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大数据十大经典算法SVM-讲解PPT
大数据十大经典算法svm-讲解
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目录
• 引言 • SVM基本原理 • SVM模型构建与优化 • SVM在大数据处理中的应用 • SVM算法实现与编程实践 • SVM算法性能评估与改进 • 总结与展望
01 引言
算法概述
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习模型，用于数据 分类和回归分析。
性能评估方法
01
准确率评估
通过计算模型在测试集上的准确率来评估SVM算法的性能，准确率越
高，说明模型分类效果越好。
02
混淆矩阵评估
通过构建混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1值等指标，更全面
地评估SVM算法的性能。
03
ROC曲线和AUC值评估
通过绘制ROC曲线并计算AUC值，可以评估SVM算法在不同阈值下的
核函数是SVM的重要组成部分 ，可将数据映射到更高维的空 间，使得原本线性不可分的数 据变得线性可分。常见的核函 数有线性核、多项式核、高斯 核等。
SVM的性能受参数影响较大， 如惩罚因子C、核函数参数等 。通过交叉验证、网格搜索等 方法可实现SVM参数的自动调 优，提高模型性能。
SVM在文本分类、图像识别、 生物信息学等领域有广泛应用 。通过具体案例，可深入了解 SVM的实际应用效果。
SVM算法实现步骤
模型选择
选择合适的SVM模型，如CSVM、ν-SVM或One-class SVM等。
模型训练
使用准备好的数据集对SVM模 型进行训练，得到支持向量和 决策边界。
数据准备
准备用于训练的数据集，包括 特征提取和标签分配。
参数设置
设置SVM模型的参数，如惩罚 系数C、核函数类型及其参数 等。
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目录
• 引言 • SVM基本原理 • SVM模型构建与优化 • SVM在大数据处理中的应用 • SVM算法实现与编程实践 • SVM算法性能评估与改进 • 总结与展望
01 引言
算法概述
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习模型，用于数据 分类和回归分析。
性能评估方法
01
准确率评估
通过计算模型在测试集上的准确率来评估SVM算法的性能，准确率越
高，说明模型分类效果越好。
02
混淆矩阵评估
通过构建混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1值等指标，更全面
地评估SVM算法的性能。
03
ROC曲线和AUC值评估
通过绘制ROC曲线并计算AUC值，可以评估SVM算法在不同阈值下的
核函数是SVM的重要组成部分 ，可将数据映射到更高维的空 间，使得原本线性不可分的数 据变得线性可分。常见的核函 数有线性核、多项式核、高斯 核等。
SVM的性能受参数影响较大， 如惩罚因子C、核函数参数等 。通过交叉验证、网格搜索等 方法可实现SVM参数的自动调 优，提高模型性能。
SVM在文本分类、图像识别、 生物信息学等领域有广泛应用 。通过具体案例，可深入了解 SVM的实际应用效果。
SVM算法实现步骤
模型选择
选择合适的SVM模型，如CSVM、ν-SVM或One-class SVM等。
模型训练
使用准备好的数据集对SVM模 型进行训练，得到支持向量和 决策边界。
数据准备
准备用于训练的数据集，包括 特征提取和标签分配。
参数设置
设置SVM模型的参数，如惩罚 系数C、核函数类型及其参数 等。
大数据十大经典算法kNN讲解
可解释性差
KNN算法的分类结果只依赖于最近 邻的样本，缺乏可解释性。
无法处理高维数据
随着维度的增加，数据点之间的距离 计算变得复杂，KNN算法在高维空 间中的性能会受到影响。
对参数选择敏感
KNN算法中需要选择合适的K值，不 同的K值可能会影响分类结果。
04
KNN算法的改进与优化
基于距离度量的优化
与神经网络算法的比较
神经网络算法
神经网络算法是一种监督学习算法，通过训练神经元之间的权重来学习数据的内 在规律。神经网络算法在处理大数据集时需要大量的计算资源和时间，因为它的 训练过程涉及到复杂的迭代和优化。
KNN算法
KNN算法的训练过程相对简单，不需要进行复杂的迭代和优化。此外，KNN算 法对于数据的分布和规模不敏感，因此在处理不同规模和分布的数据集时具有较 好的鲁棒性。
对数据分布不敏感
KNN算法对数据的分布不敏感， 因此对于非线性问题也有较好 的分类效果。
简单直观
KNN算法原理简单，实现直观， 易于理解。
分类准确度高
基于实例的学习通常比基于规 则或判别式的学习更为准确。
对异常值不敏感
由于KNN基于实例的学习方式， 异常值对分类结果影响较小。
缺点
计算量大
KNN算法需要计算样本与所有数据 点之间的距离，因此在大规模数据集 上计算量较大。
欧氏距离
适用于数据特征呈正态分布的情况，但在非 线性可分数据上表现不佳。
余弦相似度
适用于高维稀疏数据，能够处理非线性可分 问题。
曼哈顿距离
适用于网格结构的数据，但在高维数据上计 算量大。
皮尔逊相关系数
适用于衡量两组数据之间的线性关系。
K值选择策略的优化
十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT
在人工智能领域，贝叶斯方法是一种非常具有 代表性的不确定性知识表示和推理方法。
贝叶斯定理：
P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为“先验”是因为它不考 虑任何B方面的因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称 作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称 作B的后验概率。 P(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）.
购买电脑实例：
购买电脑实例：
P(X | buys_computer = “no”) P(buys_computer = “no”) = 0.019×0.357 = 0.007
因此，对于样本X，朴素贝叶斯分类预测 buys_computer =”yes” 特别要注意的是：朴素贝叶斯的核心在于它假设向量 的所有分量之间是独立的。
扩展：
该算法就是将特征相关的属性分成一组，然后假设不 同组中的属性是相互独立的，同一组中的属性是相互 关联的。 （3）还有一种具有树结构的TAN（tree augmented naï ve Bayes）分类器，它放松了朴素贝叶斯中的独 立性假设条件，允许每个属性结点最多可以依赖一个 非类结点。TAN具有较好的综合性能。算是一种受限 制的贝叶斯网络算法。
Thank you!
贝叶斯算法处理流程：
第二阶段——分类器训练阶段： 主要工作是计算每个类别在训练样本中出现 频率以及每个特征属性划分对每个类别的条件 概率估计。输入是特征属性和训练样本，输出 是分类器。 第三阶段——应用阶段：
Hale Waihona Puke 这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类 ，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类 别的映射关系。
十大数据挖掘算法PPT学习课件
• 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有 着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对 缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
20
10. CART: 分类与回归树
• CART, Classification and Regression Trees。
• 在分类树下面有两个关键的思想。
• PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量 俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页
面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意 味着被其他网站投票越多。
• 这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他
们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术
• 第一个是关于递归地划分自变量空间的想法； 第二个想法是用验证数据进行剪枝。
21
HITS
• 也是一个连接分析算法，它是由IBM首先提 出的。在HITS，每个节点(网页)都有一个重 要度和权威度(Hubs and authorities,我也忘 了具体的翻译是什么了)。通过反复通过权 威度来求重要度，通过重要度来求权威度 得到最后的权威度和重要度。
十大数据挖掘算法及各自优势
1
• 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12 月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
• Springer出版社《高级信息与知识处理》（Advanced
Information and Knowledge Processing）系列丛书的两名
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10. CART: 分类与回归树
• CART, Classification and Regression Trees。
• 在分类树下面有两个关键的思想。
• PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量 俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页
面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意 味着被其他网站投票越多。
• 这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他
们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术
• 第一个是关于递归地划分自变量空间的想法； 第二个想法是用验证数据进行剪枝。
21
HITS
• 也是一个连接分析算法，它是由IBM首先提 出的。在HITS，每个节点(网页)都有一个重 要度和权威度(Hubs and authorities,我也忘 了具体的翻译是什么了)。通过反复通过权 威度来求重要度，通过重要度来求权威度 得到最后的权威度和重要度。
十大数据挖掘算法及各自优势
1
• 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12 月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
• Springer出版社《高级信息与知识处理》（Advanced
Information and Knowledge Processing）系列丛书的两名
大数据算法综述ppt课件
作直到收敛。
K-Means算法
Apriori 关联算法
Apriori算法学习数据的关联规则(association
rules)，适用于包含大量事务（transcation）的数据
库。
关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关
系的一种数据挖掘技术。
Apriori 关联算法
基本的 Apriori 算法有三步：
不完整、不严密的知识或数据。
Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，
如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程
就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
PART THREE
经典算法
简介
ID3算法
决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机
器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对
功能层
平台层
服务层
大数据分布式存储系统：
高可扩展性大数据挖掘算法：
基于 Web 的大数据挖掘技术：
研究大规模、非结构化数
基于云计算的分布式大数据
Web 的大数据挖掘方法和流程，
据的存储问题，突破大数
处理与挖掘算法，构建高可
实现易于使用的基于Web 的大
据的存储、管理和高效访
扩展的大数据处理与挖掘算
数据挖掘技术，构建基于 Web
属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数
据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。
数据挖掘算法分类
关联
神经网络
Web
数据挖掘
隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个
数据项的出现推导出其他数据项的出现。
一种先进的人工智能技术，具有自行处理、分布存储和
K-Means算法
Apriori 关联算法
Apriori算法学习数据的关联规则(association
rules)，适用于包含大量事务（transcation）的数据
库。
关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关
系的一种数据挖掘技术。
Apriori 关联算法
基本的 Apriori 算法有三步：
不完整、不严密的知识或数据。
Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，
如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程
就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
PART THREE
经典算法
简介
ID3算法
决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机
器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对
功能层
平台层
服务层
大数据分布式存储系统：
高可扩展性大数据挖掘算法：
基于 Web 的大数据挖掘技术：
研究大规模、非结构化数
基于云计算的分布式大数据
Web 的大数据挖掘方法和流程，
据的存储问题，突破大数
处理与挖掘算法，构建高可
实现易于使用的基于Web 的大
据的存储、管理和高效访
扩展的大数据处理与挖掘算
数据挖掘技术，构建基于 Web
属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数
据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。
数据挖掘算法分类
关联
神经网络
Web
数据挖掘
隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个
数据项的出现推导出其他数据项的出现。
一种先进的人工智能技术，具有自行处理、分布存储和
大数据十大经典算法PPT
好久才发现自己才挪动了一小步。于是，我失去了耐心。开始烦燥不安。夏的承受，是人生道路中 的烦燥。 我愈发感觉烦燥不安，于是我停下脚步。开始思考。古人云：&;上善若水。&;古人认为如水一般， 才是为人的最高境界。&;智者乐水，仁者乐山。&;我该向水学习，洗尽一身铅华。静静的我睁开眼， 再没有了烦燥的感觉，眼中只有前行的路，不再去量计前行的长作文:..度。 秋的承受 落红独舞的天边，枯木萧索。一人行在湖边，看着眼前那一抹枯黄。眼神一点一点地黯淡，走过了 夏的躁热不安，我坚定了前行的方向。而随之席卷而来的感觉是寂寞。寂寞像牵丝拌藤一样，缠绕 着你。不会阻止你前行，却让你身上的负荷一点一点的增加，最后累倒在它面
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请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅， 此处为具体文字，表述该章节文字主题。
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大数据十大经典算法PageRank 讲解共37页
大数据十大经典算法 PageRank 讲解
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。ห้องสมุดไป่ตู้ —马卡 连柯(名 言网)
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。ห้องสมุดไป่ตู้ —马卡 连柯(名 言网)
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
大数据算法十大经典算法
⼤数据算法⼗⼤经典算法⼀、C4.5C4.5，是机器学习算法中的⼀个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织⽅式像⼀棵树，其实是⼀个倒树)核⼼算法ID3的改进算法，所以基本上了解了⼀半决策树构造⽅法就能构造它。
决策树构造⽅法其实就是每次选择⼀个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。
C4.5相⽐于ID3改进的地⽅有：1、⽤信息增益率来选择属性。
ID3选择属性⽤的是⼦树的信息增益，这⾥可以⽤很多⽅法来定义信息，ID3使⽤的是熵(entropy，熵是⼀种不纯度度量准则),也就是熵的变化值.⽽C4.5⽤的是信息增益率。
对，区别就在于⼀个是信息增益，⼀个是信息增益率。
⼀般来说率就是⽤来取平衡⽤的，就像⽅差起的作⽤差不多，⽐如有两个跑步的⼈，⼀个起点是10m/s的⼈、其10s后为20m/s；另⼀个⼈起速是1m/s、其1s后为2m/s。
如果紧紧算差值那么两个差距就很⼤了，如果使⽤速度增加率(加速度，即都是为1m/s^2)来衡量，2个⼈就是⼀样的加速度。
因此，C4.5克服了ID3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，在构造决策树的时候，那些挂着⼏个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致overfitting。
3、对⾮离散数据也能处理。
4、能够对不完整数据进⾏处理。
⼆、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)。
它与处理混合正态分布的最⼤期望算法(本⼗⼤算法第五条)很相似，因为他们都试图找到数据中⾃然聚类的中⼼。
它假设对象属性来⾃于空间向量，并且⽬标是使各个群组内部的均⽅误差总和最⼩。
三、 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）。
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带canopy预处理的kmeans 算法的优点
canopy可以自动帮我我们确定k值。
最后kmeans算法时间、空间复杂度是： 1.时间复杂度：上限为O(tKmn)，下限为 Ω（Kmn）其中，t为迭代次数，K为簇的 数目，m为记录数，n为维数 2.空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为 簇的数目，m为记录数，n为维数
Input & centroids
①数据的采集和抽象 ②初始的中心选择
计算总误差 在给定的簇上面进行K均值聚类(K=2) 计算将该簇一分为二后的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作
既然是改进算法就要体现改 进算法的优越性。为此控制 变量，在相同的实验环境下， ①取相同的k值取。
②选取相同的的距离度量标 准（欧氏距离）
③在相同的数据集下进行测 试。
一组不好的初始点产生的 Kmeans算法结果
The algorithm of Kmeans
小组成员：徐佳、张俊飞、刘志伟、孔祥玉
主要内容：
聚类算法简介 Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略
Kmeans实战
1
聚类的目标：将一组向量分成若干组，组内数据是相似的， 而组间数据是有较明显差异。
为什么会出错？
究竟哪里错 了！！！
上面的例子当中出错的原因 很明显。凭直觉我们很容易 知道不可能有这样的天气— —它的气温是100℃，湿度 是1100%。可见坏点对 kmeans的影响之大。另一 方面，季节有春夏秋冬之分， 而我们强行的把它们分为夏 冬两个类也是不太合理的。 如果分为四个类我们也许可 以“中和”掉坏点的影响。
现在思路明了了我们首先以缩 小SSE为目标改进算法。
改进的算法——二分 Kmeans算法
为了克服k均值算法收敛于局部的问题，提出了二分k 均值算法。该算法首先将所有的点作为一个簇，然后 将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续划分，选 择哪个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度 降低SSE值。 伪代码如下： 将所有的点看成一个簇 当簇数目小于k时 对于每一个簇
Kmeans算法详解（4）
步骤四：迭代计算中心点
Kmeans算法详解（5）
步骤五：收敛
1.从数据中随机抽取k个点作为初始聚类 的中心，由这个中心代表各个聚类 2.计算数据中所有的点到这k个点的距离， 将点归到离其最近的聚类里 3.调整聚类中心，即将聚类的中心移动到 聚类的几何中心（即平均值）处，也就是 k-means中的mean的含义 4.重复第2步直到聚类的中心不再移动， 此时算法收敛
你
懂
的
…
在进一步阐述初始中心点选择 之前，我们应该先确定度量 kmeans的算法精确度的方法。 一种度量聚类效果的标准是： SSE(Sum of Square Error， 误差平方和) SSE越小表示数据点越接近于 它们的质心，聚类效果也就越 好。因为对误差取了平方所以 更重视那些远离中心的点。 一种可以肯定降低SSE的方法 是增加簇的个数。但这违背了 聚类的目标。因为聚类是在保 持目标簇不变的情况下提高聚 类的质量。
Kmeans算法详解（1）
步骤一：取得k个初始初始中心点
Kmeans算法详解（2）
步骤二：把每个点划分进相应的簇
Min of three due to the EuclidDistance
Kmeans算法详解（3）
步骤三：重新计算中心点
Min of three due to the EuclidDistance
带canopy预处理的kmeans 算法
（1）将数据集向量化得到一个list后放 入内存，选择两个距离阈值：T1和T2。 （2）从list中任取一点P，用低计算成 本方法快速计算点P与所有Canopy之 间的距离（如果当前不存在Canopy， 则把点P作为一个Canopy），如果点P 与某个Canopy距离在T1以内，则将点 P加入到这个Canopy； （3）如果点P曾经与某个Canopy的距 离在T2以内，则需要把点P从list中删 除，这一步是认为点P此时与这个 Canopy已经够近了，因此它不可以再 做其它Canopy的中心了； （4）重复步骤2、3，直到list为空结 束
讨论k值、剔除坏点的意义何在？下面以一个例 子来说明k值的重要性。
有一组关于湿度和温 度的数据想把它划分 为冬天和夏天两部分。
（k=2）
气象学家打了个盹不小 心把（100℃,1000%） 和（101℃,1100%）加 入了数据，并不幸选取 （100℃,1000%）作为 其中一个初始点
于是得到两个很不靠 谱的聚类结果。
二分kmeans产生的结果
要强调的是尽管只是这一组实验不得以得出二分kmeans的 优越性，但是经过大量实验得出的结论却是在大多数情况下 二分kmeans确实优于朴素的kmeans算法。
全局最小值
二分kmeans真 的能使SSE达 到全局最小值 吗？
从前面的讲解可以看到二分 kmeans算法的思想有点类 似于贪心思想。但是我们会 发现贪心的过程中有不确定 的因素比如：二分一个聚类 时选取的两个中间点是随机 的，这会对我们的策略造成 影响。那么如此一来二分 kmeans算法会不会达到全 局最优解呢？答案是：会！ 尽管你可能惊诧于下面的说 法，但全局最小值的定义却 是：可能的最好结果。
Selected k
① k值的选定
MaxIterations & Convergence
①最大迭代次数 ②收敛值
factors？
Meassures
①度量距离的手段
初始中 心点
输入的数 据及K值 的选择
距离度 量
我们主要研究的三个方面因素。
讨论初始中心点意义何在？下面的例子一目了然吧？
初始中心点
收敛后
2 与分类区别：分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已 知，聚类也被称为无监督机器学习
3
聚类手段：传统聚类算法 ①划分法 ②层次方法 ③基于密 度方法 ④基于网络方法 ⑤基于模型方法
Q1：K是什么？A1：k是聚类算法当中类的个数。 Q2：means是什么？A2：means是均值算法。
Summary：Kmeans是用均值算法把数 据分成K个类的算法！