数据挖掘算法介绍
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。
数据挖掘算法及其解析
数据挖掘算法及其解析随着大数据时代的到来，数据挖掘算法成为了一种非常重要的技术和工具。
通过合理的数据挖掘算法，可以从数据中挖掘出有用的信息，并据此进行一系列分析和决策。
在本文中，我们将分析几种常见的数据挖掘算法，并谈谈它们的应用场景和实现原理。
1. 关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是一种基于统计方法的数据挖掘算法。
它的主要思想是，在数据集中寻找出现频率高的项集，并找到它们之间的关联关系。
常见的应用场景包括购物篮分析、协同过滤等。
例如，在购物篮分析中，可以通过分析每个客户购买的商品，找到频繁共同出现的商品组合，以此帮助店家设计更优秀的促销策略。
关联规则挖掘算法的实现原理较为简单，其基本流程包括：先对数据集进行预处理，例如去重、排序等；然后通过扫描数据集，找到频繁项集；最后，利用频繁项集，构建关联规则，并计算其置信度和支持度。
在实现时，需要注意对大规模数据的优化处理。
例如，可以采用Apriori算法等频繁项集挖掘算法，进行高效的路径查找。
2. 决策树算法决策树算法是一种基于非参数模型的机器学习算法。
它的主要思想是利用训练数据集中的特征，通过一系列的规则判断，对未知数据进行分类或回归分析。
常见的应用场景包括欺诈检测、客户细分等。
决策树算法的实现原理也比较简单，其基本流程包括：先将数据集分成多个子集；然后对每个子集，选取最佳划分特征，并生成一个子节点；最后，对每个子节点，递归重复上述过程，直至满足停止条件。
在实现时，需要考虑对过拟合和欠拟合的处理。
例如，可以采用剪枝策略和属性选择策略，提高决策树模型的泛化性能。
3. 聚类算法聚类算法是一种基于距离度量的数据挖掘算法。
它的主要思想是将数据集中的样本划分成若干个互不相交的簇，使得簇内的样本相似度高，而簇间的相似度低。
常见的应用场景包括用户分群、图像分割等。
聚类算法的实现原理也较为简单，其基本流程包括：先选定初始聚类中心；然后通过距离度量，将样本分配到最近的聚类中心中；最后，对每个聚类中心，重新计算其位置，并重复上述过程，直至满足停止条件。
数据挖掘 算法
数据挖掘算法数据挖掘算法是一种从大规模数据集合中提取有用知识和信息的技术。
数据挖掘算法是用数学、统计学和机器学习技术来发现、提取和呈现数据的过程。
在实际应用中，数据挖掘算法主要用于预测、分类、聚类和异常检测等。
下面是一些数据挖掘算法的介绍。
1. 随机森林随机森林是一种基于多个决策树模型的集成学习算法。
它利用随机样本和随机特征的组合训练多个决策树，并通过投票的方式选择最终的结果。
随机森林算法可以用于分类和回归问题。
2. 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，它的工作原理是将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同的样本。
支持向量机可以通过核函数的组合来进一步扩展到非线性问题。
支持向量机的最大优点是它能够处理高维空间的数据，并且可以用于模式识别、文本分类和图像处理等领域。
3. K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分成K个簇，每个簇包含最接近的若干个点。
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，它可以用来发现数据集中的不同类别或数据分布。
4. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于在大规模数据集中发现数据间的关系。
该算法通过分析不同数据项之间的交叉出现频率，来找到数据项之间的强关联规则。
Apriori算法可以用于商业应用，例如发现商品之间的关联规则，提高市场营销效率。
5. AdaBoost算法AdaBoost算法是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建强分类器。
该算法会对之前分类错误的样本赋予更高的权重，以便训练下一个弱分类器。
AdaBoost算法可以用于解决二分类问题和多类分类问题。
6. 神经网络神经网络是一种人工智能技术，它类似于人类大脑的神经元网络。
神经网络通过多个层次的神经元来建立非线性关系，并寻找输入和输出之间的映射关系。
神经网络可以用于解决分类、回归、文本处理、图像识别等问题。
以上是几种常见的数据挖掘算法介绍。
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。
数据挖掘的常用算法
数据挖掘的常用算法数据挖掘是通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式、规律和知识的过程。
在数据挖掘中，常用的算法有很多种，每种算法都有其特点和适用场景。
本文将介绍数据挖掘中常用的算法，并对其原理和应用进行简要说明。
一、聚类算法聚类算法是将数据集中的对象分组或聚类到相似的类别中，使得同一类别的对象相似度较高，不同类别的对象相似度较低。
常用的聚类算法有K-means算法和层次聚类算法。
1. K-means算法K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据集分为K个簇，每个簇以其质心（簇中所有点的平均值）为代表。
算法的过程包括初始化质心、计算样本点到质心的距离、更新质心和重复迭代，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，它通过计算样本点之间的相似度来构建聚类树（或聚类图），最终将数据集划分为不同的簇。
常用的层次聚类算法有凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
二、分类算法分类算法是将数据集中的对象分为不同的类别或标签，通过学习已知类别的样本数据来预测未知类别的数据。
常用的分类算法有决策树算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。
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划分，构建一棵决策树来进行分类。
决策树的节点表示一个特征，分支表示该特征的取值，叶子节点表示一个类别或标签。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率模型的分类算法，它假设特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理来计算后验概率。
朴素贝叶斯算法在处理大规模数据时具有较高的效率和准确率。
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，它通过将数据映射到高维空间中，找到一个超平面，使得不同类别的样本点尽可能远离该超平面。
支持向量机算法具有较强的泛化能力和较好的鲁棒性。
三、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，揭示数据中的相关关系。
数据挖掘中常用的算法有哪些？
数据挖掘是一门涉及多个学科的交叉学科，旨在从大量数据中提取有价值的信息。
为了实现这一目标，数据挖掘领域使用了各种算法。
以下是数据挖掘中常用的一些算法，对其进行详细介绍，以满足1900字以上的要求。
**1. 决策树算法**决策树算法是一种通过树形结构来表示所有可能决策路径及其结果的算法。
在数据挖掘中，决策树常用于分类和回归问题。
它可以处理离散型和连续型数据，通过构建树结构，将特征（如年龄、性别等）与结果（如是否购买产品）之间的关系可视化。
决策树算法的优点是易于理解和实现，但其缺点是可能过拟合训练数据。
**2. 朴素贝叶斯算法**朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间是相互独立的，通过计算每种分类的先验概率和基于特征的取值计算后验概率，从而确定对象的最可能分类。
朴素贝叶斯算法在处理文本分类和垃圾邮件过滤等方面表现出色。
然而，当特征之间存在相关性时，该算法的性能可能受到影响。
**3. 支持向量机算法**支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法。
它通过在高维空间中构建一个分割面，使得具有不同类别的数据点位于分割面的不同侧。
SVM的核心思想是将原始数据映射到一个更高维的特征空间，然后在这个空间中寻找一个超平面以最大化两类数据之间的间隔。
SVM在处理高维数据和非线性分类问题方面具有优势，因此在数据挖掘中得到了广泛应用。
**4. 关联规则算法**关联规则算法主要用于在交易数据中查找频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在交易数据中经常一起出现的商品集合，而关联规则则揭示了这些商品之间的概率关系。
关联规则算法在市场篮子分析和Web日志分析中具有重要的应用价值。
例如，通过分析超市顾客的购物记录，可以发现顾客在购买牛奶的同时往往会购买面包，从而指导商家调整商品布局和促销策略。
**5. 主成分分析算法**主成分分析（PCA）是一种常用的降维算法。
它通过将原始数据集变换到一个较低维的新空间中，同时保留尽可能多的数据信息。
数据挖掘的10大算法
数据挖掘的10大算法数据挖掘的10大算法1-决策树算法●简介：决策树是一种基于树结构的预测模型，通过分析数据集中的特征和目标变量之间的关系，来进行分类或回归分析。
●实现步骤：根据数据集中的特征和目标变量，构建一个树结构，在每个节点上根据某个特征的取值将数据集划分为子集，然后根据某个准则选择最佳的特征进行划分，继续构建子树，直到满足停止条件。
●应用场景：决策树算法常用于金融风险评估、医疗诊断、客户行为分析等领域。
2-K均值算法●简介：K均值算法是一种聚类分析的方法，通过将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度最大化，簇间的相似度最小化。
●实现步骤：随机选择K个样本作为簇的中心点，然后对每个样本计算与各簇中心的距离，将样本划分到距离最近的簇中，更新簇的中心点，重复以上过程直到簇的中心点不再改变。
●应用场景：K均值算法常用于客户分群、文本聚类、图像分割等领域。
3-支持向量机算法●简介：支持向量机是一种二分类模型，通过构造一个超平面来将不同类别的样本分开，同时最大化样本与超平面之间的间隔。
●实现步骤：选择合适的核函数，转化样本特征空间，构造目标函数并进行优化，最终得到一个能够将样本正确分类的超平面。
●应用场景：支持向量机算法常用于图像识别、文本分类、异常检测等领域。
4-朴素贝叶斯算法●简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的分类算法，通过计算样本的后验概率来进行分类。
●实现步骤：基于训练数据集计算类别的先验概率和条件概率，然后根据贝叶斯公式计算样本属于各个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为预测结果。
●应用场景：朴素贝叶斯算法常用于垃圾邮件过滤、情感分析、文本分类等领域。
5-神经网络算法●简介：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的算法，通过构造多层神经元网络，通过学习调整网络中的权重和偏置，从而实现对数据的分类或回归分析。
●实现步骤：选择合适的网络结构和激活函数，通过前向传播计算网络的输出，通过反向传播更新网络中的参数，不断迭代直到网络收敛。
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Kohonen网络的基本策略是：
第一：采用欧氏距离作为数据“亲疏程度”的测度 第二： 模拟人脑神经细胞的机理 通过竞争“获胜”实现聚类过程
Kohonen网络聚类——拓扑结构
Kohonen网络两层、前馈式、全连接的拓扑结构 输入节点的个数取决于聚类变量的个数 输出节点的个数即为聚类数目
Kohonen网络聚类——聚类过程(鸢尾花为例)
分类算法
KNN算法 决策树（C5.0,CART） 人工神经网络 随机森林
支持向量机（SVM）
基于密度的聚类
DBSCAN——基于高密度连通区域的聚类 OPTICS——通过点排序识别聚类结构
DENCLUE——基于密度分布函数的聚类
DBSCAN聚类
DBSCAN聚类认为，在整个样本空间中，目标类簇是由一群稠密样本点 构成，这些稠密样本点被低密度区域（噪声）分割，而算法的目的就 是要过滤低密度区域，发现稠密样本点。
基本概念
（4）密度可达：如果存在一个对象链 对于 是从 关于Eps和MinPts直接密度可达 的 ， 则 对 象 p 是 从 对 象 q 关 于 Eps 和 MinPts 密 度 可 达 的 (density-reachable)。
（5）密度相连：如果存在对象O∈D，使对象p和q都是从O关 于 Eps 和 MinPts 密 度 可 达 的 ， 那 么 对 象 p 到 q 是 关 于 Eps 和 MinPts密度相连的
预聚类过程:建立CF树 (1)视所有数据为大类，统计量存在根结点中 (2) 读入一个样本点，从 CF 树的根结点开始，利用结点 的
统计量，计算数据与中间结点的对数似然距离。沿对数
似然距离最小的中间结点依次向下选择路径直到叶结点 (3) 计算与子树中所有叶结点（子类）的对数似然距离， 找到距离最近的叶结点
其中，mÎ [1，+ )是一个加权指数， dij | ki x j | 为第I个聚类中心与第j个 数据间的欧几里德距离。
FCM算法实现
• step1：初始化聚类中心，用值在0，1间的随机数初始化 隶属矩阵U，使其满足式(1)中的约束条件。
• step2：用式(4)计算k个聚类中心 ki，i=1,…,k。
C5.0——如何从众多的输入变量中选择一个当前最佳的分组变量？
信息熵：信息量的数学期望，是信源发出信息前的平均不确定 性，也称先验熵。
P(ui)差别越小，信息熵越大，平均不确定性越大
Ent(U ) P(ui ) log2
i
1 P(ui ) log2 P(ui ) P(ui ) i
假设有少数类样本，每一个样本x，搜索其K个少数类最近邻样本， 在k个最近邻样本中随机选择N个样本，记为y1,y2,y3,...yn。在少数类 样本x与yj之间进行随机线性插值，构造新的少数类样本pj。
p j x rand(0,1) * ( y j x), j 1,2,...,N
其中，rand(0,1)表示区间（0，1）内的一个随机数。
Kohonen网络聚类——聚类过程
输出层
w1 (w11 , w12 , w13 , w14 )
w11 w12 w
13
w14
拉动多少？
输入层
xi ( xi1, xi 2 , xi 3 , xi 4 )
Kohonen网络聚类——聚类过程
将谁推向远方？ 输出层
w11 w12 w
13
w14
输入层
xi ( xi1, xi 2 , xi 3 , xi 4 )
通过两步实现数据聚类
同时处理数值型聚类变量和分类型聚类变量 根据一定准则确定聚类数目
诊断样本中的离群点和噪声数据
数值型——欧式距离 数值型+分类型——对数似然距离
两步聚类——预聚类
一个聚类特征CF是一个三元组（N,LS,SS）,N是簇中的点的数目，LS是N个点的 线性和，SS是N个点的平方和。
两步聚类——预聚类
x4
x4
x1
x1
x3
x3
xi
x2 x2
KNN算法
基本原理：对一个待分类的数据对象x，从训练数据集中找出 与之空间距离（欧式距离）最近的k个点，取这k个点的众数 类作为该数据点的类赋给这个新对象。
问题： （1）如何选取k？k=1?k=n? （2）维度灾难？
k的选取
（1）误差平衡法：选定测试集，将k由小变大逐渐递增，计 算测试误差，制作k与测试误差的曲线图，从中确定使测试误 差最小且适中的k值。 （2）交叉验证：小数据集
dBIC( J ) BIC( J ) BIC( J 1)
dBIC( J ) R1 ( J ) dBIC(1)
•找到R1(J)取最小值（Modeler 规定R1(J)应小于0.04）的J为聚类 数目的“粗略”估计，即 BIC减小幅度最小的J
两步聚类——聚类数目的确定
第二阶段：对“粗略”估计值J的修正
数据挖掘十大经典算法
K-MEANS C4.5 SVM EM
Knn
贝叶斯 CART
Adaboost
Pagerank Apriori
聚类算法
层次聚类 K-means聚类 基于密度的聚类(DBSCAN) 模糊聚类（FCM） 两步聚类 Kohonen网络聚类
平衡数据——SMOTE算法
两步聚类——预聚类
预聚类过程 (1) 如果最近距离小于一定阈值，则该数据被相应的叶 结 点“吸收”；否则，该数据将“开辟”一个新的叶结点。 重新计算叶结点和相应所有父结点的汇总统计量 (2)叶结点足够大时应再分裂成两个叶结点 (3) 叶结点个数达到允许的最大聚类数目时，应适当增
加
阈值重新建树，以得到一棵较小的CF树 (4) 重复上述过程，直到所有数据均被分配到某个叶结
2,3,4,…,J中选择。仅依据类间对数似然距离，不考虑 模型复杂度 d (C ) R2 ( J ) min J d min (C J 1 ) R2(J)是聚类合并过程中类间差异 最小值变化的相对指标 J类时的最小 对数似然距离
•计算R2(J-1)、R2(J-2)到R2(2)， 反映J-1类的类内差是J类的倍数。 •Modeler找到最大值,若最大值是 次大值的1.15倍以上，则最大值对 应的J为最终聚类数
h jc (t ) max( wij (t ) wic (t ) )
即以单个维的距离最大值作为距离的测度。
平衡数据——基于SMOTE算法
欠抽样：通过去除训练数据多数分类中的样本数从而达到平 衡数据的目的。 过抽样：形成新的少量分类样本从而达到平衡数据的目的。 SMOTE算法主要思想是：通过在一些位置相近的少数类样本中 插入新样本以期达到平衡样本的目的。SMOTE算法的特点是不 按照随机过抽样方法简单的复制样本，而是增加新的并不存在 的样本，因此在一定程度上可以避免过度拟合。
输出层 需提前确定聚类数目 欧 式 距 离
输入层 输入变量个数
xi ( xi1, xi 2 , xi 3 , xi 4 )
Kohonen网络聚类——聚类过程
输出层
w1 (w11 , w12 , w13 , w14 )
w11 w14
w12 w13
输入层
xi ( xi1, xi 2 , xi 3 , xi 4 )
维度灾难
增加变量的维度，会使数据变得越来越稀疏，这会导致每一 点附近的真实密度估计出现较大偏差。所以KNN更适用于低维 问题。
决策树——C5.0
•根节点 •叶节点 •中间节点 •2叉树和多 叉树
决策树——C5.0
x2
5 4
2
5
8
x1
决策树——C5.0
决策树生长
差异显著下降：分组样本中输出变量取值的 差异性是否随决策树的生长而显著减少。 第一，如何从众多的输入变量中选择一个当 前最佳的分组变量？ 第二，如何从分组变量的众多取值中找到一 个最佳的分割点？
点
（子类）为止
两步聚类——聚类
(1)聚类过程：分析对象是预聚类所形成的稠密区域 (2)方法：层次聚类法 (3) 逐步将较多的小类合并为较少的大类，再将较少的大类 合并成更少的更大类，最终将更大类的合并成一个大类，是 一个类不断“凝聚”的过程
两步聚类——聚类数目的确定
第一阶段：依据BIC，确定粗略的聚类数
Kohonen网络聚类——聚类过程
拉动多少？ 对获胜节点 Wc (t )的权值调整为：
Wc (t 1) Wc (t ) (t )[ X (t ) Wc (t )]
式中， (t )为t时刻的学习率。
将谁推向远方？——将获胜节点的邻接点推向远方 邻接点：与 Wc (t ) 的距离在指定范围内的输出节点都视为邻接点。 对邻接点W j (t ) 的权值调整的计算方法是： Wj (t 1) Wj (t ) (t )hjc (t )[X (t ) Wj (t )] 式中h jc (t ) 为核函数，反映的是t时刻邻接节点W j (t ) 与 Wc (t ) 之间距离的侧度。 clementine中采用的是切比雪夫距离，即：
决策树剪枝
Hale Waihona Puke 预修剪： 1：预先指定决策树生长的最大深度 2：预先指定样本量的最小值 后修剪： 允许决策树充分生长，计算决策子树的预测误差，当误差高于某预定误 差则应停止修建，否则可继续修剪。
决策树——C5.0
C5.0用于建立多叉的分类树，要求输入变量是分类型或数值 型，输出变量是分类型。以信息增益率为标准确定决策树分 支准则，寻找最佳分组变量和分割点。 CART既可以建立分类数也可以建立回归树，但是CART只能建 立二叉树，采用 GINI系数和方差作为确定最佳分组变量和分 割点的依据。 CHAID的输入变量和输出变量可以是分类型也可以是数值型， CHAID能够建立多叉树。从统计显著性检验角度确定当前最佳 分组变量和分割点。 QUEST的输入变量可以是分类型也可以是数值型，输出变量为 分类型变量，只能建立二叉树。