分类技术在数据挖掘中的应用研究
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
数据流挖掘分类技术综述
数据流挖掘分类技术综述【摘要】随着计算机信息技术的迅速发展，数据流挖掘分类技术应用在许多领域。
如金融市场、网络监控、电信数据管理、传感器网络等。
然而，数据流挖掘和分类技术还有进一步改进和提高的空间，所以数据流挖掘将成为目前的研究热点。
【关键词】数据流挖掘；分类技术。
应用领域；研究热点一、前言本文着重介绍了近年来国际上数据流挖掘领域的研究成果，对数据流挖掘的关键技术从聚类、分类、频繁模式发现和时间序列分析四个方面进行了介绍，并对相关算法进行了归纳总结，最后提出了分类技术改进的新思路等问题，希望有一定的理论指导意义。
二、数据流挖掘概述数据流，顾名思义，数据流就是连续产生的数据，数据流是实时、连续、有序、时变、无限的元组序列。
数据流分类，在一个数据流S中，每一个元素S 属于一个预定义的类型，有一个潜在的类标，但是类标的真实值未知。
数据流分类通过对训练数据集进行学习，推导出一个有效的分类模型，预测未知数据的真实类标。
与传统的数据集相比，数据流具有以下一些鲜明的特点：a有序性。
数据流中的元组按时问有序生成，序号隐含于到来的时刻或直接以时间戳记录。
b不可再现性。
数据流中的数据一旦流过处理节点就不会再次出现，除非进行特殊的保存。
c高速性。
数据流数据高速地生成，即产生元组的速率较高。
d无限性。
数据流数据一直连续不断地产生，往往是无限量的。
e高维性。
数据流往往包含大量的属性，即描述数据流的维数较高。
f动态性。
产生数据流的概率分布模型是时变的，且变化的速率无法控制。
三、数据流挖掘的研究热点目前对数据流挖掘的研究热点主要集中在数据流的聚类、分类、离群点检测和频繁模式挖掘等方面。
1.数据流聚类算法聚类是指对一个已给的数据对象集合，将其中相似的对象划分为一个或多个组(称为“簇”)的过程。
同一个簇中的元素彼此相似，而与其它簇中的元素相异。
数据流的聚类算法不同于传统数据的聚类算法，必须是增量式的，对聚类的表示要简洁，对新数据的处理要快速，对噪音和异常数据必须是稳健的。
数据挖掘算法的分类及应用场景
数据挖掘算法的分类及应用场景随着当今互联网时代的到来和信息时代的发展，数据已经成为企业最重要的资产之一。
通过数据挖掘算法，企业可以更好地利用这些数据，从而推动业务发展及创造更大的商业价值。
本文将介绍数据挖掘算法的分类及其在不同的应用场景中的应用。
一、数据挖掘算法的分类数据挖掘算法包括了多种不同的技术和方法，可以根据不同的分类方式进行分组。
下面将根据其应用领域和算法技术两种角度来进行分类。
1.应用领域分类(1)金融领域金融领域是数据挖掘应用的主要领域之一，其主要目的是通过分析挖掘金融市场数据，预测未来市场趋势、制定有效的投资策略、控制风险等。
(2)市场营销领域市场营销领域主要侧重于市场和消费者行为的分析及预测，以更好地满足消费者需求并提高企业的市场竞争力。
(3)医疗领域医疗领域的数据挖掘应用主要包括对医疗数据进行分析和预测，帮助医生更准确地诊断病情、提高治疗效率、降低医疗风险。
(4)交通领域交通领域主要侧重于交通流量的预测和道路拥堵的控制，以提高城市的交通状况和改善居民的出行体验。
2.算法技术分类(1)分类算法分类算法是将数据集划分为不同类别或标签的算法，常用于数据挖掘、模式识别、图像和语音识别等领域。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、逻辑回归等。
(2)聚类算法聚类算法是将数据集中的相似对象归为一类的算法，常用于数据挖掘、图像分析、模式识别等领域。
常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。
(3)关联规则算法关联规则算法是用于寻找数据集中各项之间关系的算法，常用于市场营销、购物推荐等领域。
常见的关联规则算法包括Apriori和FP-Growth。
(4)回归算法回归算法是通过寻找输入与输出变量之间函数关系来进行预测的算法，可以用于股票预测、房价预测等领域。
常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
二、应用场景及案例分析1.金融领域金融领域的数据挖掘应用包括金融预测、风险控制等方面。
数据挖掘常用分类算法研究
数据挖掘常用分类算法研究作者：王明星刘锋来源：《电脑知识与技术》2013年第34期摘要：数据库、数据仓库以及其他存储信息库中潜藏着很多与商业、科学研究等活动的决策有关的数据和知识。
对于数据挖掘中的数据分析，通常有两种常见的方法，即分类和预测，首先对数据库中的数据进行分类归纳，然后根据分类规则可以得到比较有价值的数据，然后我们可以根据这个数据来预测得到一些包含未来趋势的信息。
在常见的分类算法中，决策树算法是一个有着很好扩展性的算法，可以应用到大型数据库中，可以对多种数据类型进行处理，分类模式容易转化为分类规则，结果也十分的浅显易懂易于理解。
该文主要先介绍了几种常用的分类算法，然后具体介绍决策树算法的过程以及在分类算法实际应用中的优缺点。
关键词：数据挖掘；分类算法；人工智能；决策树中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）34-7667-031 数据挖掘基本分类算法简要介绍数据分类技术在日常很多领域都有过应用，譬如银行经常要使用分类模型来进行相应的商业评估；学校的教务系统要使用分类模型对学生的成绩以及各种评价来进行评估；研究生、博士生等发表论文，使用数据挖掘分类模型来对各种期刊进行细致的分类，这样才能有效的评价科研能力的好坏；还有例如百度、谷歌这样的大型搜索引擎，提供的推荐功能，分类技术已经融入了我们日常生活的方方面面，各个领域也提出了很多分类算法理论。
最开始的数据挖掘分类算法都是基于内存的算法。
经过长时间的发展，数据挖掘算法也由使用内存开始逐步地使用外存以获得处理大数据的能力，以下对一些经典的分类算法进行介绍。
1）决策树分类算法决策树分类算法是数据挖掘十分经典的分类算法。
它使用自顶向下递归的方式构造决策树模型。
决策树上的每一个结点都采用信息增益度量来选择所要测试的属性。
也可以从已经生成的决策树上提取出分类规则。
2）向量空间模型VSM算法VSM的概念十分简单，就是把对文本内容的处理转化为对空间向量中的向量运算，而且可以使用空间中的相似度参数来表示文本中语义的相似度，非常的直观简单。
数据挖掘技术及应用研究
数据挖掘技术及应用研究一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中提取出有价值的信息，并利用这些信息进行决策、规划等活动的技术。
它涉及多个学科领域，如数据管理、统计学、机器学习等。
随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将重点介绍数据挖掘技术的基本概念、主要方法和应用领域。
二、数据挖掘技术的基本概念1. 定义数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的一种机器学习技术。
2. 特点数据挖掘技术主要具有以下特点：（1）可处理大规模数据；（2）能够自动发现数据中的关联性和趋势；（3）可以处理复杂的数据类型和结构，例如文本、图像等；（4）能自动学习人类难以发现的知识和模式。
三、数据挖掘技术的主要方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现不同数据项之间的关系。
例如，超市销售数据中发现“啤酒”和“尿布”之间存在关联性，即购买尿布的顾客很有可能同时购买啤酒。
关联规则挖掘主要采用Apriori算法。
2. 分类和聚类分类是指将数据对象划分到不同的预定义类别中。
例如，将客户划分为“高消费”、“中等消费”、“低消费”等。
聚类是指将数据对象划分到若干个不同的组中，具有相似特征的对象被划分到同一组中。
3. 决策树和神经网络决策树和神经网络是两种常用的数据挖掘技术。
决策树是一种树形结构，用于对数据集进行分类或预测。
神经网络是一种模拟人脑构造的模型，能够学习从输入到输出的映射关系。
两种方法都需要大量的数据和计算资源。
四、数据挖掘技术的应用领域1. 金融行业数据挖掘技术在金融业中广泛应用。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，识别高风险客户；保险公司可以通过挖掘历史数据，预测赔付金额和风险等级。
2. 零售业数据挖掘技术可以帮助零售企业更好地了解客户需求和购买习惯，以便实施精准营销和促销策略。
例如，超市可以通过分析销售数据，预测客户对某种新产品的需求程度。
3. 医疗行业数据挖掘技术在医疗行业的应用非常广泛。
数据挖掘方法及其应用研究
数据挖掘方法及其应用研究数据挖掘是一种从大量数据中自动发掘出有用信息的技术，对于信息化时代的企业而言，数据挖掘技术的应用已经成为了提高业务水平和核心竞争力的必备手段。
本文将从数据挖掘的方法、应用以及研究方面进行探讨。
一、数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要是基于数据分析和机器学习的，其中数据分析主要包括关联规则和分类预测等。
首先，关联规则挖掘是指在数据集中发掘出事物之间的关联性，比如“如果顾客购买了巧克力，那么他们很有可能也会购买口香糖”，而分类预测则是对数据进行分类，比如“根据用户的浏览记录，预测他们最可能会购买哪些商品”。
而机器学习是数据挖掘的核心技术，它是一种通过数据自我修正以提高性能的方法。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络以及聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的树形结构，它将数据以节点的形式进行分类，直到数据达到叶节点，从而做出相应的决策；神经网络则是通过构建一种类比于人类大脑的模型来识别模式，进行分类或预测；而聚类则是在数据集中查找相似之处并将数据分组的方法。
二、数据挖掘的应用数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，比如在金融行业中常用于信用评估、欺诈检测以及风险管理等方面。
在零售业中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析及商品推荐，以此提高销售额和用户忠诚度。
而在医疗领域，数据挖掘技术则可以用来提高早期预警、疾病诊断和药物研发等方面的能力。
此外，数据挖掘技术在交通、安全、舆情监测及人工智能等领域也发挥着越来越重要的作用。
三、数据挖掘的研究在数据挖掘的研究方面，目前有诸多的挑战。
首先，各类数据源的结构化程度参差不齐，挖掘数据的质量和有效性面临着较大的挑战。
其次，代表性和可扩展性是数据挖掘领域中的两大难点，它们影响着数据挖掘结果的可靠性和准确性。
另外，数据挖掘算法的集成和融合也是研究方向之一，通过多种算法的组合和协同来解决特定问题，进一步提高数据挖掘的效率和准确性。
最后，隐私保护和信息安全问题也是需要重点关注的研究方向，保障数据隐私的同时，也使得挖掘结果更加可靠。
数据挖掘中的分类算法
数据挖掘中的分类算法数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联和趋势的方法。
分类算法是数据挖掘中的一种核心技术，它可以将数据分为不同的类别，有助于我们理解和利用数据。
本文将介绍数据挖掘中常用的几种分类算法。
一、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，它将数据集划分为多个子集，每个子集都对应一个决策节点。
通过不断选择最佳划分节点，最终形成一棵完整的决策树。
决策树算法简单易懂，可解释性强，适用于离散型和连续型数据。
常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART 算法。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。
它的优点是简单高效，对小样本数据有较好的分类效果。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种通过寻找最优超平面来进行分类的算法。
它的核心思想是将数据映射到高维特征空间，找到能够最好地将不同类别分开的超平面。
支持向量机算法适用于高维数据和样本较少的情况，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
四、K近邻算法K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，它的原理是通过计算新样本与训练样本的距离，选取K个最近邻的样本来进行分类。
K近邻算法简单直观，适用于多样本情况下的分类问题。
然而，K近邻算法计算复杂度高，对异常值和噪声敏感。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元连接方式的分类算法。
它通过构建多层网络、定义激活函数和调整权重来实现分类。
神经网络算法能够处理非线性问题，但对于大规模数据和参数调整比较困难。
六、集成学习算法集成学习算法是一种通过组合多个分类器的预测结果来进行分类的方法。
常见的集成学习算法有随机森林、AdaBoost和梯度提升树等。
集成学习算法能够有效地提高分类准确率和鲁棒性，适用于大规模数据和复杂问题。
在选择分类算法时，需要综合考虑数据类型、数据量、准确性要求以及计算资源等因素。
面向分类信息网站数据挖掘算法的研究与应用
２ ０ ０ ８年１ 月 ２
电
脑 与
信
息 技 术
Ｖ １ ６ Ｎｏ６ ｏ ． ． １ Ｄｅ ． ０ ８ ｅ ２ｏ
Ｃ ｍｐ ｔｒ ａ ｄ ｎｏ ｍａｉｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｕ ｅ ｎ Ｉｆ ｒ ｔｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ
文章编号 ：０ ５ １２ （ ０ ８０ — ０ ４ ０ １０ — ２ ８２ ０ ）６ ０ ３ — ４
０ 引言
随着社会进入 网络信息化 、经济一体化 的时代 ， 各种综合信息服务网站应运而生 ， 给我们带来 了大量 的数据 ， 而通过传统方法所获得的数据中的信息量仅 仅是整个数据库所包含信息的一小部分 ， 即数据的表 层信息 ， 而隐藏在这些数据之后 的更深层次 、 更重要
的信 息即关于这些数据 的整体特征 的描述 及对其发 展趋势的预测等信息 ， 我们是无法用传统 的方法来获
（ ） ，在这种 ｆ况下发现的关联规则称为布尔型关联 Ｆ” 青 规则 ， 但是数据库属性 的类型是多种多样的， 当属性是 定量 型或定 陛型 ，在 这些属 性 中发现 的关 联规则 就被
称 为定量 型关 联规则 。 先 举 例 分 别 说 明定 量 型 （ｕｎｉｔｅ 、定 性 型 ｑ ａｔａｖ） ｔｉ
ＹＡＮ Ｇ Ｃ ＨＥＮ ｉ ｇ ， Ｕ ｕ ＡＮ ｕ ｎ Ｂｏ ， Ｎ ｎ Ｙ Ｙ ｎ， Ｙ ａ２
（ ． ｍｉｇＣｏｅ ｅ ｆ ｎｏｍａ ｏ １ Ｎａ ｎ ｌｇ Ｉｆｒ ｔ ｎ＆Ｔｅｈ ｏｏ ｙＮａｊ ｇ２０ ４ ，ｈｎ ； ｌ ｏ ｉ ｃｎ ｌｇ ， ｎｉ １０ ６Ｃ ｉａ ｎ
中图分类号：Ｐ １ Ｔ３１ 文献标识码 ： Ａ
Ｃｌｓｉ ｅ ｆ ｒ ａ ｉｎＷ ｅ ｓ ｅＯｒｅ ｔｄＲｅｅ ｒ ｈａ ｄＡｐ ｌ ａ ｉ ｎ ａ ｓｆ ｄ Ｉ ｏ ｍ ｔ ｂ ｉ ｉｎ ｅ ｓａ ｃ ｎ ｐ ｉ ｔｏ ｉ ｎ ｏ ｔ ｃ
浅谈数据挖掘中的分类算法
浅谈 数据挖掘 申的分类算 法
李文静
（ 西北师范大学 数 学与信息科学学院， 甘肃 兰州 ７０７ ） ３００
擅要 ： 分类是数据挖掘 中一个重要 的研 究领域。常用的技 术 当前国际上最有影响的决策树分类方法首推 Ｑ 丑 提出的 ｕ衄 有决策树分类、 贝叶斯分类、 经网络分类等。 神 通过对＂ ３前具有代 的 Ｉ３ 它 的前身是 ＣＳ Ｃ Ｓ的工作过程为 ， － Ｄ。 Ｌ。 Ｌ 首先找出最有判别 表性的分类算法原理进行分析 、 比较， 总结 出每种算 法的性 能特 力 的因素 ， 把数据分成多个子集 ， 每个子集 又选 择最有 判别力 的 征。 因素进行划分 ， 一直进行到所有子集仅包含同一类 型的数据为让 关键词 ： 数据挖掘 分类 决策树 止， 最后得到一棵决策树， 可以用它来对新的样本进行分类。
一
１ 数据挖 掘的过 程
设Ｓ ｓ 是 个数据样本 的集合。 假定类标号属性具有 Ｉ个不同 ｎ 值， 定义 ｍ个不同 ｃ ｉ ， ｍ 。 ｓ是类 ｃ 中的样本数。 类 ＝ …， ） 设 ｉ （１ ； 对
２ 分类算法
ＥＡ＝ ｓ 。 …＋ Ｉ 写 ８ （）∑（＋ ＋ ｓ ／ （ ， ｌ ｊ ｉ ） ｓ …， ｌ 分类工作要求对不 同的类别 加以定义 ， 并使用预先分类的样 本数据构成数据挖掘的训练集。 然后使用这样一个训练集构成挖 熵值越小，子集划分的纯度越高。对于给定 的子集 Ｓ 在 Ａ ； ， 掘模型 ， 来对未知类别的样本进行分类 。 图 １ 利用这些规则和 上分枝将获得的信息增益是 如 。 方法对未知类别的样本分类 时应该具有一定 的准确度。 其主要方 Ｇ ｉ（） （“ ２－ ，￣－（） ａ Ａ＝Ｉ ｓ － ｓ － Ａ ｎ ｓ ，・ Ｅ 法有基于统计学 的贝叶斯方 法、 网络方法 、 神经 决策树方法等。 Ｉ３算法描述如下 ： Ｄ （） １如果当前判定树中每一个叶结点包 含的例子都 属于同一 分类 ， 则停止划分 ， 以类 Ｃ 标记。 （） ２ 否则需对该结点进行进一步划分 。 （） ３需要近一步划分 的结点所 包含 的例子组 成例子集 ８ 。
数据挖掘技术及应用
数据挖掘技术及应用随着信息时代的到来，数据的积累与处理逐渐成为一项时代任务。
而数据挖掘技术的出现，更是让我们能够更好地开发出这些数据的潜在价值。
数据挖掘技术在各个领域具有广泛的应用，下面就让我们一起来了解一下数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术的概念及分类数据挖掘技术是一种基于大数据统计分析的信息处理技术，能够从大量数据中挖掘出有效信息，提高数据利用效率。
常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中聚类是将相似的数据归为一类，分类则是对数据进行分类，关联规则挖掘则是从数据中挖掘出有效的规则，回归分析则是根据数据的变化趋势预测未来发展。
二、数据挖掘技术在各行各业中的应用1、金融领域：银行等金融机构可以通过数据挖掘技术对客户进行分类、预测，进而制定风险管理策略；同时数据挖掘技术也可用于诈骗检测、信用评估等方面，起到确保金融服务流程安全、提高市场竞争力的作用。
2、电商平台：数据挖掘技术可通过对销售数据的分析，寻找出销售热点、优化产品定价策略、引导用户消费等，可以帮助电商平台提高销售额，实现业务发展。
3、医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析医疗数据，识别疾病发生的规律性，预测疾病的传播趋势以及制定科学的医疗方案。
4、教育领域：数据挖掘技术可以对学生个人信息和学习数据进行分析和处理，提供有针对性的教育解决方案。
通过对学校教育评估数据的挖掘，也能为招生智能推荐、学习评价等提供支持。
5、能源领域：数据挖掘技术可以对能耗数据的分析，提高能源利用效率，减少浪费。
另外，数据挖掘技术还可以用于实时监控，预防设备故障等方面。
三、数据挖掘技术的发展趋势1、从数据挖掘到深度学习：以往的数据挖掘技术已无法满足当今复杂数据分析的需求，转而发展到了更加深入的深度学习领域，精度和可靠性得到大幅提高。
2、可视化分析和机器学习的结合：数据挖掘技术在实际操作中存在一定的局限性，通过将可视化分析与机器学习进行结合，可以提高数据挖掘的灵活性和效率，使数据分析结果更具有可读性和可操作性。
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在数据挖 掘过程 中， 分类方 法是使 用最 广泛的方法之一 。 它从 过去 的已分类 的经验数据 中学 习各类别 的异 同，并 建立模型来描述这 种区 别， 用来对未知类别 的数据进行分类 。 分类是数据挖掘 的一项 重要的任务 ，它是 在已有数据 的基础 上构 造一个分类模型 ， 即分类器 ， 而且该 模型能够把数 据集 中的数据记 录映 射到给定类别 中的某类 ，从 而可 以应用于数据预 测。若要构造分类模 型， 则需要有一个训练样本数据 集作 为输入 ， 该训 练样 本数据集 由一组 数据库 记录构成 ， 记为 ： Ｆ ，２， Ｆ ）还 需要用 以标 识记 录的类别 Ｒ（ １Ｆ …，ｎ ， 的标记 ｃ 。这样一个 具体 的样本 记录形式 可以表示 为（ ， ２， ， ｎ； ＶｌＶ … Ｖ ｃ ， 中， ｉ ）其 ｖ 表示样本 的属性值 ， ｃ表示类别 。对 同类记 录的特征进行描 述有显式描述和隐式描述两种 。 显式描述如一组规则定义 ； 隐式描述 如 个数学模型或公式 。 可 以运 用很多技术来 实现数 据分类 ， 决策树 、 如 神经网络 、 基于规 则 的、 支持 向量机 、 粗糙集等方法 。 许多分类方法是 由机器学 习、 专家 系 统、 统计 学 、 经网络等许 多领域 的专 家提出来 ， 神 这些算法 大多数是 常 驻 内存 的， 而且针对的是较小 的数据集 。 近年来数据挖掘研究领域 的新 课题是研究可扩展的分类和预测技 术 ， 结合并行和分 布处 理 ， 共同完成 处理大规模的常驻磁盘的数据分析 任务。分类在 医疗诊 断 、 性能预测 、 选择购物 、 信誉证实等方面有着非常广泛 的应用 。 ２分 类 方 法 分 析 的 步 骤 ． 分类分析有两个步骤 ： 构建模型和模型应用 。 构建模型就是对预先 确定的类别给 出相应的描述 。该模 型是 通过分析数据库 中各 数据对象 而获得 的。先假设一个样本集合 中的每一个样本属于 预先定义的某一 个类别 ， 由一个类标号属性来确定 。这 些样本 的集合称为训 练集 ， 用于 构建模型 ； 由于提供了每个训练样本 的类标 号 ， 称作有指 导的学习 。最 终 的 模 型 即 是 分 类 器 ，可 以用 决 策 树 、分 类 规 则 或 者 数 学公 式 等 来 表 示 。模型构建过程如图 ｌ 所示。我们可以选取一种分类算法 ， 如决策树 算法 ， 输入训练数据 ， 则产生一颗决策树 。
０ 引 言 ．
随着计算机技术 、 存储技术 及互联 网的发展 ， 大量的数据相应 的积 累起来 ， 在庞大 的数据量面前 ， 人们却 陷入 了“ 息贫乏 ” 信 的尴尬境地 ， 为了充分利用数 据 ， 发掘 出有用的知 识 ， 大家 知道 ， 以用数据库管 理 可 系统来存储数据 ，也可用机 器学习的方法来分 析数据和挖掘大量数 据 背后 的知识 ， 于是这两者 的结合就促成 了数据 挖掘 相关技 术的产生。 数 据挖掘 （ａ ｎｎ） 指从大 规模数 据集 中提取 人们感 兴趣 且 Ｄ ｔ Ｍｉｉｇ是 ａ 有用的知识 ， 些知识是 隐含 的、 这 事先 未知 的潜 在有用信 息 ， 它们一 般 可表示 为概念 、 规则 、 模式等形式 。 数据挖掘是一 门交叉性 学科 ， 它是以 机器学 习、 模式识别 、 归纳推 理 、 统计学 、 数据库 等多个学科为基础 的新 兴学科 。 数据挖掘技术具有广泛 的应用前景 ， 因为数据 挖掘 产生的知识 可以用 于决策支持 、 信息管理 、 科学研究 等许多领域。 数据挖掘 的任务 主要有分类 、 聚类分析 、 联分析 、 关 预测等。下面我 们逐 步细化地来讨论分类挖 掘的主要技术 。
一
图 ２模 型 应 用 ３决策树 算法 ． 分类 的关键在于如何构建分类器 。不同的分类方法 的选择 导致分 类结果的各异。从数据 中生成分类 器的—个 特别有效 的方 法是 生成一 个决策树。决策树表示法是应用最广 泛的逻辑方法 ， 常用 于预测模 型 ， 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 。 它通过一组输入 一 出样本构建决策树 。 输 决策树 由决策节点 、 分支和叶 子构成。决策节点表示一个与属性值 相关的判断 。分支 表示判断的结 果 ， 结点对应一个类标号 ， 的值 就是使用决策树对 未知样本分类的 叶 它 类标号的值 。 一旦建好了树 ， 就可 以将其应用于数据库 中的元组并得到 分类结果。 决策树的优点是结构简单 ， 于理解 ； 便 模型效率高 ， 分类 速度快 ， 特 别适合大规模的数据处理 ； 不需要 受训数据外的知识 ； 具有 较高的分类 精度。常用的决策树算法有 Ｉ ３ Ｃ ．、 Ｈ Ｄ、 ＡＲ Ｄ 、 ４５ Ｃ ＡＩ Ｃ Ｔ等 决策树的基本核心算法是贪 心算法 ，它 以自顶 向下 递归的各个击 破方式构建 决策树。 决策树算法常分为两个阶段 ： 树的构建和树的修剪 阶段 。 下面是 一个 通用的树的构建算法。 输 入 ：Ｎ ｄ （ ， ａ ＿ｉ （ ， ｐｉｉｇＩｄ ｘ（Ｉ ｏ ｅＮ）Ｄ ｔ ｌｔ Ｄ） Ｓｌｔ ｎ ｅ Ｓ ） ａ ｓ ｔｎ 输 出 ： ｃｓ ｎ ｔ ｅ Ｄｅｉｉ ＿ｒ ｏ ｅ
类技 术在数据控掘 巾硇 应用酮 穷
西华 师 范 大学数 学 与信 息学 院 黎 仁 国
［ 摘 要］ 文首先介绍 了分类技 术的基 本概念 ， 本 讨论 了分类方法分析 的步骤 ， 阐述 了用 于构造模 型的决策树算 法， 探讨 了决策树算 法学习中出现 的常见问题 的解决方法。展 示 了应用分类技 术挖掘数据的方法 ， 实际应用提供 了理论依据。 为 ［ 关键词 ］ 数据挖掘 分类 决策树