(完整word版)数据挖掘数据清洗
数据清洗与整理中常用的数据标准化方法介绍
数据清洗与整理中常用的数据标准化方法介绍在数据分析和数据挖掘的过程中，数据清洗与整理是至关重要的一步。
数据清洗与整理不仅可以帮助我们处理杂乱的数据，提高数据的质量，还能够为后续的数据分析提供可靠的基础。
本文将介绍几种常用的数据标准化方法，帮助读者更好地理解和应用于实际问题。
一、缺失值处理在数据清洗与整理的过程中，处理缺失值是非常重要的。
缺失值可能会影响数据的准确性，从而影响后续的数据分析结果。
常见的处理缺失值的方法有删除、插值和不处理三种。
1. 删除法：当数据中缺失的观测值较少时，可以选择将这些缺失值删除。
这样可以避免对缺失值进行估算或猜测，但也可能会导致数据量的减少，进而影响到模型的准确性。
2. 插值法：插值法是一种常用的处理缺失值的方法，它使用已有的观测值来估计缺失值。
常见的插值方法有均值插值、中位数插值、最近邻插值和线性插值等。
选择合适的插值方法取决于数据的特点和实际问题的需求。
3. 不处理法：在某些情况下，缺失值可能有其特殊的含义，表示某种状态或信息的缺失。
在这种情况下，可以选择不处理缺失值，而是将其视为有效的数据进行分析，但需要注意缺失值可能会引入偏差和误差。
二、数据类型转换在数据清洗与整理的过程中，数据类型转换是非常常见的操作。
不同的数据类型具有不同的特点和用途，因此需要将数据转换为适合分析和建模的形式。
1. 数值型转换：数值型数据是指可以进行数值计算和比较的数据，例如年龄、身高、票价等。
在数值型数据转换中，常见的操作包括离散化（将连续型数据转换为离散型数据）、归一化（将数值缩放到一个指定的区间）和标准化（将数值转换为均值为0、方差为1的标准正态分布）。
2. 类别型转换：类别型数据是指具有离散取值的数据，例如性别、学历、职业等。
在类别型数据转换中，常见的操作包括编码（将类别转换为数字或二进制形式）和独热编码（将类别转换为多个二进制变量）。
3. 时间型转换：时间型数据是指具有时间属性的数据，例如日期、时间戳等。
(完整word版)数据聚合
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数据清洗与处理的技巧与方法
数据清洗与处理的技巧与方法数据清洗和处理是数据分析的重要一环，能够有效提高数据质量和可用性，为后续的数据挖掘和分析工作打下基础。
本文将介绍数据清洗与处理的技巧与方法。
一、数据清洗的重要性数据清洗是指对原始数据进行筛选、转换、处理等操作，以去除不完整、错误、重复或不规范的数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗的重要性主要体现在以下几个方面：1.提高数据质量：清洗后的数据更加准确、完整和可信，避免因为数据质量问题而导致错误的分析结果。
2.增加数据的可用性：清洗后的数据更易于理解和使用，为后续的数据分析和挖掘工作提供更好的基础。
3.节省分析时间和成本：清洗后的数据可以减少后续分析的复杂度，提高分析效率，避免了在分析过程中不必要的纠错和重复工作。
二、数据清洗的技巧与方法1.缺失值处理缺失值是指数据中存在的空白或缺失的数据项。
处理缺失值时，可以选择删除含有缺失值的数据记录、使用平均值或中位数进行填充、根据其他特征进行插值、建立模型进行预测等方法。
2.异常值处理异常值是指数据中与其他观测值明显不同的值。
处理异常值时，可以选择删除异常值、进行平滑处理、用相邻观测值的均值或中位数进行替代等方法。
3.重复值处理重复值是指数据中存在完全相同的记录。
处理重复值时，可以选择删除或标记重复值，以避免对分析结果的影响。
4.数据类型转换将数据转换为适合分析的数据类型，如将字符型数据转换为数值型数据、日期数据进行格式化等。
5.数据规范化数据规范化是指将不同尺度的数据统一转换为相同的标准。
例如，将数值数据进行归一化或标准化处理。
6.数据采样对大规模数据进行采样，以减少数据量和计算复杂度，同时保持样本的代表性。
7.数据筛选与过滤根据研究目的和需求，筛选出符合条件的数据，去除不必要或不适用的数据项。
8.数据集成将来自不同数据源的数据进行整合，并解决数据冗余、一致性和匹配性等问题。
三、数据清洗与处理的注意事项1.了解数据的特点和背景，对数据质量进行评估。
学习并使用数据转换和清洗的技术
学习并使用数据转换和清洗的技术数据转换和清洗是数据分析中非常重要的一步，它们可以帮助我们提高数据质量，减少错误，并使数据更适合分析和建模。
本文将介绍数据转换和清洗的概念、技术和常见的应用场景。
一、数据转换和清洗的概念1.数据转换：数据转换是指将原始数据转换为符合分析需求的格式和结构。
数据转换包括重塑数据形状（如转置、堆叠和展开）、处理缺失值、处理异常值、数据归一化等操作。
2.数据清洗：数据清洗是指通过处理、删除或修正错误、不一致和不完整的数据，使得数据质量得到提高。
数据清洗包括处理重复值、处理无效值、处理异常值、处理不一致的数据格式等操作。
二、数据转换的技术1.重塑数据形状：使用转置、堆叠和展开等操作，可以改变数据的形状和结构，使其更适合进行分析和建模。
2.处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失值的样本、插补缺失值、使用默认值或根据其他变量的信息进行推测。
3.处理异常值：异常值可能会对分析结果产生不良影响，可以使用统计方法（如均值、中位数、方差等）或离群点检测方法（如箱线图、Z-得分等）来识别和处理异常值。
4.数据归一化：当数据存在不同的单位和范围时，可以使用标准化、归一化等方法将其转换为相同的尺度，以便进行比较和分析。
三、数据清洗的技术1.处理重复值：重复值可能引入偏差和错误，可以使用重复值检测方法（如分组、排序、唯一值等）识别和删除重复值。
2.处理无效值：无效值是指不符合数据定义或数据范围的取值，可以使用规则检测、范围检测等方法识别并进行处理。
3.处理异常值：异常值是指与大多数样本显著不同的观测值，可以使用统计方法或离群点检测方法发现和处理异常值。
4.处理不一致的数据格式：当数据格式不一致时，可以使用字符串处理函数、正则表达式等方法将其转换为一致的格式。
四、数据转换和清洗的应用场景1.数据分析：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行转换和清洗，以提高数据质量和准确性。
比如，处理缺失值、异常值和重复值，将数据归一化等操作。
数据清洗处理工作总结
数据清洗处理工作总结近年来，随着大数据时代的到来，数据的价值越来越被重视。
然而，数据的质量却是决定其价值的重要因素之一。
在数据处理过程中，我们需要进行数据清洗以去除无效、重复、错误或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性。
本文将对我在数据清洗处理工作中的经验和心得进行总结和分享。
一、明确数据清洗的目标和需求在进行数据清洗处理工作之前，首先需要明确数据清洗的目标和需求。
不同的数据清洗任务可能有不同的目标，如去除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等。
明确目标可以帮助我们有效地制定数据清洗方案和方法，提高数据处理的效率和准确性。
二、数据质量评估与分析数据质量评估与分析是数据清洗处理的重要环节。
通过对数据的质量进行评估和分析，可以了解数据集中存在的问题，从而有针对性地进行相应的清洗操作。
评估和分析的方法可以包括数据可视化、统计分析、数据挖掘等。
通过对数据质量的评估，我们可以更好地了解数据的特点和特征，并为后续的数据清洗工作提供指导和支持。
三、处理重复数据重复数据是数据清洗中常见的问题之一。
在进行数据清洗处理时，我们需要找出并去除重复数据，以避免对后续数据分析和决策造成影响。
处理重复数据的方法可以包括使用软件工具进行去重、利用数据项的唯一性进行去重等。
同时，我们还需要注意数据的完整性和准确性，尽可能保留最新且最准确的数据。
四、修正错误数据在数据处理过程中，数据中可能存在错误数据，如数据项的拼写错误、数据格式不规范等。
修正错误数据是数据清洗的另一个重要任务。
我们可以通过数据校验、数据匹配、规则验证等方法来修正错误数据。
同时，我们还可以借助外部数据源和参考资料，对错误数据进行验证和修正，提高数据的质量和准确性。
五、填补缺失数据缺失数据是数据清洗中常见的问题之一。
在进行数据分析和建模时，缺失数据可能会对结果产生严重影响。
因此，我们需要对缺失数据进行填补。
填补缺失数据的方法可以包括使用均值、中位数、众数等统计值进行填补、借助其他相关变量进行预测填补等。
数据清洗项目总结报告
数据清洗项目总结报告在数据清洗项目中，我主要负责对原始数据进行整理、去除错误或不完整的数据，以便于后续分析和建模。
在整个项目过程中，我遇到了一些挑战并采取了相应的方法和技巧来解决。
首先，我发现原始数据中存在大量的缺失值。
为了解决这个问题，我采取了多种策略。
首先，我使用了插值方法来填补部分缺失值，例如使用均值、中位数或者最近邻的值来进行填充。
对于特别重要的指标，我选择了删除含有缺失值的记录，以保证数据的完整性。
此外，我还尝试了使用机器学习算法（如随机森林）来预测缺失值并填充，取得了不错的效果。
其次，原始数据中存在一些异常值，这对于后续分析和建模会产生不良影响。
为了解决这个问题，我首先进行了数据的可视化分析，发现了一些明显的异常点。
然后，我使用了统计学方法，如3σ原则或箱线图，来识别和处理异常值。
对于那些极端的异常值，我选择了删除或替换为合理的值，以减少其对整体数据分析的影响。
另外，有些数据存在重复记录的情况，这样会导致数据分析和建模时的误差。
为了解决这个问题，我使用了常见的去重方法，如使用唯一标识符进行去重或者根据多个特征进行组合判断是否重复。
通过去除重复记录，我成功减少了重复数据对于最终结果的干扰。
在整个数据清洗过程中，我坚持了数据的完整性和可靠性原则，保证了清洗后数据的准确性。
此外，我还注意了数据清洗的效率问题，尽量使用了高效的方法和算法来提高数据清洗的速度。
综上所述，通过对原始数据的认真整理和清洗，我成功地去除了大部分错误和不完整的数据，提高了数据的质量和准确性。
这为后续的数据分析和建模提供了可靠的基础。
在项目中我积累了丰富的数据清洗经验，并对数据分析和数据挖掘有了更深入的认识和理解。
同时，我也意识到了数据清洗工作的重要性和挑战性，需要不断学习和实践才能提高自己的能力。
数据清洗与整理中的数据去噪与数据修正技术解析(四)
数据清洗与整理中的数据去噪与数据修正技术解析随着大数据时代的到来，数据的价值和重要性越来越被企业和研究机构所重视。
然而，由于数据采集等环节的不完善，导致数据中存在大量的噪音和错误。
因此，在进行数据分析和挖掘之前，必须对数据进行清洗与整理，以确保数据的准确性与可靠性。
1. 数据去噪技术数据去噪是数据清洗的重要环节之一，主要用于去除数据中的异常值和噪音数据。
异常值是指与其他数据明显不符的极端值，而噪音数据则是指由于数据采集和处理过程中引入的干扰。
常见的数据去噪技术包括以下几种：（1）统计方法：统计方法是一种常用的数据去噪技术，它通过对数据的分布情况和统计规律进行分析，识别并剔除异常值和噪音数据。
常用的统计方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
（2）聚类方法：聚类方法是一种通过将数据分组的方式来去除异常值和噪音数据的技术。
聚类方法将数据点分为若干个簇，然后将不符合某一簇特征的数据点视为异常值或噪音数据。
常用的聚类方法包括K-means、DBSCAN等。
（3）插值方法：插值方法是一种通过已知数据点之间的插值来估计缺失数据或剔除异常值的技术。
插值方法常用于时间序列数据和空间数据的去噪。
常用的插值方法包括线性插值、样条插值等。
2. 数据修正技术数据修正是数据清洗的另一个重要环节，主要用于纠正数据中的错误和缺失。
数据中的错误主要包括数据录入错误、数据格式错误等，而数据中的缺失则是指由于数据采集过程中缺失的数据。
常见的数据修正技术包括以下几种：（1）数据校验：数据校验是一种通过检查数据规则和约束来发现并纠正数据中的错误的技术。
数据校验可通过正则表达式、逻辑关系等方法来实现。
（2）数据完整性检查：数据完整性检查是一种通过检查数据逻辑关系和关联关系来发现并纠正数据中的错误和缺失的技术。
数据完整性检查可通过数据关联分析、数据挖掘等方法来实现。
（3）数据填充：数据填充是一种通过采用合理的算法和模型来估计数据缺失值的技术。
数据挖掘的基本步骤
数据挖掘的基本步骤标题：数据挖掘的基本步骤引言概述：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联和趋势的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘变得越来越重要，可以帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
本文将介绍数据挖掘的基本步骤，帮助读者了解如何进行数据挖掘分析。
一、确定目标和需求1.1 确定数据挖掘的目的：在进行数据挖掘之前，首先需要明确数据挖掘的目的是什么，是为了预测销售额、发现潜在客户或者优化营销策略等。
1.2 确定数据集：根据数据挖掘的目的，选择合适的数据集进行分析，数据集的质量和完整性对结果的影响至关重要。
1.3 确定需求：明确业务需求和问题，确定需要从数据中挖掘出什么样的信息和知识，以便为业务决策提供支持。
二、数据预处理2.1 数据清洗：清洗数据是数据挖掘的第一步，包括处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据集成：将不同数据源的数据整合在一起，消除数据冗余，确保数据的一致性和完整性。
2.3 数据变换：对数据进行变换和规范化，使其适合于挖掘算法的处理，例如对数据进行标准化、归一化或者离散化。
三、选择挖掘技术和建模3.1 选择挖掘算法：根据数据的特点和挖掘的目的选择合适的挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.2 数据建模：使用选定的挖掘算法对数据进行建模和训练，生成模型用于预测或分类。
3.3 模型评估：对建立的模型进行评估和验证，检验模型的准确性和可靠性，优化模型以提高预测效果。
四、模型解释和应用4.1 模型解释：解释模型的结果和规则，理解模型背后的数据模式和关联，为业务决策提供解释和支持。
4.2 模型应用：将建立的模型应用到实际业务场景中，实现数据挖掘的应用和价值，帮助企业提高效率和竞争力。
4.3 持续改进：不断优化和改进数据挖掘模型，根据反馈信息和业务需求调整模型参数和算法，实现持续改进和优化。
五、结果解释和报告5.1 结果解释：解释数据挖掘的结果和发现，总结数据模式、关联和趋势，为业务决策提供参考和建议。
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
faers数据库挖掘流程
faers数据库挖掘流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!FAERS 数据库挖掘流程一、数据收集阶段。
首先要明确研究目的和问题，以便有针对性地收集相关数据。
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1 数据预处理 1 数据清理 数据清洗是清除错误和不一致数据的过程，当然，数据清洗不是简单的用更新数据记录，在数据挖掘过程中，数据清洗是第一步骤，即对数据进行预处理的过程。数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据。不符合要求的数据主要有不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。 各种不同的挖掘系统都是针对特定的应用领域进行数据清洗的。包括： 1) 检测并消除数据异常 2) 检测并消除近似重复记录 3) 数据的集成 4) 特定领域的数据清洗 项目中的数据来源于数据仓库，其中数据是不完整的、有噪声和不一致的。数据清理过程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致。数据清洗的目的是为挖掘提供准确而有效的数据，提高挖掘效率。下面介绍数据清理的过程，该过程依照云平台的处理流程。
2 缺失值处理 对于数据集中的数据，存在有这样两种情况： 1) 数据中有大量缺失值的属性，我们通常采取的措施是直接删除，但是在有些系统进行ETL处理时，不能直接处理大量的缺失值。 2) 对于比较重要的属性，也会存在少量缺失值，需要将数据补充完整后进行一系列的数据挖掘。 针对这两种不完整的数据特征，在数据清洗时采取了以下两种方式对数据填补： 1) 将缺失的属性值用同一个常数替换，如“Unknown”。这种方式用于处理上述的第一种数据特征的数据，先用一个替换值将空值进行约束替换。处理后的数据对后期挖掘工作没有价值会选择删除。 2) 利用该属性的最可能的值填充缺失值。对于第二种数据特征的数据，事先对每个属性进行值统计，统计其值的分布状态和频率，对该属性的所有遗漏的值均利用出现频率最高的那个值来填补。 对缺失数据进行填补后，填入的值可能不正确，数据可能会存在偏置，并不是十分可靠的。然而，该方法使用了该属性已有数据的大部分信息来预测缺失值。在估计缺失值时，通过考虑该属性的值的整体分布与频率，保持该属性的整体分布状态。 2
3 数据选择 在对数据进行第一步缺失值清理后，会考虑删除掉冗余属性、或者与挖掘关系不大的属性，这称为人工选择。属性的人工选择和数据消减是不同的，即使两者的目的都是缩小所挖掘数据的规模，但却不会影响（或基本不影响）最终的挖掘结果。都属于属性的降维，但是现有的数据消减包括：数据聚合、消减维度、数据压缩和数据块消减。而人工属性选择是物理降维方式，通过对业务的理解和相关人员的沟通，对数据集中的数据进行初步的筛选。
4 数据变换 数据变换是数据清理过程的第二步，是对数据的一个标准化的处理。大部分数据需要进行数据变换。数据变换是不同来源所得到的数据可能导致不一致，所以需要进行数据变换，构成一个适合数据挖掘决的描述形式。在项目中我们进行数据转换包含的处理内容有： (1) 属性的数据类型转换。 当属性之间的取值范围可能相差很大时，要进行数据的映射处理，映射关系可以去平方根、标准方差以及区域对应。 当属性的取值类型较小时，分析数据的频率分布，然后进行数值转换，将其中字符型的属性转换为枚举型。 (2) 属性构造。根据已有的属性集构造新的属性，以帮助数据挖掘过程。 很多情况下需要从原始数据中生成一些新的变量作为预测变量。 (3) 数据离散化。将连续取值的属性离散化成若干区间，来帮助消减一个连续属性的取值个数。 例如年龄字段取值大于0，为了分析的方便，根据经验，可以将用户的年龄段分成几个不同的区间：0～15、16～24、25～35、36～55、大于55，分别用1，2，3，4，5来表示。 (4) 数据标准化：不同来源所得到的相同字段定义可能不一样。 如性别有男、女来表示，需要将定义标准化，把它们的定义和取值区间统一起来。如性别定义1（男）、2（女）、3（缺失）。数据标准化过程还用来消除变量之间不同数量级造成的数值之间的悬殊差异，消除个别数值较高的属性对聚类结果的影响。
5 数据的集成 数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为数据挖掘提供完整的数据源。 3
数据集成处理需要考虑以下几个问题：（1）来自多个数据源的数据表通过相同的主键进行自然连接，各个表中的主键要相互匹配，否则不能连接。（2）冗余问题，这是数据集成中经常发生的一个问题，所以在连接之前对各个表中字段进行人工选择，并采用自然连接的方式，防止冗余字段产生。（3）数据值的冲突检测，来自不同数据源的属性值或许不同，所以要检查数据表中连接字段的类型和是否有相同的记录等问题。
6 数据消减 对大规模的数据进行复杂的数据分析与数据挖掘通常需要耗费大量时间，所以在数据挖掘前要进行数据的约减，减小数据规模，而且还需要交互式的数据挖掘，根据数据挖掘前后对比对数据进行信息反馈。数据消减技术正是用于从原有庞大数据集中获得一个精简的数据集合，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性，这样在精简数据集上进行数据挖掘显然效率更高，并且挖掘出来的结果与使用原有数据集所获得结果基本相同。 数据消减的目的就是缩小所挖掘数据的规模，但却不会影响（或基本不影响）最终的挖掘结果。现有的数据消减包括：（1）数据聚合；（2）消减维度，通过相关分析消除多余属性；（3）数据压缩；（4）数据块消减，利用聚类或参数模型替代原有数据。
7 数据清洗评估 数据清洗的评估实质上是对清洗后的数据的质量进行评估， 而数据质量的评估过程是一种通过测量和改善数据综合特征来优化数据价值的过程。数据质量评价指标和方法研究的难点在于数据质量的含义、 内容、 分类、分级、 质量的评价指标等。数据质量评估至少应该包含以下两方面的基本评估指标： 1) 数据对用户必须是可信的。可信性包括精确性、 完整性、 一致性、 有效性、 唯一性等指标。 (1) 精确性: 描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。 (2) 完整性: 描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。 (3) 一致性: 描述同一实体的同一属性的值在不同的系统是否一致。 (4) 有效性: 描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。 (5) 唯一性: 描述数据是否存在重复记录。 2) 数据对用户必须是可用的。包括时间性、 稳定性等指标。 (1) 时间性: 描述数据是当前数据还是历史数据。 (2) 稳定性: 描述数据是否是稳定的， 是否在其有效期内。 高质量的决策必然依赖于高质量的数据，因此，数据变换操作，如规范化和集成，是导向挖掘过程成功的预处理过程，是十分必要和重要的。4
1：C4.5 C4.5就是一个决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5比ID3改进的地方时： ID3选择属性用的是子树的信息增益(这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵(entropy)(熵是一种不纯度度量准则)),也就是熵的变化值.而C4.5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。一般来说率就是用来取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有两个跑步的人，一个起点是10m/s的人、其1s后为20m/s；另一个人起速是1m/s、其1s后为2m/s。如果紧紧算差值那么两个差距就很大了，如果使用速度增加率(加速度)来衡量，2个人就是一样了。在这里，其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。在树构造过程中进行剪枝，我在构造决策树的时候好讨厌那些挂着几个元素的节点。对于这种节点，干脆不考虑最好，不然很容易导致overfitting。对非离散数据都能处理，这个其实就是一个个式，看对于连续型的值在哪里分裂好。也就是把连续性的数据转化为离散的值进行处理。能够对不完整数据进行处理，这个重要也重要，其实也没那么重要，缺失数据采用一些方法补上去就是了。 2：CART CART也是一种决策树算法！相对于上着有条件实现一个节点下面有多个子树的多元分类，CART只是分类两个子树，这样实现起来稍稍简便些。所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 3：KNN(K Nearest Neighbours) 这个很简单，就是看你周围的K个人(样本)那个类别的人占的多，那个多那我也是那个多的。实现起来就是对每个训练样本都计算与其相似度，选择相似度Top-K个训练样本出来，看这K个样本中那个类别的多些，谁多跟谁。 4：Naïve Bayes(朴素贝叶斯NB) NB认为各个特征是独立的，谁也不关谁的事。所以一个样本(特征值的集合，比如”数据结构”出现2词，“文件”出现1词)，可以通过对其所有出现特征在给定类别的概率相乘。比如“数据结构”出现在类1的概率为0.5，“文件”出现在类1的概率为0.3，则可认为其属于类1的概率为0.5*0.5*0.3。 5：Support Vector Machine(支持向量机SVM) SVM就是想找一个分类得最”好”的分类线/分类面(最近的一些两类样本到这个”线”的距离最远)。这个没具体实现过，上次听课，那位老师自称自己实现了SVM，敬佩其钻研精神。常用的工具包是LibSVM,SVMLight,MySVM. 6：EM(期望最大化) 这个我认为就是假设数据时由几个高斯分布组成的，所以最后就是要求几个高斯分布的参数。通过先假设几个值，然后通过反复迭代，以期望得到最好的拟合。 7：Apriori