数据挖掘_分类方法(修改)
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。
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。
流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。
2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。
例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。
2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。
若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。
3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。
由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。
假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。
数据挖掘 分类方法
数据挖掘分类方法数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
分类是数据挖掘中一种常见的方法，它通过将数据样本分配到不同的类别中，对不同类别进行判别和预测。
分类方法有许多种，包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。
决策树是一种常见的分类方法，它通过一系列的判断来对数据进行分类。
决策树通常是一个树状的结构，每个节点表示一个特征或属性，分支表示特征的取值，叶节点表示一个类别。
决策树的构建过程包括特征选择、划分数据集、递归构建子树等步骤。
决策树简单易懂，可解释性好，但容易产生过拟合。
贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一种分类方法。
它假设特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理计算后验概率。
贝叶斯分类器通过计算每个类别的后验概率，选择概率最大的类别作为分类结果。
贝叶斯分类器对数据分布的假设较强，对特征之间的依赖关系较为敏感，但在某些应用中表现出色。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法。
它通过寻找最优超平面，将数据样本分割成不同的类别。
支持向量机的优化目标是最大化两个类别之间的间隔，同时考虑到错误率的影响。
支持向量机可以通过核函数进行非线性分类，具有较高的泛化能力和较好的性能。
神经网络是一种模仿生物神经系统的分类方法。
它由多个神经元构成的多层网络，每个神经元通过输入与权重的线性组合和激活函数的非线性变换来进行信息处理。
神经网络通过学习调整权重，使得网络能够自动学习特征并进行分类。
神经网络具有较强的拟合能力和非线性建模能力，但训练过程复杂，容易过拟合。
此外，还有许多其他的分类方法，如K近邻算法、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器等。
不同的分类方法适用于不同的问题和数据特征。
在实际应用中，可以根据问题的具体需求和数据特点选择合适的分类方法。
同时，也可以使用集成学习方法（如随机森林、Adaboost等）将多个分类器进行组合，提高分类性能。
数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
数据挖掘中的文本分类方法
数据挖掘中的文本分类方法随着互联网时代的到来，大量的文本数据被产生和存储。
如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息，成为了数据挖掘领域的一个重要研究方向。
文本分类作为数据挖掘的一个重要任务，旨在将文本数据自动分类到预定义的类别中。
本文将介绍数据挖掘中的文本分类方法，并探讨其应用和发展。
一、传统的文本分类方法在数据挖掘领域的早期，传统的文本分类方法主要基于统计和机器学习的技术。
其中，朴素贝叶斯分类器是一种常用的方法。
它基于贝叶斯定理，通过计算文本中每个词语出现的概率来进行分类。
此外，支持向量机、决策树等机器学习算法也被广泛应用于文本分类任务中。
这些方法在一定程度上能够实现文本分类的目标，但也存在一些问题。
例如，传统方法对于文本中的语义信息理解能力较弱，无法很好地处理词义的多样性和上下文的复杂关系。
二、基于深度学习的文本分类方法随着深度学习的兴起，基于深度学习的文本分类方法逐渐受到关注。
深度学习模型能够自动从大量的文本数据中学习特征表示，从而提高文本分类的准确性。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常用的深度学习模型。
卷积神经网络在图像处理领域取得了巨大成功，而在文本分类中也得到了广泛应用。
通过卷积操作，CNN能够捕捉文本中的局部特征，并通过池化操作对特征进行降维和组合。
这种方法能够有效地处理文本中的局部信息，并具有较好的分类性能。
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
在文本分类中，RNN 能够捕捉文本中的上下文信息，并通过长短期记忆（LSTM）或门控循环单元（GRU）等机制来解决长序列依赖的问题。
RNN在处理文本分类任务时能够更好地考虑词语之间的顺序关系，从而提高分类的准确性。
除了CNN和RNN，深度学习模型还有许多其他的变体和扩展，如注意力机制、Transformer等。
这些模型在文本分类中的应用不断推动着文本分类方法的发展。
三、文本分类方法的应用和发展文本分类方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
简述数据挖掘分类方法
注。
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数据挖掘的常用分类算法
数据挖掘的常⽤分类算法分类算法分类是在⼀群已经知道类别标号的样本中，训练⼀种分类器，让其能够对某种未知的样本进⾏分类。
分类算法属于⼀种有监督的学习。
分类算法的分类过程就是建⽴⼀种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
分类的⽬的就是使⽤分类对新的数据集进⾏划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、⽭盾划分的取舍等。
分类算法分类效果如图所⽰。
常⽤的分类算法包括：NBC（Naive Bayesian Classifier，朴素贝叶斯分类）算法、LR（Logistic Regress，逻辑回归）算法、ID3（Iterative Dichotomiser 3 迭代⼆叉树3 代）决策树算法、C4.5 决策树算法、C5.0 决策树算法、SVM（Support Vector Machine，⽀持向量机）算法、KNN(K-Nearest Neighbor，K 最近邻近)算法、ANN（Artificial Neural Network，⼈⼯神经⽹络）算法等。
NBC算法NBC 模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础。
该算法是基于条件独⽴性假设的⼀种算法，当条件独⽴性假设成⽴时，利⽤贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某⼀类的概率，选择具有最⼤后验概率的类作为该对象所属的类。
NBC算法的优点NBC算法逻辑简单，易于实现；NBC算法所需估计的参数很少；NBC 算法对缺失数据不太敏感；NBC 算法具有较⼩的误差分类率；NBC 算法性能稳定，健壮性⽐较好；NBC算法的缺点1.在属性个数⽐较多或者属性之间相关性较⼤时，NBC 模型的分类效果相对较差；2.算法是基于条件独⽴性假设的，在实际应⽤中很难成⽴，故会影响分类效果⼀、LR算法LR 回归是当前业界⽐较常⽤的机器学习⽅法，⽤于估计某种事物的可能性。
它与多元线性回归同属⼀个家族，即⼴义线性模型。
简单来说多元线性回归是直接将特征值和其对应的概率进⾏相乘得到⼀个结果，逻辑回归则是在这样的结果上加上⼀个逻辑函数。
数据挖掘技术的分类算法与性能评估
数据挖掘技术的分类算法与性能评估数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现有用信息的过程和方法。
数据挖掘技术被广泛应用于商业领域、金融领域、医疗领域等各个行业，帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的模式和规律，帮助做出更明智的决策。
其中，分类算法是数据挖掘中最重要的技术之一，用于将数据集中的对象划分为不同的类别。
一、分类算法的分类在数据挖掘领域，有多种分类算法被广泛使用。
这些算法可以根据不同的属性进行分类，下面将介绍几种常见的分类算法。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类算法，它将数据集根据特征属性的取值进行分割，并形成一个树状结构，从而进行预测和分类。
决策树算法简单易懂，可以显示特征重要性，但容易过拟合。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种概率模型，以贝叶斯定理为基础，通过计算各个特征值在已知类别条件下的条件概率，对新的数据进行分类。
朴素贝叶斯算法有较高的分类准确率，并且对缺失数据具有很好的鲁棒性。
3. 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，通过找到最优的超平面来将数据集划分为不同的类别。
支持向量机算法在处理线性可分问题时表现良好，但对于复杂的非线性问题可能会面临挑战。
4. K近邻算法K近邻算法是一种基于实例的分类算法，它根据离新数据点最近的K个邻居来判断其所属的类别。
K近邻算法简单直观，但在处理大规模数据时会比较耗时。
二、性能评估方法对于分类算法的性能评估，有多种指标和方法可以使用。
下面介绍几种常见的性能评估方法。
1. 准确率准确率是最直观的评估分类算法性能的指标，它表示分类器正确分类的样本数量占总样本数量的比例。
然而，当数据集存在不平衡的情况下，准确率可能不是一个很好的评估指标，因为算法可能更倾向于预测数量较多的类别。
2. 精确率与召回率精确率和召回率是一种用于评估分类算法性能的常用指标，尤其在存在不平衡数据集的情况下更能体现算法的表现。
精确率指分类器正确分类为阳性的样本数量与所有被分类为阳性的样本数量的比例。
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• 朴素贝叶斯分类特点：
① ② ③ ④ 基于独立假设 需要知道先验概率 按照获得的信息对先验概率进行修正 分类决策存在错误率
朴素贝叶斯分类模型
P( X | H ) P( H ) P( H | X ) P( X )
性 别
男
男
P( X | Ci ) P( x k | Ci )
k 1
n
身高 (英尺)
6
5.92 (5'11")
体重 脚的尺寸 (磅 ) (英寸)
180
190 170 165 100 150 130 150
12
11 12 10 6 8 7 9
男 5.58 (5'7") 男 女 女 5.92 (5'11") 5 5.5 (5'6")
对每个测试样本，将已知的类标号和该样本的学习模 型类预测比较 模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测 试样本的百分比 测试集要独立于训练样本集，否则会出现“过分适应 数据”的情况
第二步——用模型进行分 类
分类规则
测试集
未知数据 (Jeff, Professor, 4)
NAME Tom Merlisa George Joseph
性。
朴素贝叶斯分类过程
问题数学表示：
类别: 可以从C1到Cn ，在我们的问题中即C1=男性 C2=女性
样 本 表 示 ： 每 个 数 据 样 本 （ 某 元 组 ） 用 一 个 n 维 特 征 向 量 X= {x1， x2，„„，xn} 表示，分别描述对 n 个属性 A1，A2，„„，An 样本的 n 个度 量。 比如样本 X={x1,x2,x3}={1 米 73,60 千克， 20 厘米 } （分别对应身高体重
而一个空Cover不覆盖任何样本。
AQR算法相关定义
在 AQR 中，一个新样本被区分是看其由哪个规则推导 出来的。 如果该样本只满足一条规则，则这个样本就属于这条规 则；如果该样本满足多条规则，则被这些规则所预测的最频 繁的分类被赋予这条规则；如果该样本不属于任何规则，则
其分类为样本集中最频繁的分类。
g ( xk , ci , ci )是高斯分布函数， c , c i i
分别为平均值和标准差。
女 5.42 (5'5") 女 5.75 (5'9")
第三步 求P(X|C1)
假设训练集样本的特征满足高斯分布，得到下表：
性别 男性 女性 性别 Sample（？） 均值 (身高) 5.855 5.4175 方差 (身高) 3.5033e-02 9.7225e-02 身高(英尺) 6 均值 (体重) 方差 (体重) 均值 (脚的尺寸) 11.25 7.5 方差 (脚的尺寸) 9.1667e-01 1.6667e+00
176.25 1.2292e+02 132.5 5.5833e+02
体重(磅) 130
脚的尺寸(英寸) 8
第三步 求P(X|C1)
分别求得类别C1和C2的似然度 男性似然度计算项： 女性似然度计算项：
男性和女性的似然度：
可以看到女性的似然度更大，更具贝叶斯分类模型我们显然可以得到， 女性的后验概率更大，所以该样本分类为女性。
样本域：水果 X:红的和圆的（颜色属性取值为红，形状属性取值为圆）
H:是苹果（苹果是一个类别）
P(H|X):反应了当知道水果是红的并且是圆的，则它是苹果的 概率（置信程度）。这是后验概率 P(H):是先验概率
朴素贝叶斯分类过程
实例：性别分类 问题描述：通过一些测量的特征，包括身高、 体重、脚的尺寸，判定一个人是男性还是女
P(X) 对于所有类来说都是一样的即 P(X)=P(C1)*P(X|C1)+P(C2)*P(X|C2) （全概率公式）
所以为了得到最大后验假定，问题转化为求P(X|C1)的最大值
未分类的样本：
性别 Sample（？） 身高(英尺) 6 体重(磅) 130 脚的尺寸(英寸) 8
第三步 求P(X|C1)
此处这么举例，是假设身高的取值都是离散值数据
女 5.42 (5'5") 女 5.75 (5'9")
第三步 求P(X|C1)
xK的值可能有两种情况： （2）连续值 如果Ak是连续值属性，则通常假定该属
性 别
男
P( X | Ci ) P( x k | Ci )
k 1
n
身高 (英尺)
6
5.92 (5'11")
P(X|C1)=P(x1|C1)*P(x2|C1)*P(x3|C1) 表示C1时样本X的似然度
第三步 求P(X|C1)
xK的值可能有两种情况：
（1）离散值
则P(xk|Ci)=sik|si，其中sik是在属性Ak上具有值xk 的类Ci的训练样本数，而si是Ci中的训练样本数 x1=6英尺 即P(x1|C1)=训练样本中身高为6英尺并且属于男性 的样本数/男性的样本数=1/4；
假定每个元组属于一个预定义的类，由一个类标号属性确 定
基本概念
训练数据集：由为建立模型而被分析的数据元组形成 训练样本：训练数据集中的单个样本（元组）
学习模型可以用分类规则、判定树或数学公式的形式提供
第一步——建立模型
分类算法
训练数 据集
NAM E RANK M ike M ary Bill Jim Dave Anne Assistant Prof Assistant Prof Professor Associate Prof Assistant Prof Associate Prof
AQR算法描述
算法 4-5 AQR：
输入：正例样本POS； 反例样本NEG 输出：覆盖COVER
AQR算法描述
（1） COVER= Φ；//初始化COVER为空集Φ
（2） WHILE COVER does not cover all positive examples in POS DO
BEGIN （3） Select a SEED；//选取一个种子SEED，例如没有被COVER覆盖的一个正 样例 （4） Call procedure STAR（SEED，NEG）； //产生一个能覆盖种子而同时 排除所有反例的星 （5） Select the best Complex BEST from the STAR according to user-defined criteria；//从星中选取一个最好的复合 （6） Add BEST as an extra disjuct to COVER ；//把最好的复合与COVER 合取，形成新的COVER
180 190 170 165 100
150 130 150
1二步 预测X属于具有最高后验概率 的类
朴 素 贝 叶 斯 分 类 将 未 知 的 样 本 分 配 给 类 Ci
（1≤i≤m）当且仅当 P(Ci|X)> P(Cj|X)，对任意的
j=1，2，„，m，j≠i。这样，最大化 P(Ci|X)。其
YEARS TENURED 3 7 2 7 6 3 no yes yes yes no no
分类规则
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
数据分类的两步过程（2）
第二步，使用模型，对将来的或未知的对象进行分 类
首先评估模型的预测准确率
内容
回顾基本概念 贝叶斯分类 规则归纳
总结
规则归纳
常见的采用规则表示的分类器构造方法
利用规则归纳技术直接生成规则； 利用决策树方法先生成决策树，然后再把决策树转换为规 则；
使用粗糙集方法生成规则； 使用遗传算法中的分类器技术生成规则等。
规则归纳
规则归纳有四种策略：减法、加法、先加后减、先 减后加策略。
分类的目的在于用分类方法构建一个分类函数或分类模
型（分类器），该分类器可以将输入数据（数据库中的
数据项）映射到给定类别中的一个类别。
分类器的构造依据
统计方法：贝叶斯方法和非参数法等 机器学习方法：决策树法和规则归纳法 神经网络方法 其他：粗糙集等
数据分类的两步过程（1）
第一步，建立一个模型，描述预定数据类集和概念集
和脚长三个属性的度量）
分类模型：
第一步 得到先验概率
训练数据集：得到先验概率，按照频率来算。P(C1)=0.5 P(C2)=0.5
性别 身高(英尺) 体重(磅) 脚的尺寸(英寸)
男 男 男 男 女
女 女 女
6 5.92 (5'11") 5.58 (5'7") 5.92 (5'11") 5
5.5 (5'6") 5.42 (5'5") 5.75 (5'9")
体重 脚的尺寸 (磅 ) (英寸)
180
190 170 165 100 150 130 150
性服从高斯分布。因而，
12
11 12 10 6 8 7 9
P( xk | Ci ) g ( xk , ci , ci )
1 2 ci
e
( xk ci ) 2
2 ci
男
男 5.58 (5'7") 男 女 女 5.92 (5'11") 5 5.5 (5'6")