举例说明其应用。
分类方法的原理是通过寻找数据之间的相似性来实现的。
在分类过程中，首先需要训练模型，也就是使用已知类别的数据作为样本进行学习。
通过分析这些样本中的特征，构建出一个分类器。
然后，将待分类的新数据输入到分类器中，根据其特征和分类器的判断规则，确定其所属的类别。
常见的分类算法包括决策树、K近邻算法、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树状结构进行分类的算法，每个节点代表一个属性变量，每个分支代表一个可能的取值，最后的叶子节点表示分类结果。
决策树的优势在于易于理解和解释，可以处理连续特征和缺失值，但容易过拟合。
K近邻算法是一种基于实例的分类方法，其核心思想是找到与待分类样本最近的K个已知样本，在这K个样本中投票选择出最多的类别作为待分类样本的类别。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立，通过计算待分类样本属于各个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为待分类样本的类别。
支持向量机是一种基于构造超平面来进行分类的方法，通过选择最优的超平面将不同类别的样本分开。
支持向量机的优势在于可以处理高维数据，但对噪声和缺失数据比较敏感。
分类方法在各个领域都有广泛的应用。
以电商行业为例，通过分析用户历史行为和购买记录，可以将用户划分为不同的类别，例如忠诚用户、潜在用户、流失用户等，从而根据不同类别的用户提供个性化的推荐和服务。
在医疗领域，可以根据患者的症状、体检结果等特征，将患者进行分类，例如根据乳腺肿瘤的特征将患者分类为恶性或良性，以辅助医生进行诊断和治疗决策。
在金融领域，可以利用客户的个人信息、信用记录等特征，将客户分类为高风险或低风险，用于评估客户的信用并制定相应的信贷策略。
常见的数据挖掘模型类型
常见的数据挖掘模型类型
常见的数据挖掘模型类型包括：
1. 分类模型：用于将数据分为不同的类别或标签，常见的分类模型包括决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。
2. 回归模型：用于预测数值型的目标变量，常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
3. 聚类模型：用于将数据分成不同的群组，常见的聚类模型包括K 均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
4. 关联规则模型：用于发现数据中的关联关系，常见的关联规则模型包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
5. 神经网络模型：用于模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的过程，常见的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
6. 文本挖掘模型：用于处理和分析文本数据，常见的文本挖掘模型包括词袋模型、主题模型、情感分析等。
7. 时间序列模型：用于预测未来的趋势和模式，常见的时间序列模型包括ARIMA模型、长短期记忆网络（LSTM）等。
8. 强化学习模型：通过与环境不断互动学习最优策略，常见的强化
学习模型包括Q-learning、深度强化学习等。
这些模型可以根据数据类型、问题类型和任务目标选择合适的模型进行数据挖掘。
数据挖掘导论第章_分类_其他技术ppt课件
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
22
规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略
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。
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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。
数据挖掘的方法分类
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
① 回归分析。
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
① 聚类。
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
① 关联规则。
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释
数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种综合分析和探索数据的有效、有用的技术，其目的是从巨量的数据集中提取出有价值的信息或者是模式。
它的任务是发现潜在的内在规律，以此获得对象的个性化特征或者联系。
分类（Classification）：分类是数据挖掘的一种术语，它指的
是将数据根据一定的规则等分成若干类别，以便进行模型训练和分析。
关联规则（Association Rules）：关联规则指的是给定一组数据，发现其中有可能存在的一种正向相关或负向关联的规则。
关联规则通常被用于市场营销分析，以及分类和预测分析。
聚类（Clustering）：聚类是数据挖掘的基本技术，它指的是从
大量的数据集中自动构造出若干类别的技术。
在聚类中，通过计算每一个对象与每一个类别的相似性，将对象分配给对应的类别。
概念演化（Concept Drift）：概念演化是一种数据挖掘技术，它指的是时间推移或观测系统被观察到的内容本身经历变化的过程。
因此，概念演化的目标是发现随着时间变化的模式，并用于预测和解释未来的变化。
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分裂子集或者分裂点就一起形成分裂准则。
（5）排好队一个个属性接受检验，以收入（income）为例： 该属性为离散属性，共有三个可能值{low,medium,high}，对 这个属性进行二元划分。这个属性为离散值属性，它存在八 个子集，不考虑空集和全集，因为空集全集对D不纯度的降 低没有任何意义。 六个有效子集为：{low,medium}、{low,high}、{medium, high} {low}、{medium}、{high}。 以{low,medium}为例进行计算： 这两个情况加在一起一共有10个满足他的元组在分区D1中： Giniincome∈ {low,medium}=0.443 其他结果参照书本P221 很容易理解
树交互地构建。用户在数据交互窗口观察多维数 据，并选择分类属性和一个或多个分裂点。当前决 策树在知识窗口扩展。用户选择决策树的一个结 点，可以给该结点指定一个类标号（使该结点变成 树叶），或者要求可视化对应于该结点的训练数据。 这导致出从根到该结点路径上使用的分裂准则外， 每个属性重新可视化，该交互过程继续，直到决策 树的每个树叶都被指定一个类标号。
high
Step1：建立训练集 训练集由数据库元组加上与它们相关联的类标号组成。 其中训练集中的元组称为训练元组。 训练集=数据元组+类标号（多组数据） 训练元组=数据元组+类标号（单个数据库元组）
name
age
income
Sandy Jones youth
low
Bill Lee
youth
low
Caroline Fox middle_aged high
（4）比较算出的各个属性的后验概率值，选 取其中具有最大后验概率值得属性作为被预 测出的属性。
朴素贝叶斯分类法遭遇零概率值问题。
如果出现了零概率值，即某个P（xk∣Ci）的值为0， 例如买电脑的里面一个学生都没有。则使用拉普 拉斯校准法，在每个属性的计数上加1，对整个结 果影响非常小，但是可以避免零概率事件。
RainForest方法
该方法在每个结点，对每个属性维护一个AVC-集 （AVC表示“属性—值，类标号”），用它来表述
该
结点的训练元组。
（5）决策树归纳的可视化挖掘
基于感知的分类（PBC）是一种基于多维可视化技术的交互 式方法，允许用户在构建决策树时加上关于数据的背景知识。 通过可视化地与数据交互，用户也可能逐步深入地理解数据。 在获得大约相同准确率的同时，构建的决策树往往比使用传 统的决策树归纳方法建立的决策树更小，因而更容易理解。
“不纯度”降得最多，从而选举其为分裂属 性。
Q3：什么是所谓的降低“不纯度”？ 对于每个属性来说，都可以进行二元划分来 降低整个训练元组集D的不纯度，离散值属性 和连续值属性都可以进行相应的二元划分， 把整个训练元组集划分为两个部分D1，D2。 经过二元划分后，对于某个属性A来说，D的 基尼指数为：
新鲜血液：上学期未接触过或为深入的问题 （1）分裂准则 （2）基尼指数 （3）树剪枝 （4）可伸缩性与决策树归纳 （5）决策树归纳的可视化挖掘
（a）属性A是离散值 分裂方法为直接按照各种不同的离散值分类
color
Red Green
Orange Blue
（b）属性A事连续值 分裂方法是设置一个分裂点（在实践中，分裂点a通 常取A的两个已知相邻值的中点，因此可能不是训 练数据中A的存在值）。分别对应两边区间的条件。
Rick Field middle_aged low
Loan_decision
Risky Risky Safe risky
Step 2：分类算法通过分析或从训练集“学习” 来确定分类规则，从而构造分类器。 分类算法有很多：决策树、贝叶斯法等等。现在只 是举例说明分类的一般过程，算法具体的分析在后 面展开。 经过分类算法的分析以后，此例的分类规则如下
GiniA(D)=(∣D1 ∣/ ∣D∣)Gini(D1 )+ (∣D2∣/∣D∣)Gini(D2)
属性A经过二元划分以后导致的不纯度降低为： △Gini(A)=Gini(D)- GiniA(D)
由此式可以很简单的看出，哪个属性进过二元 划分后自身的基尼指数最低，那么它就可以使 得整个训练元组集D的不纯度降低的最多，那 他显而易见是要做为老大的，就和信息增益中 那个信息增益值最大的属性一样，需要站在金 字塔的顶端，作为分裂属性。
（3）为了降低计算P（X ∣ Ci）的复杂度，可以使 用类条件独立的朴素假定，即假定属性值有条件地 相互独立（即属性之间不存在依赖关系）：
P（X∣Ci）=∏ P（xk∣Ci）= P（x1∣Ci）… P（xn ∣ Ci）
（a）如果是分类属性（比如职业），则P（xk∣Ci） 就是训练集中此属性值为xk的Ci类的元组数除以训 练集中Ci类的元组数。 （b）如果为连续指属性，则使用高斯分布来计算 P（xk∣Ci）。
“安全” 或“危险”，销售数据中的“是”或“否”。
万物寻其因——分类有何作用
分类的目的： 通过对大量同类信息的分类，来做出对整体 数据集的分析，从而实现对事物结果的预 测，辅助人们进行决策。 分类的应用有很多种： 比如欺诈检测、目标经营、性能预测、制造 和医疗诊断。
万物观其形——分类的一般方法
分类的一般方法分为两个阶段： 学习阶段（构件分类模型）： 建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。
IF age=youth THEN loan_decision=risky IF income=high THEN loan_decision=safe IF age=middle_aged AND income=low THEN loan_decision=risky .....
学习阶段的最终小结
简单的例子来说明基尼指数进行决策树归纳的过程：电脑店 做销售预测，收集到了一些客户的基本信息作为资料，属性 包括：年龄、收入、是否为学生、信用评级。类标号为：买、 不买。
（1）类标号分为两种情况：买、不买，对应 于C1，C2。 （2）现在知道一共14个训练数据中，有9个 的类标号属于C1，5个的类标号属于C2。 （3）首先计算训练元组集D的“不纯度”
数据挖掘概念与技术 ——分类
计算机信息与工程学院 计算机科学与技术专业
邱骏达
事实的真相往往被层层迷雾所掩盖，我们不 能在杂乱无章的荆棘道路上横冲直撞，我们 要相信，磨刀不误砍柴工，当一大堆埋葬着 巨大财富但又杂乱无章的数据堆放在我们面 前的时候，好的分类方法，正确构建的分类 器可以帮助我们进行快速、准确的数据分类。
分类阶段（使用模型预测给定数据的类标 号）： 在分类阶段，要使用检验数据来评估分类规则的准 确性。
分类的第一阶段：学习阶段
学习阶段又可称为监督学习，从监督学习四 个字中，就可以大致掌握学习阶段的基本理 念。 所谓监督学习，就是分类器的学习在被告知 每个训练元祖属于哪个类的“监督”下进行
的， 也就是说学习阶段的训练数据是有其已知的 “类标号”的。
学习阶段理解的前期准备
以银行贷款信用预测为例来认识学习阶段：
注：在此只简单地把贷款的风险与贷款人的姓名、
年龄段、收入三个属性进行“挂钩”，以求得简单 易
懂。
举例：数据库中的数据表如下所示
name
age
Income
Sandy Jones
youth
Low
Bill Lee
youth
Low
Caroline Fox Middle_aged
学习阶段可以看做学习一个映射或者函数 y=f(X)
其中，y是给定元组X的类标号。 学习以后这一函数常常以分类规则、决策树 或数学公式的形式来表示。 在上例中，就是以分类规则的形式来体现出 学习阶段的结果的。
分类阶段理解的前期准备
每一个分类器都不是绝对准确的，也不是绝 对高效或者适合所研究的问题的，分类的第 二个阶段就是来评估分类器的预测准确率。
本章节学习脉络： 分类的一般方法
几种分类器的原理
模型评估与选择
提高分类准确率的技术
万物溯其源——何为分类
分类是预测问题的主要类型之一。 许多问题，诸如：银行贷款信用预测、销售 人群预测、医学数据分析都需要用到分类的 知识，通过构造模型或者分类器来预测“类
标 号”。 所谓的“类标号”比如：贷款申请数据的
始 的。为了回答这个问题，使用统计测试来确定每一个实例属性单独 分类训练样例的能力。分类能力最好的属性被选作树的根节点进行 测试。然后为根节点属性的每个可能值产生一个分支，并把训练样 例排列到适当的分支之下。然后重复整个过程，用每个分支节点关 联的训练样例来选取在改点被测试的最佳属性。这形成了对合格决 策树的贪婪搜索，也就是算法从不回溯重新考虑以前的选择。
后剪枝： 在一棵决策树完全构建完成以后，通过删除 结点的分支并用树叶替换它而剪掉给定结点 上的子树。该树叶的类标号用子树中最频繁 的类标记。相当于少数服从多数了。
（4）可伸缩性与决策树归纳
可伸缩性理念的由来： 决策树算法的确很科学，但是它只是为相对较小的数据集设 计的，当他用于超大型现实世界数据库的挖掘时，有效性就 大大降低，在现实世界数据库的挖掘过程中，训练数据不能 放在内存，由于训练元组在主存和高速缓存换进换出，决策 树的构造可能变得效率低下。需要更加可伸缩的办法，处理 因为太大而不能放在内存的训练数据。
（3）树剪枝 树剪枝的由来： 在决策树创建时，由于数据中的噪声和离群 点，许多分支反映的是训练数据中的异常。 剪枝方法的产生就是为了处理这种过分拟合 数据问题的。
先剪枝： 在构建决策树的过程中，使用诸如统计显著 性、信息增益、基尼指数等度量来评估划分 的优劣。在构造树的过程中通过提前停止构 建来去掉一些低于预定义阈值的元组。 此方法阈值的选取比较困难，不方便准确地 进行剪枝。