数据挖掘及决策树
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。
请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法
请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法
1. 决策树：决策树是最常见的机器学习算法之一，是一种将数据（此
处即有关问题的观察和测量数据）映射到潜在结果（由结论和动作组成）的分类方法。
它通常适用于复杂的问题，可以自动分析和分类数据，从而有助于解决现实世界中的挑战性问题。
2. 聚类分析：聚类分析是一种机器学习和数据挖掘算法，它使用输入
数据创建一组相似元素的分组，并将不相似元素分为不同组。
它是一
种无监督学习，无需有任何先验知识，可以自动分析出模式和结构。
3. 线性回归：线性回归是机器学习中最重要的算法之一，它旨在为某
个变量或结果预测另一个变量或结果的值。
它允许我们预测和解释现
实世界中的客观观察。
通过线性回归，可以找到数据变量之间的关系，并应用该关系预测另一变量的值。
4. 支持向量机：支持向量机（SVM）是一种机器学习技术，它可以用
来解决分类和回归问题。
它不同于传统的感知机技术，能够解决非线
性问题。
它可以用来构建分类器，识别明确的目标和特征，通过拟合
相关性分析，以对不同的对象实行有效的分类。
数据挖掘-决策树PPT资料48页
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例
《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告
实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。
（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。
决策树数据挖掘算法
决策树数据挖掘算法一、什么是决策树算法？决策树算法是一种基于树形结构的数据挖掘算法，它通过将数据集划分成不同的子集来构建一个树形模型，以实现对数据的分类或预测。
决策树算法的优点在于易于理解和解释，并且可以处理具有高度非线性关系的复杂数据集。
二、决策树算法的原理1. 决策树的定义决策树是一种基于树形结构的分类模型，它由节点和边组成。
节点表示一个特征或属性，边表示该属性可能取值之间的关系。
2. 决策树算法流程（1）选择最佳特征作为当前节点；（2）将训练集按照该特征进行划分，并创建子节点；（3）对每个子节点递归执行步骤（1）和（2），直到所有叶子节点都为同一类别或无法再划分为止。
3. 决策树算法中用到的概念（1）信息熵：表示数据集纯度或不确定性的度量，计算公式为：$H=-\sum_{i=1}^{n}p_i\log_2p_i$，其中 $p_i$ 表示第 $i$ 个类别在数据集中的占比。
（2）信息增益：表示特征对数据集纯度的提升程度，计算公式为：$IG(D,A)=H(D)-H(D|A)$，其中 $D$ 表示原始数据集，$A$ 表示某个特征。
（3）基尼指数：表示数据集纯度或不确定性的度量，计算公式为：$Gini(D)=\sum_{k=1}^{|\mathcal{Y}|}\sum_{k'\neqk}p_kp_{k'}=1-\sum_{k=1}^{|\mathcal{Y}|}p_k^2$，其中$\mathcal{Y}$ 表示类别集合。
（4）基尼增益：表示特征对数据集纯度的提升程度，计算公式为：$GINI(D,A)=Gini(D)-\sum_{v=1}^{V}\frac{|D^v|}{|D|}Gini(D^v)$，其中 $V$ 表示特征 $A$ 取值的个数，$D^v$ 表示特征 $A=v$ 的样本子集。
三、决策树算法的优缺点1. 优点（1）易于理解和解释；（2）能够处理具有高度非线性关系的复杂数据集；（3）能够同时处理离散型和连续型变量；（4）能够处理多分类问题。
决策树的最佳用途是
决策树的最佳用途是
决策树是一种基于树状结构的分类和预测模型，它能够通过一系列的判断与条件推断，对待分类对象进行自动分类，具有易于理解、易于实现和易于推广的优点。
在实际应用中，决策树模型有着广泛的应用场景，可以用于解决各种分类和预测问题，最佳用途包括以下几个方面：
1. 数据挖掘及分类问题
决策树可用于对数据进行分类和预测，如对客户信用评级、市场营销、疾病诊断、信用卡欺诈检测等领域的数据进行分类。
在数据挖掘中，决策树模型经常被用于探测数据之间的关系、寻找出现频率高的模式，以及发现常见的趋势。
2. 生产过程控制
决策树可以用于生产环境中的过程控制问题，如用于筛选并制定优化过程，提高产品质量和生产效率。
通过在决策树模型中定义和监控不同的生产指标，可以获得对生产过程的全面控制和实时响应。
3. 风险评估和投资决策
决策树可以对各种风险进行量化评估及投资决策，如对不同投资项目的潜在风险进行分类、排序等。
通过建立适合的决策树模型，可以高效地评估风险并输出相
应的决策建议，支持投资决策的决策制定和风险控制。
4. 医学诊断及治疗预测
决策树可以使用在医学领域的诊断和治疗预测中。
通过分析患者的各种症状和病历，决策树模型可以推测出患者可能面临的病症、提供通畅的诊断路径、指导治疗过程，帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
总之，决策树模型是一种重要的数据分析和处理工具，可应用于各种领域的分类、预测和决策问题。
在实际运用中，我们可以根据不同的应用场景和实际需求，选择合适的数据集和算法，搭建适合的决策树模型，并进行精准的预测和决策。
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通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。
在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。
以下是十大经典的数据挖掘算法：1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。
决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。
3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。
4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。
K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。
5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。
PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。
7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。
Apriori算法是一个经典的关联规则算法。
8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。
神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。
9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。
决策树名词解释
决策树名词解释决策树（DecisionTree）是一种常见的数据挖掘技术，也称为决策树分类（Decision Tree Classification）。
决策树是一种以树状结构表示数据的模型，它可以用来描述一组数据集的概念，它可以用来作出决策。
策树是一种数据挖掘的常用算法，它可以用于分类、回归任务，以及关联规则建模，它可以帮助智能系统理解数据，从而实现更好的决策。
决策树的基本原理很简单，它是一种将每个属性值与实例的关联转换成树形结构的方法。
在这种树形结构中，每个节点存储关联属性的值，从而决定一个决策。
策树通常用于研究一组已知数据，它可以用来预测未知数据的结果，也可以用来归类数据，从而发现数据的规律性。
决策树的建立有很多步骤，但是大致可以分为以下几个步骤：（1）数据集准备：首先，需要对数据集进行预处理，将数据分成训练集和测试集。
（2）决策树划分：根据训练集中的特征属性，将数据集划分为不同的分支，并且不断划分，直到达到决策树模型所需要的精度或停止条件为止。
（3）估属性：根据训练集中的数据，选择最优的划分属性，用于对训练集进行划分。
（4）决策树剪枝：新建的决策树可能过度拟合训练数据，这会使训练出来的决策树在测试数据上的表现变差，因此，需要使用剪枝算法，来减少决策树的过拟合现象。
（5）测试：根据训练好的决策树，对测试集数据进行分类，统计测试集分类正确率，从而对决策树进行评估。
决策树在实际应用中可以用于社会决策分析、企业决策分析、关联规则挖掘等应用场景，但是决策树也有若干缺点。
其一，决策树生成过程中属性之间的关系可能非线性，而决策树假设属性之间的关系是线性的，因此可能导致决策树模型的准确性不足。
其二，决策树的剪枝操作可能会过度剪枝，也影响模型的准确性。
总之，决策树是一种常用的数据挖掘技术，它可以用于推理和预测数据，它可以用来帮助智能系统理解数据，从而改善决策效率。
但是，因为决策树的局限性，仍然需要其他的数据挖掘技术来提高决策的准确性。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
（2016 —2017 学年第学期）
课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017 年 06 月 01 日
一、上机目的及内容
目的：
1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；
2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系
3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。
内容：
给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。
要求:
利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的
二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）
请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。
1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、
人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来
变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的范围
聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类
偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想
是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别
3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
树中每个
节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从
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，可以建立独立的决策树以处理不同输出。
算法概念
ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。
每个特征限于在一
个离散集中取互斥的值
C4.5 对ID3算法进行了改进：
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；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对
连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）
1台PC及Microsoft SQL Server套件
四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）
（一）准备Analysis Services 数据库
1.Analysis Services 项目创建成功
2.更改存储数据挖掘对象的实例
3.创建数据源
4.修改数据源视图
（二）生成目标邮件方案
1.创建用于目标邮件方案的挖掘结构
2.修改目标邮件模型
创建聚类分析挖掘模型Naive Bayes 模型处理挖掘模型
（三）决策树
（四）依赖关系网络
五、实验结果( 测试数据、图表、计算等)
决策树
六、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。
其中，绘制曲线图时必须用计算纸
或程序运行结果、改进、收获）
1.在本次实验中，在建立数据源视图时，多次出现错误，后来发现是因为未附加数据库
的原因，附加数据库后解决了。
2.因为实验没有完成就关闭了电脑，重启电脑后，出现无法连接的错误，后通过管理界
面启动服务后解决。
3.在部署时，出现由于“创建用于目标邮件方案的挖掘结构”中“内容类型”的设置没
有严格按照教程来，导致后续有继承键而无法部署，重新设置更改后才得以解决。
本次实验都只是按照丛书教程里弄的，还不太深入理解其中的知识和相关理论，相信
4.在今后的生活、学习和实践中，慧能更好的去掌握决策树。