数据挖掘算法
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。
数据挖掘的常用算法
数据挖掘的常用算法
数据挖掘的常用算法包括：
1. 决策树：通过构建树形的决策规则，对数据进行分类或回归预测。
2. 支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面来进行分类或回归问题。
3. 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，使用特征之间的独立性假设来进行分类。
4. K均值聚类：将数据根据距离远近进行分组，尽量使得同组内的数据相似，不同组之间的数据不相似。
5. 随机森林：基于多个决策树的集成方法，通过对多个决策树的预测结果进行投票或平均来进行分类或回归。
6. 神经网络：模拟人脑的神经元网络结构，通过多层的连接和权重来进行复杂的分类或回归问题。
7. 关联规则挖掘：用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，可用于购物篮分析、交叉销售等。
8. 主成分分析（PCA）：通过将数据映射到新的坐标系，以降低数据维度并保留
最重要的信息。
9. 聚类算法：除了K均值聚类外，还有层次聚类、密度聚类等方法，用于将数据根据相似性进行分组。
10. 异常检测算法：用于识别数据中的异常值或离群点，如LOF（局部离群因子）算法、One-Class SVM等。
这些算法各有特点和适用范围，根据具体问题的需求选择合适的算法进行数据挖掘任务。
数据挖掘经典算法
数据挖掘经典算法数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。
数据挖掘算法是数据挖掘的核心，它们可以帮助我们从数据中发现隐藏的模式和关系。
在本文中，我们将介绍一些经典的数据挖掘算法。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行分割，将数据分成不同的类别。
决策树算法的优点是易于理解和解释，但它也容易过拟合。
2. K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法。
它将数据集分成K个簇，每个簇包含距离最近的数据点。
K-均值聚类算法的优点是简单易用，但它也容易受到初始值的影响。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的算法。
它通过找到一个超平面，将数据分成两个类别。
支持向量机算法的优点是可以处理高维数据，但它也需要大量的计算资源。
4. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法。
它通过计算每个特征在每个类别中的概率，来预测新数据的类别。
朴素贝叶斯算法的优点是简单易用，但它也容易受到特征之间的相关性影响。
5. Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法。
它通过找到频繁项集，来发现数据中的关联规则。
Apriori算法的优点是可以处理大规模数据，但它也需要大量的计算资源。
6. 随机森林算法随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法。
它通过构建多个决策树，来提高分类的准确率。
随机森林算法的优点是可以处理高维数据，但它也需要大量的计算资源。
7. AdaBoost算法AdaBoost算法是一种基于加权的分类算法。
它通过对错误分类的数据进行加权，来提高分类的准确率。
AdaBoost算法的优点是可以处理复杂的分类问题，但它也容易受到噪声数据的影响。
8. 神经网络算法神经网络算法是一种基于人工神经网络的分类算法。
它通过模拟人脑的神经元，来学习数据中的模式和关系。
神经网络算法的优点是可以处理非线性数据，但它也需要大量的计算资源。
9. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法。
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。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法一、 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。
1、机器学习中，决策树是一个预测模型；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。
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。
每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。
这个过程可以递归式的对树进行修剪。
当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。
另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树是如何工作的？1、决策树一般都是自上而下的来生成的。
2、选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。
3、从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条―规则4、决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。
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数据挖掘的10大经典算法国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
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。
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。
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。
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。
一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。
van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4. The Apriori algorithmApriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
5. 最大期望(EM)算法在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。
最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
6. PageRankPageRank是Google算法的重要内容。
2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。
因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。
PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。
这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。
PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
8. kNN: k-nearest neighbor classificationK最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
9. Naive Bayes在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。
在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。
而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
10. CART: 分类与回归树CART, Classification and Regression Trees。
在分类树下面有两个关键的思想。
第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。
数据挖掘十大经典算法(1) C4.5 ID3机器学习中，决策树是一个预测模型；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。
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。
决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。
在这里，每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。
每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。
这个过程可以递归式的对树进行修剪。
当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。
另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。
决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。
决策树是如何工作的决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。
从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。
相信大家对ID3算法都很.熟悉了，这里就不做介绍。
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。
来自搜索的其他内容：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. 分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树.决策树的各部分是:根: 学习的事例集.枝: 分类的判定条件.叶: 分好的各个类.§4.3.2 ID3算法1.概念提取算法CLS1) 初始化参数C={E},E包括所有的例子,为根.2) IF C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止.ELSE 依启发式标准,选择特征Fi={V1,V2,V3,．．．Vn}并创建判定节点划分C为互不相交的N个集合C1,C2,C3,．．．,Cn；3) 对任一个Ci递归.2. ID3算法1) 随机选择C的一个子集W (窗口).2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后).3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子).4) 组合W与已发现的意外,形成新的W.5) 重复2)到4),直到无例外为止.启发式标准:只跟本身与其子树有关,采取信息理论用熵来量度.熵是选择事件时选择自由度的量度,其计算方法为P = freq(Cj,S)/|S|;INFO(S)= - SUM( P*LOG(P) ) ; SUM()函数是求j从1到n和.Gain(X)=Info(X)-Infox(X);Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X);为保证生成的决策树最小,ID3算法在生成子树时,选取使生成的子树的熵(即Gain(S))最小的的特征来生成子树.§4.3.3: ID3算法对数据的要求1. 所有属性必须为离散量.2. 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值.3. 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一.§4.3.4: C4.5对ID3算法的改进:1. 熵的改进,加上了子树的信息.Split_Infox(X)= - SUM( (|T|/|Ti| ) *LOG(|Ti|/ |T|) );Gain ratio(X)= Gain(X)/Split Infox(X);2. 在输入数据上的改进.1)因素属性的值可以是连续量,C4.5对其排序并分成不同的集合后按照ID3算法当作离散量进行处理,但结论属性的值必须是离散值.2) 训练例的因素属性值可以是不确定的,以 ? 表示,但结论必须是确定的3. 对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.数据挖掘十大经典算法(2) The k-means algorithmk-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。