数据挖掘算法报告(五条算法)
数据挖掘十大算法
数据挖掘十大算法数据挖掘是通过挖掘大规模数据集以发现隐藏的模式和关联性的过程。
在数据挖掘领域，存在许多算法用于解决各种问题。
以下是数据挖掘领域中被广泛使用的十大算法：1. 决策树（Decision Trees）：决策树是一种用于分类和回归的非参数算法。
它用树结构来表示决策规则，通过划分数据集并根据不同的属性值进行分类。
2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种二分类算法，通过在数据空间中找到一个最优的超平面来分类数据。
SVM在处理非线性问题时，可以使用核函数将数据映射到高维空间。
3. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯算法使用特征之间的独立性假设，通过计算给定特征下的类别概率，进行分类。
4. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分割成多个类别。
该算法通过计算样本之间的距离，并将相似的样本聚类在一起。
5. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于建立连续数值预测模型的算法。
它通过拟合线性函数来寻找自变量和因变量之间的关系。
6. 关联规则（Association Rules）：关联规则用于发现数据集中项集之间的关联性。
例如，购买了商品A的人也常常购买商品B。
7. 神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。
它通过训练多个神经元之间的连接权重，来学习输入和输出之间的关系。
9. 改进的Apriori算法：Apriori算法用于发现大规模数据集中的频繁项集。
改进的Apriori算法通过剪枝和利用频繁项集的性质来提高算法的效率。
10. 集成学习（Ensemble Learning）：集成学习是一种通过将多个学习器进行组合，从而提高分类准确率的算法。
常用的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。
这些算法在不同的场景和问题中有着不同的应用。
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。
数据挖掘主要算法
数据挖掘主要算法数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及到使用各种算法和技术来发现隐藏在数据暗地里的模式、关联和趋势。
在数据挖掘中，有许多主要算法被广泛应用于不同的数据分析和预测任务。
以下是一些常见的数据挖掘主要算法：1. 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类和回归算法。
它通过将数据集划分为不同的子集，每一个子集对应于一个决策树节点，来预测目标变量的值。
决策树算法可用于分类和回归问题，并且易于理解和解释。
2. 随机森林算法随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并对它们的结果进行平均或者投票来进行预测。
每一个决策树都是通过对训练数据进行随机采样和特征选择来构建的，从而增加了模型的准确性和鲁棒性。
3. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设。
它用于分类和文本挖掘任务，通过计算每一个类别的概率来预测新样本的类别。
朴素贝叶斯算法简单高效，适合于处理大规模数据集。
4. 支持向量机算法支持向量机是一种二分类算法，它通过在特征空间中构建一个最优的超平面来实现分类。
支持向量机算法具有较强的泛化能力和鲁棒性，适合于处理高维数据和非线性问题。
5. K均值聚类算法K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不重叠的簇。
它通过最小化簇内样本的平方距离和来确定簇的中心，并将每一个样本分配到最近的簇中。
K均值聚类算法广泛应用于图象分割、市场细分和异常检测等领域。
6. 神经网络算法神经网络是一种摹仿人脑神经元网络结构和功能的机器学习模型。
它由多个神经元和层级组成，通过学习权重和偏差来进行模式识别和预测。
神经网络算法适合于处理复杂的非线性问题，并在图象识别、自然语言处理和人工智能等领域取得了显著成果。
以上是一些常见的数据挖掘主要算法，它们在不同的数据分析和预测任务中发挥着重要的作用。
根据具体的问题和数据特征，选择适合的算法可以提高数据挖掘模型的准确性和效率。
数据挖掘的发展也在不断推动算法的创新和改进，为我们提供更多有效的工具来探索和利用数据的潜力。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是一种通过计算机科学的方法，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
在这个过程中，数据挖掘算法扮演着非常重要的角色，它们能够帮助我们从数据中抽取出精华，更好地理解和利用数据。
下面是十大经典数据挖掘算法。
1. K-Means算法：K-Means算法是一种聚类算法，可以将数据集分成K个不同的类别。
这种算法的基本思想是将数据分成若干个类别，使得同一类别内的数据点的距离比其他类别内的数据点的距离更短。
2. Apriori算法：Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，可以用来发现最常见的数据项之间的关联性。
这种算法基于频繁项集的概念，通过计算数据中频繁项集的支持度和置信度来挖掘关联规则。
3. 决策树算法：决策树算法是一种基于树结构的分类算法，可以将数据集分成若干个不同的类别。
这种算法的基本思想是通过递归地将数据集划分成不同的子集，直到子集中所有数据都属于同一类别为止。
4. SVM算法：SVM算法是一种基于统计学习理论的分类算法，可以用于解决非线性问题。
这种算法的基本思想是将数据集映射到高维空间中，然后在高维空间中建立超平面，将不同类别的数据分开。
5. 神经网络算法：神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的分类算法，可以用来处理非线性问题。
这种算法的基本思想是通过构建一个多层的神经网络，将输入数据映射到输出数据。
6. 贝叶斯分类算法：贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，可以用来预测数据的类别。
这种算法的基本思想是根据已知数据的先验概率和新数据的特征，计算这个数据属于不同类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。
7. 随机森林算法：随机森林算法是一种基于决策树的集成算法，可以用来处理大量的数据和高维数据。
这种算法的基本思想是通过随机选取特征和样本，构建多个决策树，然后将多个决策树的结果汇总，得到最终的分类结果。
8. Adaboost算法：Adaboost算法是一种基于加权的集成算法，可以用来提高分类算法的准确率。
掌握数据挖掘的基本算法和工具
掌握数据挖掘的基本算法和工具一、引言数据挖掘是从大量的数据中寻找出有用的信息和模式的过程。
随着互联网、移动互联网和物联网的快速发展，数据的规模呈指数级增长，数据的价值也愈加凸显。
数据挖掘作为一种重要的数据处理技术，逐渐被广泛应用于商业、科学、医疗等各个领域。
本文将介绍数据挖掘的基本算法和工具。
二、数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值、处理异常值等，以便于有效地挖掘数据中的信息和模式。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据变换、数据归约和数据集成等。
三、分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一。
分类算法通过给定的训练数据集，构建一个分类模型，然后将测试样本进行分类。
常用的分类算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。
这些算法在不同的应用场景中具有不同的优势和适用性。
四、聚类算法聚类算法是将数据集中的样本划分为若干个不同的簇，每个簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。
常用的聚类算法包括K均值算法、DBSCAN算法、层次聚类算法等。
聚类算法在无监督学习中扮演着重要的角色，能够帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律。
五、关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则的过程。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项目集合，而关联规则是指包含“如果...那么...”形式的规则，描述了数据中的关联关系。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
关联规则挖掘在市场篮子分析、商品推荐等场景中有广泛的应用。
六、回归算法回归算法是通过建立一个数学模型，来描述自变量与因变量之间的关系。
回归算法通过给定的训练数据集，拟合出一个回归方程，然后利用该方程对未知的因变量进行预测。
常用的回归算法有线性回归算法、岭回归算法、决策树回归算法等。
回归算法在价格预测、趋势分析等领域有着广泛的应用。
七、数据挖掘工具为了便于开发人员进行数据挖掘工作，现在市面上有许多成熟的数据挖掘工具。
数据挖掘常用的十大算法
数据挖掘常⽤的⼗⼤算法 数据挖掘（英语：Data mining），⼜译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的⼀个步骤。
数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多⽅法来实现上述⽬标。
数据挖掘经典算法1. C4.5：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。
解析:C4.5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算法的长处。
并在下⾯⼏⽅⾯对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）可以完毕对连续属性的离散化处理；4）可以对不完整数据进⾏处理。
C4.5算法有例如以下长处：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，须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。
1、机器学习中。
决策树是⼀个预測模型。
他代表的是对象属性与对象值之间的⼀种映射关系。
树中每⼀个节点表⽰某个对象，⽽每⼀个分叉路径则代表的某个可能的属性值，⽽每⼀个叶结点则相应从根节点到该叶节点所经历的路径所表⽰的对象的值。
决策树仅有单⼀输出。
若欲有复数输出，能够建⽴独⽴的决策树以处理不同输出。
2、从数据产⽣决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗说就是决策树。
3、决策树学习也是数据挖掘中⼀个普通的⽅法。
在这⾥，每⼀个决策树都表述了⼀种树型结构，他由他的分⽀来对该类型的对象依靠属性进⾏分类。
每⼀个决策树能够依靠对源数据库的切割进⾏数据測试。
这个过程能够递归式的对树进⾏修剪。
当不能再进⾏切割或⼀个单独的类能够被应⽤于某⼀分⽀时。
数据挖掘算法介绍
数据挖掘算法介绍在现代生活中，数据已经成为我们生活和工作不可或缺的一部分。
但是，如何从数据中提取有用的信息并做出决策，是一项具有挑战性的任务。
这就需要用到数据挖掘技术。
数据挖掘技术是从大量的数据中自动发现隐藏的模式和关系，以辅助决策制定和智能推理。
数据挖掘算法是实现数据挖掘的关键。
下面，我们将介绍几种常用的数据挖掘算法。
1. 关联规则算法关联规则算法是一种用于发现数据集中的常见关联关系的算法。
它可以用于挖掘商品销售，药店购物和疾病诊断等领域的关联规则。
例如，如果一个超市发现，购买尿布和啤酒的人群很相似，那么超市就可以将这两个商品放在一起促销。
这个结论就是通过关联规则算法得出的。
2. 分类算法分类算法是将数据分类到不同类别中的一种算法。
例如，在一个银行发现信用评分较低的客户更有可能借贷不良，因此银行可以通过分类算法将借贷不良的客户和好客户分开来。
3. 聚类算法聚类算法是将数据分组到相似的类中，每个类内的数据都有类似的特征的一种算法。
聚类算法可以用于市场细分和用户分析等领域。
例如，电商公司可以通过聚类算法将网站的用户分为几个群体，然后针对每个群体进行专门的推销，提高用户转化率。
4. 神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络的算法，可以用于预测、分类、识别等领域。
例如，移动公司可以用神经网络算法来预测用户流失率，并采取措施减少用户流失。
5. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过将数据分类为不同的子类来确定决策树的分支。
例如，一家公司可以通过决策树算法来预测员工是否会离职，通过分析每个员工的工作绩效、薪资和工作时间等因素，来帮助公司制定合适的离职预防方案。
总之，数据挖掘算法在现代生活和工作中发挥着越来越重要的作用。
通过选择合适的算法，我们可以从大量数据中提取有用的信息，帮助我们做出更有效的决策和行动。
数据挖掘的10大算法
数据挖掘的10大算法数据挖掘的10大算法1-决策树算法●简介：决策树是一种基于树结构的预测模型，通过分析数据集中的特征和目标变量之间的关系，来进行分类或回归分析。
●实现步骤：根据数据集中的特征和目标变量，构建一个树结构，在每个节点上根据某个特征的取值将数据集划分为子集，然后根据某个准则选择最佳的特征进行划分，继续构建子树，直到满足停止条件。
●应用场景：决策树算法常用于金融风险评估、医疗诊断、客户行为分析等领域。
2-K均值算法●简介：K均值算法是一种聚类分析的方法，通过将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度最大化，簇间的相似度最小化。
●实现步骤：随机选择K个样本作为簇的中心点，然后对每个样本计算与各簇中心的距离，将样本划分到距离最近的簇中，更新簇的中心点，重复以上过程直到簇的中心点不再改变。
●应用场景：K均值算法常用于客户分群、文本聚类、图像分割等领域。
3-支持向量机算法●简介：支持向量机是一种二分类模型，通过构造一个超平面来将不同类别的样本分开，同时最大化样本与超平面之间的间隔。
●实现步骤：选择合适的核函数，转化样本特征空间，构造目标函数并进行优化，最终得到一个能够将样本正确分类的超平面。
●应用场景：支持向量机算法常用于图像识别、文本分类、异常检测等领域。
4-朴素贝叶斯算法●简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的分类算法，通过计算样本的后验概率来进行分类。
●实现步骤：基于训练数据集计算类别的先验概率和条件概率，然后根据贝叶斯公式计算样本属于各个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为预测结果。
●应用场景：朴素贝叶斯算法常用于垃圾邮件过滤、情感分析、文本分类等领域。
5-神经网络算法●简介：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的算法，通过构造多层神经元网络，通过学习调整网络中的权重和偏置，从而实现对数据的分类或回归分析。
●实现步骤：选择合适的网络结构和激活函数，通过前向传播计算网络的输出，通过反向传播更新网络中的参数，不断迭代直到网络收敛。
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下面先对数据进行[0,1]规格化，下表是规格化后的数据
•
接着用k-means算法进行 聚类。设k=3，即将这15 支球队分成三个集团。现 抽取日本、巴林和泰国的 值作为三个簇的种子，即 初始化三个簇的中心为A： {0.3, 0, 0.19}，B：{0.7, 0.76, 0.5}和C：{1, 1, 0.5} 下面，计算所有球队分别 对三个中心点的相异度， 这里以欧氏距离度量。下 面是用程序求取的结果：
log2 ( p) log 2 (n)
C4.5定义
C4.5定义
实例
• 假设有一个信息系 统，关于的是几种 天气的不同变化对 是否进行比赛的影 响．根据这些信息， 给定一个决策表如 右图：
NO. 1 Outlook sunny Temperature hot Windy false Humidity high Play? No
C4.5总结
• 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。此外， C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无 法在内存容纳时程序无法运行。
2
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
sunny
overcast rain rain rain overcast sunny sunny rain sunny overcast overcast rain
hot
hot Mild（温暖） cool cool cool mild cool mild mild mild hot mild
聚类图形化表示如图：
K次平均算法
• K-means算法的基本思想是：给定一个包含n个数据对象 的数据库，以及要生成簇的数目k，随机选取k个对象作为 初始的k个聚类中心；然后计算剩余各个样本到每一个聚 类中心的距离，把该样本归到离它最近的那个聚类中心所 在的类，对调整后的新类使用平均值的方法计算新的聚类 中心；如果相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本 调整结束且聚类平均误差准则函数已经收敛。本算法在每 次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确，若不正确， 就要调整。在全部样本调整完成后修改聚类中心，进入下 一次迭代。如果在一次迭代算法中，所有的样本被正确分 类，则不会有调整，聚类中心不会有变化。在算法迭代中 值在不断减小，最终收敛至一个固定的值。该准则也是衡 量算法是否正确的依据之一。
true
false false false true true false false false true true false true
high
high high normal normal normal high normal normal normal high normal high
No
Yes Yes Yes No Yes No Yes Yes Yes Ye是给定一个元素集合D，其中 每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D 划分成k个子集，要求每个子集内部的元素之间相 异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能 高。其中每个子集叫做一个簇 。
• 与分类不同，分类是示例式学习，要求分类前明 确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别。 而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别 甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。
K-Means步骤
• 假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下： • （1）适当选择c个类的初始中心； • （2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c 个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所 在的类； • （3）利用均值等方法更新该类的中心值； • （4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2） （3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束， 否则继续迭代。 • 该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键 在于初始中心的选择和距离公式。
实例：中国男足
• 下面，我们来看看k-means算法一个有趣的应用 示例：中国男足近几年到底在亚洲处于几流水平？ 下页的图是亚洲15只球队在2005年-2010年间大 型杯赛的战绩 • 其中包括两次世界杯和一次亚洲杯。我提前对数 据做了如下预处理：对于世界杯，进入决赛圈则 取其最终排名，没有进入决赛圈的，打入预选赛 十强赛赋予40，预选赛小组未出线的赋予50。对 于亚洲杯，前四名取其排名，八强赋予5，十六强 赋予9，预选赛没出现的赋予17。这样做是为了 使得所有数据变为标量，便于后续聚类。
• 熵的概念源自热物理学.假定有两种气体a、b，当 两种气体完全混合时，可以达到热物理学中的稳 定状态，此时熵最高。如果要实现反向过程，即 将a、b完全分离，在封闭的系统中是没有可能的。 只有外部干预（信息），也即系统外部加入某种 有序化的东西（能量），使得a、b分离。这时， 系统进入另一种稳定状态，此时，信息熵最低。 热物理学证明，在一个封闭的系统中，熵总是增 大，直至最大。若使系统的熵减少（使系统更加 有序化），必须有外部能量的干预。
• 下面根据第一次聚类结果，调整各个簇的中心点。 • A簇的新中心点为：{(0.3+0+0.24+0.3)/4=0.21, (0+0.15+0.76+0.76)/4=0.4175, (0.19+0.13+0.25+0.06)/4=0.1575} = {0.21, 0.4175, 0.1575}（取簇中所有元素各自维度的算术平均数。） • 用同样的方法计算得到B和C簇的新中心点分别为 {0.7, 0.7333, 0.4167}，{1, 0.94, 0.40625}。
树的修剪
• 树一旦生成后，便进入第二阶段——修剪阶段。决策树为什么要剪枝？ 原因就是避免决策树“过拟合”样本。前面的算法生成的决策树非常 的详细而庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所 覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行 分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现堪称完美，它可 以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类（因为决策树本 身就是100%完美拟合训练样本的产物）。但是，这会带来一个问题， 如果训练样本中包含了一些错误，按照前面的算法，这些错误也会 100%一点不留得被决策树学习了，这就是“过拟合”。C4.5的缔造 者昆兰教授很早就发现了这个问题，他做过一个试验，在某一个数据 集中，过拟合的决策树的错误率比一个经过简化了的决策树的错误率 要高。 • 目前决策树的修剪的策略有三种：基于代价复杂度的修剪（CostComplexity Pruning）、悲观修剪（Pessimistic Pruning）和MDL （Minimum Description Length）修剪。对于树的修剪，相对树的生 成要简单一些 ，时间关系， 具体就不讲了，有兴趣下来讨论。
树的终止
• 树的建立实际上是一个递归过程，那么这 个递归什么时候到达终止条件退出递归呢？ 有两种方式，第一种方式是如果某一节点 的分支所覆盖的样本都属于同一类的时候， 那么递归就可以终止，该分支就会产生一 个叶子节点。还有一种方式就是，如果某 一分支覆盖的样本的个数如果小于一个阈 值，那么也可产生叶子节点，从而终止建 立树。我们只考虑二叉分割的情况，因为 这样生成的树的准确度更高。
算法二：K-Means
• 挖掘主题：聚类 • k-means算法是一个聚类算法，把n个对象 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。
• 用调整后的中心点再 次进行聚类，得到： • 第二次迭代后的结果 为： • 中国C，日本A，韩国 A，伊朗A，沙特A， 伊拉克C，卡塔尔C， 阿联酋C，乌兹别克斯 坦B，泰国C，越南C， 阿曼C，巴林B，朝鲜 B，印尼C。
• 结果无变化，说明结果已收敛，于是给出最终聚类结果： 亚洲一流：日本，韩国，伊朗，沙特 亚洲二流：乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜 亚洲三流：中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南， 阿曼，印尼 • 看来数据告诉我们，说国足近几年处在亚洲三流水平真的 是没有冤枉他们，至少从国际杯赛战绩是这样的。 • 其实上面的分析数据不仅告诉了我们聚类信息，还提供了 一些其它有趣的信息，例如从中可以定量分析出各个球队 之间的差距，例如，在亚洲一流队伍中，日本与沙特水平 最接近，而伊朗则相距他们较远，这也和近几年伊朗没落 的实际相符。
• 也就是说，熵是描述系统混乱的量，熵越 大说明系统越混乱，携带的信息就越少， 熵越小说明系统越有序，携带的信息越多。
C4.5具体算法步骤
1、创建节点N 2、如果训练集为空，在返回节点N标记为Failure 3、如果训练集中的所有记录都属于同一个类别，则以该类别标记节点N 4、如果候选属性为空，则返回N作为叶节点，标记为训练集中最普通的类； 5、for each 候选属性 attribute_list 6、if 候选属性是连续的then 7、对该属性进行离散化 8、选择候选属性attribute_list中具有最高信息增益的属性D 9、标记节点N为属性D 10、for each 属性D的一致值d 11、由节点N长出一个条件为D=d的分支 12、设s是训练集中D=d的训练样本的集合 13、if s为空 14、加上一个树叶，标记为训练集中最普通的类 15、else加上一个有C4.5（R - {D},C，s）返回的点
Humidity high high high normal
Play? No No No Yes
11