数据挖掘中分类方法综述
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。
以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。
决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。
SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。
神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。
4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。
5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。
K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。
6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。
Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。
7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。
PageRank算法在引擎领域有广泛应用。
8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。
随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。
9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。
数据挖掘综述
掘 的概念源于 １ ９ ９ ５年 在 加 拿 大 召 开 了 第 一 届 知 识 发 现 和
数 据 挖 掘 国 际 会 议 ］ 。 数 据 挖 掘 作 为 一 种 多 学 科 综 合 的 产物 ， 综合 利用人工智能 、 机器学 习、 模 式识 别 、 统计学 、 数 据库 、 可视 化 技 术 等 ， 自动 分 析 数 据 并 从 中 得 到 潜 在 隐 含 的知识 ， 从 而 帮 助 决 策 者 做 出合 理 并 正 确 的 决 策 。
１ ． ４ 数 据 挖 掘 过 程
１ 研 究 背 景
１ ． １ 数 据 挖 掘
数 据 挖 掘 主 要 分 ３个 阶 段 ： 数 据 准备 、 数 据挖 掘 、 结
果 的评 价 和 表 达 。数 据 准 备 主 要 是 完 成 对 大 量 数 据 的 选 目前 数 据 挖 掘 是 人 工 智 能 和 数 据 库 领 域 的研 究 热 点 ， 数 据 挖 掘 是 发 现 数 据 库 中 隐 含 知 识 的 重 要 步 骤 。数 据 挖 掘出现于 ２ ０世 纪 ８ ０年 代 末 ， 早 期 主要 研 究 从 数 据 库 中 发
此 类 包 含 半 结 构 化 数 据 甚 至 是 异 构 型 数 据 的 数 据 源 ］ 。 发 现 知 识 的方 法 可 以是 数 字 的 、 非数字 的 ， 也 可 以 是 归 纳 的， 最 终 被 发 现 了 的知 识 可 以 用 于 信 息 管 理 、 查询优化 、 决 策 支 持 及 数 据 自身 的 维 护 等 ］ 。
关键词 ： 数据挖掘 ； 决策树 法； 关联规则 法； 神 经 网络 法 ； 研 究现状 ； 发 展 趋 势
中图分类号 ： ＴＰ ３ ９
文 献标 识 码 ： Ａ
分类算法总结
分类算法数据挖掘中有很多领域，分类就是其中之一，什么是分类，分类就是把一些新得数据项映射到给定类别的中的某一个类别,比如说当我们发表一篇文章的时候，就可以自动的把这篇文章划分到某一个文章类别，一般的过程是根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则，新的数据过来就依据该规则进行类别的划分.分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，有很多用途，比如说预测,即从历史的样本数据推算出未来数据的趋向，有一个比较著名的预测的例子就是大豆学习。
再比如说分析用户行为，我们常称之为受众分析，通过这种分类，我们可以得知某一商品的用户群,对销售来说有很大的帮助。
分类器的构造方法有统计方法，机器学习方法,神经网络方法等等。
常见的统计方法有knn算法，基于事例的学习方法。
机器学习方法包括决策树法和归纳法，上面讲到的受众分析可以使用决策树方法来实现.神经网络方法主要是bp算法，这个俺也不太了解。
文本分类，所谓的文本分类就是把文本进行归类，不同的文章根据文章的内容应该属于不同的类别，文本分类离不开分词，要将一个文本进行分类，首先需要对该文本进行分词,利用分词之后的的项向量作为计算因子，再使用一定的算法和样本中的词汇进行计算，从而可以得出正确的分类结果.在这个例子中，我将使用庖丁分词器对文本进行分词。
目前看到的比较全面的分类算法，总结的还不错。
2。
4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多［40—42］ ,单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。
（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。
它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论.主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处. (2）贝叶斯贝叶斯（Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法.这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。
数据挖掘中的软计算方法及应用综述-最新范文
数据挖掘中的软计算方法及应用综述1在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。
许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。
数据存储量的增长速度是惊人的。
大量的、未加工的数据很难直接产生效益。
这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。
在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。
一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。
随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。
没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。
所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。
数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。
包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
整个过程中支持人机交互的模式[3]。
数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。
这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。
数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信,并有很好的表现。
软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。
软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。
通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。
它是创建计算智能系统的有效工具。
软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。
2数据挖掘中的软计算方法目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。
软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。
数据挖掘之聚类算法综述
河西学院学 报
Ｖ １２ ｏ ５ ２ １ ） ｏ ８ Ｎ ． （０ ２ ．
数 据 挖 掘 之 聚 类 算 法 综 述
方 媛 车 启 凤２
张掖 ７４０ ） ３００
（． １ 河西学院信息技术中心；２ ． 河西学院信息技术与传媒学院，甘肃
摘
要 ：近年来，数据挖掘技术的研 究备 受国内外关注，其主要原 因是信息技术 发展产生了大量
１于 舫 ｛ 墓 ｌ模 法 型 ＿ 基
ｌ 基于约束的方法 （Ｏ ） Ｃ Ｄ ｆ 基于模糊的方法 （Ｃ Ｆ Ｍ） Ｉ 基于粒度的聚类 ｌ 量予聚类 （ ｃ Ｑ） ＼ 核聚类 （ｃ Ｆ） ‘
图 １ 聚 类算法分 类图
分 裂过程 中两个类之 间距离 的度量方法是算法 的重要 组成部分 ．类 间距离 的度量广泛采用 如下 四种方法 ： 最， 距离 ：ｄ ｉ （ ｉ ｊ ｍｎ ∈Ｃ ，Ｐ ∈ＣＩ ’Ｉ Ｊ 、 ｍ ｎ Ｃ ，ｃ ）＝ ｉ ｐ ｉ ｉ —Ｐ ｐ
分散的数据，迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识． 此前的研 究，主要集 中于分类算法及应 用 方面的研究，但 某些特殊领域，如生物信息学研 究等 ，需要通过聚类方法解决一些实际问题． 本文从横
向深入分析了数据挖掘技术中聚类算法的发展 ，对层次法、划分法、模糊法 ，以及量子聚类、核聚类 ，
中的 ＢＲ Ｈ，称 之为平 衡迭代 削减聚类法算法 ，是一种综合 的层 次性 聚类方法． ＩＣ 它用聚类特 征和 聚类 特征树 （ Ｆ树 ） Ｃ 两个概 念来概 括聚类过 程． 这种 聚类 方法 在大型数 据库 中具有 对象数 目的线性 易伸缩性及 良好的 聚 类质量 ． Ｉ Ｃ ＢＲ Ｈ算 法 的核心是用 一个聚类特 征三元组 Ｃ Ｆ总结 了一个对象 子聚类 的有 关信息 ．从 而使 一个对
数据挖掘综述
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ Ｄａａ Ｍ ｉ ｉｇ ａｓ ｃａｉ ｎ ｒ ｌｓ ｃａｓ ｃ ｔ ｎ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｔ ｇ ｃｕ ｔｒｎ ； ｏ ｅ ｏ ｎ ｄ ： ｔ ｎ ｎ ； ｓｏ ｉｔ ｕ ｅ ； ｌｓ ｆ ａｉ ｎ ｒ ｄ ｃｉ ； ｌｓｅ ｇ ｆ ｒ ｇ ｕ ｄ ｏ ｉ ｉ ｏ ｎ ｉ ｒ
中在数 据 挖 掘 算 法 和应 用 上
频 繁 项 集 的 所 有 非 空 子集 也 必 须 是频 繁 的 （ ＡＵＢ模 式 不 可
能 比 Ａ更 频 繁 的 出现 ） ｐｉ ｉ 法 是 反 单 调 的 ， 即一 个 集 合 如 果 Ａ ｒ ｒ算 ｏ 不 能 通 过 测 试 ， 该 集 合 的所 有 超 集 也 不 能通 过相 同 的测 试 则
到频 繁 ｋ 项 集 ， 每 个 Ｌ 一 找 ｋ需 要 一 次数 据库 扫描 。
２２１Ａｐｉｒ 性 质 ．． ｒ ｉ ｏ
式 识 别 、 计 学 、 据 可 视化 、 性 能 计 算 、 家 系 统 等 多 个 领 域 。 统 数 高 专 从 数 据 库 中发 现 出来 的 知 识 可 以用 在 科 学 研 究 、 息 管 理 、 程 信 过 控 制 、 策 支 持 等 各 个 方 面 数 据 挖 掘 是 Ｋ Ｄ最 核 心 的 部 分 ， 决 Ｄ 是 采用 机 器 学 习 、 计 等 方 法进 行 知 识 学 习 的 阶段 、 据 挖 掘 算 法 统 数 的好 坏将 直 接 影 响 到所 发 现 知 识 的 好 坏 目前 大 多 数 的研 究都 集
ｅ ｇ ）通 过 逐 层 搜 索 的 迭 代 方 法 ． ｄｅ ， 即将 ｋ 项 集 用 于 探 察 ｆ＋ ）项 一 ｋ １一 集 ， 穷 尽 数 据 集 中 的所 有 频 繁 项 集 。 找 到 频繁 ｌ 项集 集合 Ｌ ． 来 先 一 １ 然后用 Ｌ 找 到频繁 ２ 项集 集合 Ｌ ， 着用 Ｌ １ 一 ２接 ２找 Ｌ ． 到 找 不 ３直
数据挖掘在大数据中的应用综述
数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。
针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。
最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。
关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。
数据挖掘十大经典算法及适用范围
数据挖掘⼗⼤经典算法及适⽤范围1. C4.5C4.5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（相对的CART算法只需要扫描两次数据集，以下仅为决策树优缺点）。
优点：计算复杂度不⾼，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据缺点：可能会产⽣过度匹配问题适⽤数据类型：数值型和标称型数据2. 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。
算法的核⼼就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最⼩值但不是全局最⼩值。
其中N 为样本数，K 是簇数，rnk b 表⽰n 属于第k 个簇，uk 是第k 个中⼼点的值。
然后求出最优的uk。
优点：易于实现缺点：可能收敛到局部最⼩值，在⼤规模数据集上收敛较慢。
适⽤数据类型：数值型数据3. 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）。
它是⼀种監督式學習的⽅法，它⼴泛的应⽤于统计分类以及回归分析中。
⽀持向量机将向量映射到⼀个更⾼维的空间⾥，在这个空间⾥建⽴有⼀个最⼤间隔超平⾯。
在分开数据的超平⾯的两边建有两个互相平⾏的超平⾯。
分隔超平⾯使两个平⾏超平⾯的距离最⼤化。
假定平⾏超平⾯间的距离或差距越⼤，分类器的总误差越⼩。