数据挖掘决策树算法及应用拓展
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。
数据挖掘中的分类算法及应用
数据挖掘中的分类算法及应用数据挖掘在当今信息爆炸的时代中扮演着重要的角色。
它是从大量数据中提取有用信息和模式的过程，以帮助人们做出更明智的决策。
分类算法是数据挖掘中最常用的技术之一，它可以将数据分为不同的类别，从而帮助我们理解和预测事物的归属。
一、决策树算法决策树算法是一种常见的分类算法，它通过构建一个树状结构来表示数据的分类规则。
决策树算法的优点是易于理解和解释，适用于各种类型的数据。
它可以根据数据的特征进行分割，并根据特征的重要性来决定分割的顺序。
决策树算法在市场营销、医疗诊断和金融风险评估等领域有广泛的应用。
例如，在市场营销中，决策树算法可以帮助企业确定目标客户群体。
通过分析客户的购买历史、兴趣和行为特征，决策树算法可以将客户分为不同的类别，从而帮助企业制定有针对性的营销策略。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间相互独立，通过计算给定类别的条件下特征的概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是计算简单、速度快，并且对于大规模数据集效果较好。
它在文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域有广泛的应用。
举个例子，朴素贝叶斯算法可以用于垃圾邮件过滤。
通过分析邮件的内容和发件人的信息，朴素贝叶斯算法可以计算出给定邮件是垃圾邮件的概率。
如果概率超过一个阈值，则将该邮件标记为垃圾邮件，从而提高用户的邮件过滤效果。
三、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。
它通过构建一个超平面来分割不同类别的数据，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。
支持向量机算法的优点是适用于高维空间和非线性数据，具有较强的泛化能力。
它在图像识别、生物信息学和金融市场预测等领域有广泛的应用。
以图像识别为例，支持向量机算法可以将图像中的不同物体分割开来。
通过提取图像的特征，并将其映射到高维空间，支持向量机算法可以找到一个超平面，使得不同物体的特征点尽可能地分离开来。
这样，当新的图像出现时，支持向量机算法可以根据其特征点的位置来判断物体的类别。
决策树算法及其在数据挖掘中的应用
决策树算法及其在数据挖掘中的应用决策树算法即是一种基于树形结构的分类算法，它是数据挖掘中应用最为广泛的一种算法之一。
决策树算法可以使用对数据进行分类和预测，其基础原理是利用已有的数据集合来构建树形结构，通过一系列判断和分支，将数据集合不断细分，从而得到越来越精准的分类结果。
一、决策树算法的原理决策树算法是基于树形结构的分类算法，其中每个节点代表某个属性特征，而每个属性特征可以分为多个取值，通过一系列判断和分支操作，可以将数据集合不断细分，得到更加精准的分类结果。
具体而言，决策树的构建过程包含以下几步：1.选取切分属性：在所有属性中选择一个最佳属性作为切分属性，使得每个属性对应的集合能够得到最大的分类区分度。
2.设定切分点：在切分属性下，确定一个区间范围，将对应的数据划分为两个子树。
3.递归构建决策树：对于每个子树，不断重复以上步骤，直到每个叶子节点都对应着一个明确的输出结果。
通过这一系列的步骤，决策树算法可以构建出一个大型的树形结构，每个节点都代表某个属性特征，从而可以对任何未知数据进行分类和预测。
另外，决策树算法还有多种衍生形式，如随机森林、梯度提升树等，这些算法都是基于决策树算法的改进和扩展。
二、决策树算法的优点和局限性决策树算法作为数据挖掘中最为常见的算法之一，其具有以下优点：1.易于理解和解释：由于决策树算法的结果是一个树形结构，人们可以很容易地理解和解释这个结果。
2.高效性：决策树算法的时间复杂度较低，对于大量数据集，其处理效率较高。
3.可处理各种类型的数据：决策树算法不需要对数据进行标准化和归一化，可以直接处理各种类型的数据。
不过，决策树算法也具有以下几个局限性：1.容易过度拟合：由于决策树算法会优先选取对数据区分度最大的切分属性，因此容易在处理噪声或者不规则数据时过度拟合，导致误差较大。
2.对缺失数据敏感：如果数据集中存在较多的缺失数据，决策树算法可能难以正确处理这些数据，从而导致分类结果出现误差。
数据挖掘的算法学习及应用实例
数据挖掘的算法学习及应用实例随着互联网和移动互联网的普及，我们已经进入了一个“大数据”时代。
大数据给我们带来了无限可能和商机，但是海量的数据也带来了难以处理和分析的问题。
这时，数据挖掘技术就应运而生。
数据挖掘是利用自动化技术挖掘数据的潜在价值，并发现数据之间的关联、规律和模式的过程。
数据挖掘技术能够帮助我们在海量数据中找到有用的信息，并为决策提供支持。
数据挖掘领域有很多经典算法，如决策树、聚类算法、分类算法和关联规则挖掘等。
这些经典算法都是在不同场景下被提出来，并得到大量的应用和改进。
决策树是一种利用树状结构进行决策的算法。
它可以将数据划分为不同的子集，并利用这些子集进行决策。
决策树是一种常见的分类算法，它可以通过训练数据集来构建预测模型。
决策树构建的过程是一个自下而上的过程，最终得到一个树状结构。
决策树的应用十分广泛，如客户分类、药物研发、疾病诊断等。
聚类算法是一种基于相似度度量的算法。
聚类算法将数据分成不同的类别，每个类别包含相似的数据点。
聚类算法有层次聚类和非层次聚类两种方法。
层次聚类是将数据点分成多个子集，然后将这些子集合并成更大的子集。
而非层次聚类则是根据相似度来将数据点分组。
聚类算法可以应用于市场分析、社交网络分析等。
分类算法可以将数据分类为不同的类别。
分类算法通常使用监督学习的方法，通过训练数据集来构建预测模型。
分类算法的应用范围很广，如电子商务、生物医学、语音识别等。
常见的分类算法包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机等。
关联规则挖掘是一种可以发现数据之间相关性的算法。
关联规则挖掘通常用于购物篮分析，如“买了A也会买B”，“买了C也会买D”。
关联规则挖掘可以帮助商家制定营销策略，提高效益。
除了这些经典算法，数据挖掘领域还有很多新兴的算法出现。
例如深度学习、图挖掘等。
随着人工智能和机器学习的发展，这些新兴算法的应用获得越来越多的关注和重要性。
数据挖掘技术不仅在商业领域有着广泛的应用，它也可以在科学领域、医疗领域、教育领域等方面得到广泛的应用。
数据挖掘中的决策树算法详解
数据挖掘中的决策树算法详解数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大规模数据中发现模式和规律的领域。
决策树算法是数据挖掘中最常用的一种算法之一，它通过构建一棵树状结构，将数据集划分为不同的子集，从而实现对数据的分类和预测。
决策树算法的基本原理是将数据集划分为多个子集，每个子集对应于一个特征的取值。
在构建决策树时，需要选择一个最优的特征作为划分依据，使得划分后的子集尽可能地“纯净”。
纯净度可以用信息增益或基尼指数来衡量。
信息增益是指在划分前后，数据集的熵减少的程度，而基尼指数则是指数据集中某个类别的不确定性。
决策树的构建过程可以通过递归的方式来实现。
首先，选择一个最优的特征作为根节点，将数据集划分为多个子集。
然后，对每个子集递归地构建子树，直到达到停止条件。
停止条件可以是数据集为空，或者数据集中的样本属于同一类别，或者特征集为空。
决策树算法的优点之一是易于理解和解释。
由于决策树可以直观地表示出数据集的划分过程，因此可以方便地解释模型的决策依据。
此外，决策树算法还可以处理多类别问题，而且对于缺失数据和异常值也有较好的鲁棒性。
然而，决策树算法也存在一些缺点。
首先，决策树容易过拟合。
当决策树过于复杂时，容易将训练集中的噪声和异常值当作规律进行学习，从而导致模型的泛化能力下降。
为了解决过拟合问题，可以通过剪枝等方法进行模型的优化。
其次，决策树算法对于连续型数据和高维数据的处理相对较弱。
在处理连续型数据时，需要将其离散化，而在处理高维数据时，决策树的划分过程容易变得复杂和不稳定。
为了克服决策树算法的缺点，研究人员提出了许多改进和扩展的方法。
例如，随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过随机选择特征和样本，构建多棵决策树，并通过投票或取平均值的方式进行预测。
另一个例子是梯度提升决策树，它通过迭代地训练决策树，每次训练时都尝试减少前一棵决策树的残差，从而逐步提升模型的性能。
在实际应用中，决策树算法被广泛应用于各个领域。
数据挖掘中的决策树算法与应用
数据挖掘中的决策树算法与应用数据挖掘是一种通过发现和提取隐藏在大量数据中的模式和关系的过程。
决策树算法是数据挖掘中常用的一种方法，它通过构建一棵树状结构来进行分类和预测。
本文将介绍决策树算法的原理、应用场景以及其在实际中的应用案例。
一、决策树算法的原理决策树算法是一种基于判断和决策的模型，其原理是通过对数据集进行分割，将数据划分为不同的类别或者预测某个目标变量的值。
决策树的构建过程可以分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
特征选择是决策树算法中的关键步骤，它决定了决策树的质量。
特征选择的目标是找到最能区分不同类别的特征。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比和基尼系数等。
决策树的生成过程是通过递归的方式构建决策树的。
从根节点开始，根据特征的取值将数据集划分为不同的子集，然后对每个子集递归地构建决策树。
直到满足停止条件为止。
决策树的修剪是为了避免过拟合问题。
过拟合是指决策树在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
修剪的目标是通过剪枝操作来减少决策树的复杂度，提高其泛化能力。
二、决策树算法的应用场景决策树算法在数据挖掘中有广泛的应用场景。
以下是几个常见的应用场景：1. 金融风控：决策树算法可以用于评估贷款申请者的信用风险。
通过分析申请者的个人信息、收入情况等特征，决策树可以判断是否批准该贷款申请。
2. 医疗诊断：决策树算法可以用于辅助医生进行疾病诊断。
通过分析患者的症状、体征等特征，决策树可以给出可能的疾病诊断结果。
3. 市场营销：决策树算法可以用于客户分类和推荐系统。
通过分析客户的购买记录、偏好等特征，决策树可以将客户分为不同的类别，并给出相应的推荐产品。
4. 电商广告投放：决策树算法可以用于确定广告投放的目标人群。
通过分析用户的浏览记录、购买记录等特征，决策树可以预测用户是否对某个广告感兴趣。
三、决策树算法的应用案例1. 银行信用风险评估：一家银行使用决策树算法来评估贷款申请者的信用风险。
决策树算法详解及应用场景分析
决策树算法详解及应用场景分析随着数据量的不断增大，如何从中发掘出有价值的信息成为各个领域所面临的难题。
此时，决策树算法应运而生。
决策树是一种基于树结构来进行分类和预测的机器学习算法，已被广泛应用于金融、医疗、电子商务、社交网络等领域。
本文将详细介绍决策树算法的原理、优缺点及应用场景等内容。
一、决策树算法原理决策树是一种树形结构，其中每个内部结点表示一个测试属性，每个分支表示这个属性的一个可能的值，每个叶子结点表示一个类或类分布。
该树将数据集划分为多个子集，以递归的方式进行分类，同时每次对数据集进行划分的方法旨在最大限度地减少分类的正误差。
具体步骤如下：1. 从根节点开始，选择一个最优的属性进行测试，将数据集按照该属性的不同取值分成若干个子集。
2. 对于每个子集，重复1过程，直到子集内的数据可以被完美分类或无法继续划分为止，此时生成一个叶子结点，并标记其所属类别。
3. 对新的未知数据进行预测。
将该数据从根节点开始，依次通过测试，遇到叶子结点即为其预测值。
二、决策树算法优缺点（一）优点1. 可以处理各种数据类型，包括离散型和连续型。
2. 可以自动处理数据缺失的情况，并且不会影响算法的效果。
3. 生成的决策树易于理解和解释，可以通过图形化的方式展示在界面上。
4. 对于相对于训练数据的规模而言，决策树生成的速度比较快。
（二）缺点1. 决策树容易出现过拟合的情况，从而导致对新数据的泛化能力不足。
2. 在处理高维度的数据时，效果不如其他算法，容易出现“维数灾难”现象。
3. 在处理连续值型数据时容易出现过于复杂的波浪形状，从而导致难以解释和理解。
三、决策树算法应用场景1. 监督学习场景下的分类问题。
例如：银行可以使用决策树算法将客户分为高风险和低风险，以更好地进行信贷授信。
2. 监督学习场景下的回归问题。
例如：金融业可以使用决策树算法预测股票的价格波动情况。
3. 特征选择。
决策树具有自动选择重要特征的能力，可以用于特征选择、数据降维等方面的应用。
以ID3算法为例探讨数据挖掘中决策树算法的应用
决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过 将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的， 潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度 快，特别适合大规模的数据处理。最有影响和最早 的决策树方法是由Quinlan在1986年提出的著名的基 于信息熵的ID3算法。接下来主要介绍ID3算法。
4.对于测试属性的每个已知值，创建一个分支，并根据 此划分样本。
ID3算法说明
5.算法使用同样的过程，递归的形成每个划分上的样本决策树。 一旦一个属性出现在一个节点上，就不会在该分支再次出现。 6.递归划分步骤当且仅当下列条件之一成立时停止： (1)给定节点的所有样本都属于 C 或者都不属于 C。此时当前节点 成为叶子节点，并标记该节点的概率权值为1或0。 (2)没有剩余属性可用来进一步划分样本。此时当前节点成为叶 子节点，并标记该节点的概率权值为C类样本在样本中所占比例。 (3)分支 test_attribute＝ai 没有样本。在这种情况下，以samples 中的多数类创建一个树叶。
用于分类的训练数据源组
数据挖掘是由可以获取的数据驱动的，其成功在 很大程度上取决于数据的数量和质量。我们应从大量 的企业客户数据中找到与分析问题有关的样本数据子 集。这样可以减少处理的数据量，但必须保证其样本 子集具有典型的代表性。然后，进行数据预处理、分 析，尽可能的对问题解决的要求进一步明确化、量化。 按问题要求对数据进行增删或组合生成新的变量，以 体现对问题状态的有效描述。
分类规则说明
前三条分类规则说明该企业的高档产品对于本地区 受过高等教育的年轻客户的吸引力较大，低档产品对 该类客户的吸引力较小；该企业的各档次产品对于本 地受过高等教育的中年客户吸引力均较大。
分类规则说明
后两条规则说明企业的高档产品对于受过中等教育的年 轻客户或者本地的中年客户吸引力较大；高档产品在受过 中等教育的老年客户或者外地区的中年客户中不很受欢迎。 因此该企业可以加大高档产品在年轻客户中的宣传以及各 档次产品在本地受过高等教育的中年客户中的宣传，他们 是该企业的一个重点客户群。在外地区针对受过中、高等 教育的中年及老年客户的销售业绩还有待提高。该企业的 产品对于教育程度较低的客户群销售业绩比较平稳。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
停止分割的条件
一个节点上的数据都是属于同一个类别 没有属性可以再用于对数据进行分割
伪代码(Building Tree)
Procedure BuildTree(S) 用数据集S初始化根节点R 用根结点R初始化队列Q While Q is not Empty do { 取出队列Q中的第一个节点N if N 不纯 (Pure) { for 每一个属性 A 估计该节点在A上的信息增益 选出最佳的属性，将N分裂为N1、N2 } }
合理比较新/旧数据的挖掘结果，并清晰的 描述其变化部分
预备知识一(Building Tree)
基本思想： 用途：提取分类规则，进行分类预测
input 判定树分类算法 output 训练集
决策树
使用决策树进行分类
决策树
一个树性的结构 内部节点上选用一个属性进行分割 每个分叉都是分割的一个部分 叶子节点表示一个分布
I(s1,s2,……,sm)=－∑Pi log2(pi) (i=1..m)
其中，数据集为S，m为S的分类数目， Pi
|
Si
|
|S|
Ci为某分类标号，Pi为任意样本属于Ci的概率，
si为分类Ci上的样本数 由A划分为子集的熵：
E(A)= ∑(s1j+ ……+smj)/s * I(s1j+ ……+smj)
age pi
<=30 2
30…40 4
>40
3
ni I(pi, ni) 3 0.971 00 2 0.971
Similarly
Gain(income) 0.029 Gain(student) 0.151 Gain(credit _ rating) 0.048
Decision Tree (结果输出)
>40 medium no fair
>40 low
yes fair
>40 low
yes excellent
31…40 low
yes excellent
<=30 medium no fair
<=30 low
yes fair
>40 medium yes fair
<=30 medium yes excellent
31…40 medium no excellent
31…40 high
yes fair
>40 medium no excellent
buys_computer no no yes yes yes no yes no yes yes yes yes yes no
使用信息增益进行属性选择
Class P: buys_computer = “yes”
age?
<=30 ov30e.r.c4a0st
student?
yes
>40 credit rating?
no
yes
no
yes
excellent fair
no
yes
基尼指数 Gini Index (IBM
IntelligentMiner)
集合T包含N个类别的记录，那么其Gini指标就是
pj 类别j出现的频率
目的：
消除决策树的过适应(OverFitting)问题 实质：消除训练集中的异常和噪声
两种方法：
先剪枝法(Public 算法) 后剪枝法(Sprint 算法)
两种剪枝标准
最小描述长度原则(MDL)
思想：最简单的解释最期望的 做法：对Decision-Tree 进行二进位编码，
编码所需二进位最少的树即为“最佳剪枝 树”
A为属性，具有V个不同的取值 信息增益：Gain(A)= I(s1,s2,……,sm) － E(A)
训练集(举例)
ID3算法
age income student credit_rating
<=30 high
no fair
<=30 high
no excellent
30…40 high
no fair
决策树生成算法分成两个步骤
树的生成 开始，数据都在根节点 递归的进行数据分片
树的修剪 去掉一些可能是噪音或者异常的数据
决策树使用: 对未知数据进行分割
按照决策树上采用的分割属性逐层往下，直到一个叶子节点
决策树算法
基本算法（贪心算法）
自上而下分而治之的方法 开始时，所有的数据都在根节点 属性都是种类字段 (如果是连续的，将其离散化) 所有记录用所选属性递归的进行分割 属性的选择是基于一个启发式规则或者一个统计的度量
数据挖掘决策树算法及应用拓 展
概述(一)
传统挖掘方法的局限性
只重视从数据库中提取规则，忽视了库中 数据的变化
挖掘所用的数据来自稳定的环境，人为干 预较少
概述(二)
捕捉新旧数据变化的目的：
挖掘出变化的趋势
例：啤酒——尿布
阻止/延缓不利变化的发生
例：金融危机——银行的信贷策略
差异挖掘算法的主要思想：
Class N: buys_computer = “no”
E(age) 5 I (2,3) 4 I (4,0)
14
14
5 I (3,2) 0.971 14
Hence
I(p, n) = I(9, 5) =0.940 Gain(age) I ( p, n) E(age)
Compute the entropy for age:
属性选择的统计度量信息增益—Information gain (ID3/C4.5)
所有属性假设都是种类字段 经过修改之后可以适用于数值字段
基尼指数——Gini index (IBM IntelligentMiner)
能够适用于种类和数值字段
信息增益度度量(ID3/C4.5)
任意样本分类的期望信息：
期望错误率最小原则
思想：选择期望错误率最小的子树进行剪 枝
对树中的内部节点计算其剪枝/不剪枝可能
Cost of Encoding Data Records
对n条记录进行分类编码的代价(2种方法)
log( n k 1) log n!
gini(T ) 1
n
p2j
j 1
如果集合T分成两部分 N1 and N2 。那么这个分割的
Gini就是
ginisplit
(T
)
N1 N
gini(T
1)
N2 N
gini(T
2)
提供最小Ginisplit 就被选择作为分割的标准(对于每个 属性都要遍历所有可以的分割方法).
预备知识二(Pruning Tree)