数据挖掘中的数据分类算法综述
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。
数据挖掘的分类算法

数据挖掘的分类算法数据挖掘是指通过分析大量数据来发现隐藏在其中的规律和趋势的过程。
分类算法是数据挖掘中的一种重要方法,主要是通过构建模型将数据划分为不同的类别。
在本文中,我们将讨论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形数据结构的分类算法。
它将数据集分成许多小的子集,并对每个子集进行分类。
决策树的节点表示一个属性,每个分支代表该属性可能的取值。
通过选择适当的划分条件,可以使决策树的分类效果更加准确。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率论的分类算法。
它基于贝叶斯定理,利用先验概率和条件概率推断后验概率,并将数据分为不同的类别。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件识别等方面有广泛的应用。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于分类的学习方法,通过构造一个最优的超平面将数据集分为两个或多个类别。
该算法可以用于解决多分类、回归、异常检测等问题。
支持向量机算法在人脸识别、文本分类、图像识别等方面有很好的应用。
4. K近邻算法K近邻算法通过计算样本之间的距离来确定每个样本的类别,即将每个样本划分到与其最近的K个邻居的类别中。
该算法是一种简单有效的分类算法,在文本分类、医学诊断等方面得到了广泛应用。
5. 神经网络算法神经网络算法是一种基于类似人类神经系统的计算模型,通过构造多个神经元并利用它们之间的联系来分类。
该算法可以解决多分类、回归、信号识别等问题,并在语音识别、图像处理等方面得到了广泛应用。
总之,分类算法在数据挖掘中起着重要的作用。
通过对不同分类算法的了解和应用,可以提高分类的准确性和效率。
在实际应用中,需要根据数据类型、数据量和应用场景等因素选择合适的分类算法。
数据挖掘算法种类

数据挖掘算法种类数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息和模式的过程,而数据挖掘算法是实现这一过程的核心工具。
随着数据的不断增长和业务需求的提升,数据挖掘算法也不断发展和完善。
本文将介绍几种常见的数据挖掘算法。
一、分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一。
它通过对已知数据集进行学习,构建一个分类模型,然后使用该模型对未知数据进行分类。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。
决策树算法是一种基于树结构的分类方法,它通过对属性的选择和划分建立一棵决策树,从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设,通过计算后验概率来进行分类。
逻辑回归算法是一种广义线性模型,通过对输入与输出之间的关系进行建模,实现对数据的分类。
支持向量机算法通过构建一个最优超平面,将数据进行分割,从而实现对数据的分类。
二、聚类算法聚类算法是将数据按照其相似性进行分组的一种方法。
它通过计算数据对象之间的距离或相似度,将相似的对象划分到同一簇中。
常见的聚类算法有k-means、层次聚类、DBSCAN等。
k-means算法是一种基于距离的聚类算法,它通过迭代计算数据对象与簇中心之间的距离,将数据划分到最近的簇中。
层次聚类算法将数据对象逐步合并或分割,构建一个层次化的聚类结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,它通过计算数据对象的邻域密度来确定簇的形状。
三、关联规则算法关联规则算法用于发现数据中的关联规则,即一个事件或项集与另一个事件或项集之间的关系。
常见的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法,它通过迭代计算数据中的频繁项集,然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法,它通过构建一个FP树来高效地挖掘频繁项集。
四、回归算法回归算法用于建立一个输入变量与输出变量之间的关系模型,从而预测未知数据的输出值。
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。
分类算法综述

分类算法综述分类算法综述分类算法是一种机器学习技术,它的目标是将输入数据分成不同的类别。
分类算法广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。
本文将对常见的分类算法进行综述。
1. 朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
该算法的核心思想是通过先验概率和条件概率来计算后验概率,从而确定每个类别的概率。
朴素贝叶斯分类算法的优点是简单易懂,适用于大规模数据集。
2. 决策树分类算法决策树分类算法是一种基于树形结构的分类算法。
该算法通过对训练数据进行分析,构建一棵决策树,用于对新数据进行分类。
决策树分类算法的优点是易于理解和实现,同时可以处理具有非线性关系的数据。
3. 支持向量机分类算法支持向量机分类算法是一种基于间隔最大化的分类算法。
该算法通过将数据映射到高维空间,使得数据在该空间中可以被线性分割,从而实现分类。
支持向量机分类算法的优点是对于高维数据具有很好的分类效果。
4. 最近邻分类算法最近邻分类算法是一种基于距离度量的分类算法。
该算法的核心思想是找到离待分类数据最近的K个已知分类的数据,通过它们的类别来确定待分类数据的类别。
最近邻分类算法的优点是简单易懂,适用于多分类问题。
5. 随机森林分类算法随机森林分类算法是一种基于决策树的集成学习算法。
该算法通过对训练数据随机采样,并对每个采样数据构建一棵决策树,最终将这些决策树集成起来进行分类。
随机森林分类算法的优点是对于噪声数据具有很好的分类效果。
总的来说,不同的分类算法在处理不同类型的数据和问题时具有各自的优缺点。
选择合适的分类算法需要考虑数据的特点、算法的性能以及应用场景等因素。
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。
数据挖掘算法综述
数据挖掘算法综述数据挖掘算法综述随着信息技术的不断发展,数据量呈现爆炸式增长,如何从海量数据中提取有用的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术应运而生,它是一种从大量数据中自动提取模式、关系、规律等信息的技术。
数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心,本文将对常用的数据挖掘算法进行综述。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的一种算法,它通过对已知数据进行学习,建立分类模型,然后将未知数据分类到相应的类别中。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类算法,它通过对数据进行分裂,构建一棵树形结构,从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它假设各个特征之间相互独立,通过计算先验概率和条件概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法,它通过找到一个最优的超平面来实现分类。
2.聚类算法聚类算法是一种将数据分成不同组的算法,它通过对数据进行相似性度量,将相似的数据归为一类。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
K均值算法是一种基于距离的聚类算法,它通过将数据分成K个簇,使得簇内的数据相似度最大,簇间的数据相似度最小。
层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法,它通过不断合并相似的簇,最终形成一棵树形结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,它通过定义密度可达和密度相连的点来进行聚类。
3.关联规则算法关联规则算法是一种用于挖掘数据中项集之间关系的算法,它通过发现数据中的频繁项集,进而发现项集之间的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则算法,它通过不断扫描数据集,找到频繁项集,然后根据频繁项集生成关联规则。
FP-Growth 算法是一种基于FP树的关联规则算法,它通过构建FP树,发现频繁项集,然后根据频繁项集生成关联规则。
4.异常检测算法异常检测算法是一种用于发现数据中异常值的算法,它通过对数据进行分析,发现与其他数据不同的数据点。
分类算法综述
分类算法综述1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。
分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
分类可描述如下:输入数据,或称训练集(Training Set),是一条条的数据库记录(Record)组成的。
每一条记录包含若干个属性(Attribute),组成一个特征向量。
训练集的每条记录还有一个特定的类标签(Class Label)与之对应。
该类标签是系统的输入,通常是以往的一些经验数据。
一个具体样本的形式可为样本向量:(v1,v2,…, vn ;c)。
在这里vi表示字段值,c表示类别。
分类的目的是:分析输入数据,通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。
这种描述常常用谓词表示。
由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。
尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的,我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。
注意是预测,而不能肯定,因为分类的准确率不能达到百分之百。
我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。
也就是说:我们获得了对这个类的知识。
2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多,下面介绍一些经典的分类方法,分析各自的优缺点。
2.1 决策树分类算法决策树(Decision Tree)是一种有向无环图(Directed Acyclic Graphics,DAG)。
决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段,建立决策树的一个结点,在根据该属性字段的不同取值建立树的分支,在每个子分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程。
构造决策树的具体过程为:首先寻找初始分裂,整个训练集作为产生决策树的集合,训练集每个记录必须是已经分好类的,以决定哪个属性域(Field)作为目前最好的分类指标。
一般的做法是穷尽所有的属性域,对每个属性域分裂的好坏做出量化,计算出最好的一个分裂。
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程,是一种通过发现数据中的潜在模式和关联关系来预测未来行为、进行决策支持的技术。
数据挖掘中常用的两种主要算法是分类和回归算法,它们在数据分析和预测模型建立中具有重要作用。
本文将比较和分析几种常见的分类与回归算法,旨在帮助读者了解它们的不同特点和适用场景。
1. 分类算法1.1 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类模型,它通过对特征属性进行逐步划分来实现对数据集的分类。
决策树算法具有易于理解和解释的特点,可以处理离散和连续特征,并且在处理缺失数据时表现良好。
然而,决策树算法容易产生过拟合问题,需要进行剪枝处理。
1.2 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算给定特征的条件下目标变量的后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法具有简单和高效的特点,适用于处理大规模数据集。
然而,朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立,这在某些情况下可能不符合实际情况,会导致分类结果不准确。
1.3 支持向量机算法支持向量机算法是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则的分类算法。
它通过构建一个最优超平面将不同类别的样本分隔开来。
支持向量机算法具有高准确率和泛化能力强的特点,适用于处理高维数据集。
然而,支持向量机算法对于大规模数据集计算复杂度高,训练时间长。
2. 回归算法2.1 线性回归算法线性回归算法是一种用于建立线性关系的回归模型的方法,它通过拟合一个线性方程来预测连续目标变量的值。
线性回归算法具有简单和快速的特点,适用于处理大规模数据集。
然而,线性回归算法对于非线性关系的数据拟合效果不好。
2.2 逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于建立分类模型的回归算法,它通过将线性回归模型的输出映射到[0, 1]之间的概率值来进行分类。
逻辑回归算法具有计算简单、解释性强的特点,适用于处理二分类问题。
然而,逻辑回归算法对于非线性关系的数据分类效果差。
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中,聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇,使得同一簇内的对象相似度高,不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种:1. K-means算法:K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代,将数据集分为K个簇,使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法:层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性,并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering(HAC)是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法:密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法,常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签,分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种: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递归分割,使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益,从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法:朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立,并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法:支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
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d]EO7N7K23234Q:A7112(2:7N2@3Q711@:27N2@3*6A<1分类是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一=至今已经提出很多算法I分类是根据数据集的特点构造一个分类器=利用分类器对未知类别的样本赋予类别的一种技术I构造分类器的过程一般分为训练和测试两个步骤I在训练阶段=分析训练数据集的特点=为每个类别产生一个对相应数据集的准确描述或模型I在测试阶段=利用类别的描述或模型对测试进行分类=测试其分类准确度I一般来说=测试阶段的代价远远低于训练阶段I本文主要分析训练阶段I按照各种算法的技术特点=将其分成决策树类017L<1类0基于关联规则类以及利用数据库技术类等几类算法进行叙述I!决策树分类算法)(B’2$3是较早提出的使用最普遍的决策树分类算法之一=为了适应大规模数据集的处理=数据挖掘研究兴起之后对它又进行了改进=其中"4!52*3 -16)<*921<O A<7*323423+6<1N.和"P6!#02+3 -1:7A7-A<)7*7A A<A2,7-A<23O6:N2@3@(O<:212@3N*<<1.是比较有代表性的两个算法I!B!%$B7算法算法简介假设8为训练集=为8构造决策树时=根据!3(@*K7N2@39723值选择作为分裂结点的属性及标准=按照此标准将8分成:个子集I若第;个子集8;含有的元组的类别一致=该结点就成为决策树的叶子结点而停止分裂I而对于不满足此条件的8的其他子集=按照上述方法继续分裂直至所有子集所含元组都属于一个类别为止I算法分析决策树分类算法与其他类分类算法如统计方法0神经网络等比较起来有如下优点E7.产生的分类规则易于理解I决策树的每个分枝都对应一个分类规则=因此决策树分类算法最终可以输出一个容易理解的规则集Q-.速度相对较快Q:.准确率相对较高I尽管如此=决策树算法仍然有如下的缺点E首先=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I其次=)(B’只适合于能够驻留于内存的数据集使用=当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行I!B<v=>?算法"4!5算法对)(B’决策树分类算法的实现方法进行了改进=在决策树的构造过程中采用了F预排 万方数据序!和"广度优先!两种技术#算法描述$%预排序对于连续属性来说&在每个内部结点寻找其最优分裂标准的时候&都需要对训练集按照该属性的取值进行排序&而排序是个很浪费时间的操作#为此’()*算法采用了预排序的技术&以便能够消除在决策树的每个结点对数据集进行排序的需要#所谓预排序&就是针对每个属性的取值&把所有的记录按照从小到大的顺序进行排序#具体实现时&需要为训练集数据的每个属性创建一个属性列表#为每个元组的类别创建一个类别列表#如表$所示#在属性+,-的属性列表中&第一列是训练集每一行中该属性的取值&第二列则是其记录号#在类别列表中&第一列是每行记录的类别&第二列是各行所属的结点编号#算法实现时需要有足够的内存来保存类别列表#表.属性列表和类别列表训练集+,-’/0/1230/44+,-取值记录号’/0/12取值记录号类别列表30/44(--56789:;6;$9;:<$ ;6$9=67$>7>=<$ >7?9:>76878:<$99>7=>9889$=<$99$77:999?96:<$ >987:99>$779:<$;%广度优先策略在3>@9中&树的构造是按照深度优先策略完成的&需要对每个属性列表在每个结点处都进行一遍扫描&费时很多#’()*采用广度优先策略构造决策树&即在决策树的每一层只需对每个属性列表扫描一次&就可以为当前决策树中每个叶子结点找到最优分裂标准#算法分析’()*算法由于采用了上述两种技术使得该算法能够处理比3>@9所能处理的大得多的训练集&因此在一定程度上具有良好的随记录个数和属性个数增长的可扩展性#然而它仍然存在如下缺点A $%由于需要将类别列表存放于内存&而类别列表的长度与训练集的长度是相同的&这就一定程度上限制了可以处理的数据集的大小#;%由于采用了预排序技术&而排序算法的复杂度本身并不是与记录个数成线性关系&因此使得’()*算法不可能达到随记录数目增长的线性可扩展性#.@B C D E F G H算法为了减少需要驻留于内存的数据量&’I J)<K 算法进一步改进了决策树算法实现时的数据结构&去掉在’()*中需要驻留于内存的类别列表&将它的类别列合并到每个属性列表中#这样&在遍历每个属性列表寻找当前结点的最优分裂标准时&不必参照其他信息#而对结点的分裂表现在对属性列表的分裂&即将每个属性列表分成两个&分别存放属于各个结点的记录#其优点是在寻找每个结点的最优分裂标准时变得相对简单一些&但是其缺点是对非分裂属性的属性列表进行分裂变得很困难#解决的办法是对分裂属性进行分裂时用哈希表记录下每个记录属于哪个孩子结点&若内存能够容纳下整个哈希表&其他属性列表的分裂只需参照该哈希表即可#由于哈希表的大小与训练集的大小成正比&当训练集很大时&哈希表可能无法在内存容纳&此时分裂只能分批执行&这使得’I J)<K算法的可扩展性仍然不是很好#L M N O P Q分类算法=/2-4分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法&如<=R</S T-=/2-4%U>V算法#这些算法主要利用=/2-4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#由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的独立性假设前提&而此假设在实际情况中经常是不成立的&因而其分类准确性就会下降#为此就出现了许多降低独立性假设的=/2-4分类算法&如K+<R W1--/X,Y-Z W-[=/2-4 Z-W\]1^%U>V算法#L@.G M算法设_R‘$_&‘;_&a&‘b_%是未知类别的样本&c R de f _%是_属于类别d e gh d$&d;&a&d i j的概率#由贝叶斯定理&假设各属性的取值互相独立&可以推导出Ac Rde f_%kc R d e%lbm n$c R‘m_fd e%nl bm n$c R‘m_od e%c Rd e%b p$@根据此公式&对一个未知类别的样本_&可以计算出_属于每一个类别的概率&选择其中概率最大的类别作为其类别即可#<=算法成立的前提是各属性之间互相独立&即对于任何可能的属性q&r和类别属性s的取值&ct R q f r&s%n c t R q f s%都成立&则认为给定类别s u属性q和r是互相独立的#当数据集满足这v;清华大学学报R自然科学版%;77;&>;R8% 万方数据种独立性假设时!分类的准确度较高!否则!则较低"这是该算法的主要特点"另外!该算法没有分类规则输出"#$#%&’算法()*算法通过发现属性对之间的关联来降低*+中任意属性之间独立的假设"它是在*+网络结构的基础上增加属性对之间的关联,边-来实现的!如图./01所示"图2从训练集3456中学习到的%&’模型图中顶点代表一个随机变量!边代表变量之间的关联"虚线代表的是*+所需的边!实线代表是新增的边"属性78与79之间的边意味者属性78对类别变量的影响还取决于属性79的取值"为了节省时间!这些增加的边需满足的条件包括:类别变量没有双亲结点!每个属性有一个类别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点"找到这组关联边之后!就可以计算一组随机变量的联合概率分布如下:;<,7.!7=!>!7?!@-A ;<,@-B8A.;<,78C D 78-其中D 78代表的是78的双亲结点"从该算法可以看出!与*+算法相比!由于在()*算法中考虑了?个属性中,E.-个两两属性之间的关联性!该算法对属性之间独立性的假设有了一定程度的降低!但是属性之间可能存在的更多的其他的关联性仍没有考虑!因此其适用范围仍然受到限制"F 基于关联规则的分类算法F $2GH &算法描述I +),J K L M M N O N J L P N Q RS L M T UQ RL M M Q J N L P N Q R-/V 1是基于关联规则发现方法的分类算法"该算法分两个步骤构造分类器:第一步:发现所有的右部为类别的类别关联规则,J K L M M N O N J L P N Q RL M M Q J N L P N Q RW X K T M!简称I )Y -"第二步:从已发现的I )Y 中选择高优先度的规则来覆盖训练集"论文对该过程进行较多的研究!使得算法在此步骤不需要对训练集进行过多的扫描"F $#算法分析I +)算法主要是通过发现训练集中的关联规则来构造分类器"关联规则的发现采用经典算法)Z W N Q W N!该算法对于发现隐藏于大量交易记录之中的关联规则来说是比较有效的"但当利用它发现分类规则时!为了防止漏掉某些规则!最小支持度经常被设为[!此时该算法就发挥不了它的优化作用!结果是产生的频繁集有时多得在内存无法容纳!从而使得程序无法继续运行"I +)算法的优点是其分类准确度较高!因为它发现的规则相对较全面"\基于数据库技术的分类算法虽然数据挖掘研究的兴起是由数据库领域的研究人员掀起的!然而至今为止提出的大多数算法则没有利用数据库的相关技术!数据挖掘应用也很难与数据库系统集成!此问题已成为该领域研究的关键问题之一"在分类算法中!致力于解决此问题的算法目前有]^*_/‘1和a)I b Y _+/c 1两个"\$2de ’f 算法]^*_,g N R N R hN RU L P L S L M T-算法是采用数据库中用户定义的函数,X M T W b U T O N R T UO X R J P N Q R !简称i _j-实现发现分类规则的算法"算法描述]^*_采用典型的决策树构造方法构建分类器"具体步骤同k l ^m 类似"其主要区别在于它采用数据库提供的i _j 方法和k m l 语句实现树的构造"简要的说就是在树的每一层!为每一个属性建立一个维表!存放各属性的每个取值属于各个类别的个数以及所属的结点编号"根据这些信息可以为当前结点计算每种分裂标准的a N R N ^R U T n 值!选出最优的分裂标准!然后据此对结点进行分裂!修改维表中结点编号列的值"上述过程中!对维表的创建和修改需要进行多次!若用k m l 实现!耗时很多!因此采用i _j 实现"而分类标准的寻找过程则通过创建若干表和视图!利用连接查询实现/o 1"算法分析在决策树的构建过程中!最费时的操作是对属于每个非终端结点的数据集进行类别分布信息的统计计算以及利用分裂标准对数据集进行分裂"这两种操作在]^*_中都是通过i _j 实现的"该算法的优点是通过采用i _j 实现决策树的构造过程使得分类算法易于与数据库系统集成"该算法的缺点是!算法采用i _j 完成主要的p=c 刘红岩!等:数据挖掘中的数据分类算法综述 万方数据计算任务!而"#$一般是由用户利用高级语言实现的!无法使用数据库系统提供的查询处理机制!无法利用查询优化方法!且"#$的编写和维护相当复杂%另外&’(#中用)*+语句实现的那部分功能本身就是比较简单的操作!而采用)*+实现的方法却显得相当复杂%,-./012345算法6789:#;算法是一种利用)*+语句实现的分类算法<=>%算法描述6789:#;算法采用一种基于分组记数的方法统计训练集中各种属性取值组合的类别分布信息!通过最小置信度和最小支持度两个阈值找出有意义的分类规则%该算法使用关系数据库系统提供的聚集运算功能!利用)*+语句完成主要的计算任务%在该算法中!首先利用)*+语句计算利用每个属性进行类别判定的信息含量!从而选择一个最好的分裂属性!并且按照信息含量的大小对属性进行排序%接着循环地进行属性的选择?候选分类表的生成剪裁以及分类误差的计算!直到满足结束条件为止!如最小误差阈值和误差没有改善为止%算法分析6789:#;算法具有的优点如下@A B该算法将传统的一次一个记录C元组B的处理方式改变为面向集合的关系处理模式%使得算法具有与现有的其他分类器相同的分类准确度!执行速度有较大提高!而且关于训练集元组个数和属性个数的可扩展性良好%D B算法使用标准的分组聚集统计语句!可以充分利用数据库系统的查询处理功能!使得应用程序不仅易于与数据库系统集成!而且用户需要编写的程序变得非常简单%E B该算法在某种程度上与一些基于关联规则的分类算法如8;7和+;有些相似!但它避免使用基于7FGHI G H算法!从而避免对数据集重复地进行扫描!也不需要对训练集转换成交易型数据库格式%当然该算法仍然存在一些尚需改进的地方!例如!如何自动地确定参数的取值!改进属性选择的方法等%J其他分类算法除了上述描述的各种分类算法之外!还有一些其他算法!例如+;C+K G L M;K N M O B<P>算法%+;算法是一种基于概率统计和关联规则的分类算法%在算法的训练阶段!利用挖掘关联规则的7F G H I G H算法找出训练集中所有的频繁且有意义的的项集!存放于集合Q中%对于一个未知类别的样本R!可以从Q中找出包含在R中的最长的项集来计算R属于各个类别的概率!并且选择其中概率最大的类别为其分类%+;算法的分类准确度比现有的其他分类算法的准确度好%但是该算法仍具有与贝叶斯类算法和8;7算法相同的缺点%S总结分类是一种重要的数据挖掘技术-本文对各类算法进行了分析比较和总结%另外文<T>对这些分类算法的准确度和部分算法的执行速度进行了比较!结果表明!这些算法的准确度差别不大%实际上!在当今数据量不断膨胀的时代!算法的执行速度?可扩展性以及输出结果的可理解性等特性更为重要%因此尽管各个算法各有其优点!但一个各方面特性都很好的分类算法仍值得我们进一步研究%参考文献C3U V U W U X Y U Z B<A>*[H\]K\^:-8_-‘@a G I L G K b Oc I G&K d e H\M+M K G\H\L<&>-)K\&K f M I!8K]H c I G\H K@&I G L K\g K[c b K\\!A P P E-<D>&M e f K&!7L G K h K]:!:H O O K\M\^-)+’*@7c K O fO d K]K i]Md]K O O H c H M G c I G j K f K b H\H\L<7>-+M d f[G M(I f M O H\d I b F[f M G)d Ha G I dI c f e M‘f e’\f8I\c I\k l f M\j H\L#K f K i K O Mm M d e<8>-7n H L\I\!$G K\d M!A P P o@A T E E-<E>)e K c M G^8!7L G K h K]:!&M e f K&-)a:’(m@7O d K]K i]MF KG K]]M]d]K O OH c H M G cI G j K f Kb H\H\L<7>-a G I dI c f e MD D\j’\f8I\cI\p M G N+K G L M#K f K i K O M O<8>-&[b i K HC;I b i K N B!’\j H K!A P P o-<_>$G H M j b K\(!6M H L M G#!6I]j O q b H j f&!;K N M O H K\\M f h I G r d]K O O H c H M G<^>-st u v w x y z y t{x w x|!A P P=!.}C A B@A E A A o E-<‘>+H[;!~O[!!&K"-’\f M L G K f H\L d]K O O H c H d K f H I\K\j K O O I d H K f H I\G[]M b H\H\L<7>-7L G K h K]:-a G I d I c f e M_f e’\f8I\c I\g\I h]M j L M#H O d I n M G NK\j#K f K&H\H\L<8>-("!")7@777’a G M O O!A P P T@T#T o-<o>!7(6&!’N M G;!p H f f M G^)-)d K]K i]M b H\H\L c I G d]K O O H c H d K f H I\G[]M OH\G M]K f H I\K]j K f K i K O M O<7>-k K L]M O f I\M;!#M O K H;8!)~7$^H K\e[K-a G I d I c f e M A P P T’\f#K f K i K O Mk\L K\j7F F])N b F<8>-8K G j H c c!!K]M O!"g@’k k k8I b F[f M G)I d H M f N!A P P T-‘T o=-<=>+"~I\L%[\!+’"~I\L N K\-#M d H O H I\f K i]M O@O d K]K i]Md K]O O H c H d K f H I\M l F]I G H\L:#;&)d K F K i H]H f H M O<7>-a G I dD o f e’\f8I\c I\p M G N+K G L M#K f K i K O M O<8>-8K H G I!k L N F f!D###@E=E E T_-<T>刘红岩-可扩展的快速分类算法的研究与实现<#>-北京@清华大学!D###-+’"~I\L N K\-:M O M K G d eK\j’b F]M b M\f K f H I\I c K$K O f K\j)d K]K i]M8]K O O H c H d K f H I\)N O f M b<#>-;M H%H\L@m O H\L e[K"\H n M G O H f N!D###-C H\8e H\M O M B<P>&M G M f K r H O#!!&f e G H d e;-k l f M\j H\L(K H n M;K N M O d]K O O H c H M G O [O H\L]I\LH f M b O M f O<7>-8e K[j e[G H)-a G I d M M j H\L OI c‘f e’\f M G\K f H I\K]8I\c M G M\d MI\g\I h]M j L M#H O d I n M G NK\j#K f K&H\H\L<8>-")7@777’a G M O O!A P P P@D P‘E#A-#E=清华大学学报C自然科学版B D##D!_D C o B 万方数据数据挖掘中的数据分类算法综述作者:刘红岩, 陈剑, 陈国青作者单位:清华大学经济管理学院,北京,100084刊名:清华大学学报(自然科学版)英文刊名:JOURNAL OF TSINGHUA UNIVERSITY(SCIENCE AND TECHNOLOGY)年,卷(期):2002,42(6)被引用次数:103次1.WANG M;Iyer B;Vitter J S Scalable mining for classification rules in relational databases[外文会议] 19982.Liu B;Hsu W;Ma Y Integrating classification and association rule mining 19983.Friedman N;Geiger D;Goldszmidt M Bayesian network classifier[外文期刊] 1997(01)4.Meretakis D;Wüthrich B Extending Naive Bayes classifiers using long itemsets[外文会议] 19995.刘红岩可扩展的快速分类算法的研究与实现 20006.LU Hongjun;LIU Hongyan Decision tables: scalable calssification exploring RDBMS capabilities 20007.Shafer J C;Agrawal R;Mehta M SPRINT:A 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