数据挖掘算法摘要
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. C4.5
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 algorithm
Apriori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. PageRank
PageRank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. AdaBoost
Adaboost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 classification
K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。
数据挖掘原理与算法
数据挖掘原理与算法
**数据挖掘原理与算法**
数据挖掘是一门融合了数学，统计，计算机科学等技术的新兴学科，
它的主要目的是从海量数据中提取知识，以帮助用户对数据进行分析并作
出准确的决策。
它涉及的理论和技术包括计算机图形学，神经网络，机器
学习，统计建模，信息可视化，数据库系统，数据流处理，模式识别，聚
类分析等。
数据挖掘的原理主要是利用数据生成模型，从而获得有价值的洞见和
知识。
数据挖掘过程中，从收集的原始数据中提取出有价值的知识信息，
并将其转换为可以用于决策支持的易懂的内容，可以被称为智能转换过程。
数据挖掘算法是指从已有数据中寻找潜在的有意义的规律的一种算法。
一般来说，数据挖掘算法可以分为四类：分类算法、聚类算法、关联规则
算法、预测算法。
1）分类算法：分类算法是一种基于数据库中的历史信息和统计学原
理判断新的数据实体属于哪个类别的方法，常用的分类算法包括决策树、
K-近邻法、朴素贝叶斯法、神经网络、支持向量机和逻辑斯蒂回归。
2）聚类算法：聚类算法是从原始数据集中提取有意义的结构，并对
相似的对象进行自动聚类的一种算法。
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。
数据挖掘的随机矩阵算法
数据挖掘的随机矩阵算法数据挖掘是一项关键任务，通过分析大数据集，挖掘潜在的模式和关联，帮助人们做出有意义的决策。
在数据挖掘领域，随机矩阵算法是一种重要的方法，它可以帮助我们在庞大的数据集中发现有用的信息。
本文将介绍数据挖掘的随机矩阵算法，并探讨其应用。
一、背景和原理随机矩阵算法是一种基于随机矩阵理论的数据挖掘方法。
随机矩阵理论是研究随机矩阵统计性质的数学理论，它的核心思想是通过随机矩阵的特征值分布来研究矩阵的性质。
在数据挖掘中，我们可以将数据集表示为一个矩阵，然后利用随机矩阵算法来分析该矩阵的特征值，进而挖掘数据集中的有用信息。
二、算法步骤随机矩阵算法包括以下几个关键步骤：1. 数据预处理：我们首先需要对原始数据进行处理，包括数据清洗、特征提取等，以便得到一个合适的数据矩阵。
2. 构建随机矩阵：在数据预处理之后，我们需要将数据矩阵转换为一个随机矩阵。
这可以通过随机采样、随机投影等方法来实现。
3. 计算特征值：接下来，我们需要计算随机矩阵的特征值。
特征值可以提供矩阵的全局性质，通过分析特征值的分布，我们可以挖掘数据集的潜在模式和关联。
4. 特征选择和聚类：在计算特征值之后，我们可以根据特征值的大小选择具有代表性的特征，或者进行聚类分析，将相似的样本归类到一起。
三、应用场景随机矩阵算法在数据挖掘领域有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 图像处理：随机矩阵算法可以应用于图像处理领域，例如图像识别、图像压缩等。
通过分析图像矩阵的特征值，我们可以挖掘图像中的纹理、形状等有用信息。
2. 自然语言处理：在自然语言处理领域，随机矩阵算法可以用于文本分类、情感分析等任务。
通过分析文本矩阵的特征值，我们可以发现文本之间的关联和相似性。
3. 推荐系统：随机矩阵算法在推荐系统中也有着广泛的应用。
通过分析用户-物品矩阵的特征值，我们可以为用户推荐感兴趣的物品。
四、总结随机矩阵算法是一种重要的数据挖掘方法，通过分析矩阵的特征值，我们可以挖掘数据集中的有用信息。
数据挖掘中常用的六种算法
数据挖掘中常用的六种算法一、决策树算法。
先来说说决策树算法哈。
这就好比是我们做决策时画的一个流程图一样。
比如说你要决定今天出门穿什么衣服，你可能会先看看天气，如果是晴天，你可能就会选轻薄一点的衣服；要是下雨天，那就得穿雨衣或者带伞，再选防水一点的鞋子。
这就是一个简单的决策过程，而决策树算法，就是把这种决策过程用一种树状的结构表示出来。
决策树算法在很多地方都有用。
比如说银行要决定给不给一个人发放贷款，它会根据这个人的收入、信用记录、工作稳定性等因素来做决策。
就像先看收入，如果收入高，再看信用记录好不好；如果收入低，可能就直接拒绝贷款申请。
这样一步一步做出决策，最后得到一个结果。
它的优点，就是很容易理解和解释。
就像刚才说的穿衣服和银行贷款的例子，我们很清楚每一步是怎么决策的。
而且它对数据的要求也不是特别严格，不用做太多的预处理。
不过，它也有缺点，就是容易过拟合。
比如说，你根据某一段时间的天气来决定穿衣服，可能这段时间天气比较特殊，按照这个决策树来选衣服，到了天气变化的时候就不合适。
二、朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法，就像是一个很聪明的猜测家。
比如说你看到一个人穿着运动服，背着运动背包，手里还拿着羽毛球拍，你可能就会猜这个人是要去打羽毛球。
这就是根据一些特征来推测一个结果。
在实际应用中，垃圾邮件过滤就经常会用到朴素贝叶斯算法。
它会先学习很多正常邮件和垃圾邮件的特征，比如邮件里有没有一些特定的词汇，发件人的地址是不是经常发垃圾邮件等等。
然后当收到一封新邮件的时候，就根据这些特征来判断这封邮件是不是垃圾邮件。
它的优点是计算速度快，处理大规模数据的时候很有效率。
就像处理大量的邮件，能很快地判断出来。
而且对缺失数据也比较不敏感，就算有些信息不全，也能做出比较合理的判断。
但是它也有个小毛病，就是它假设各个特征之间是相互独立的，可实际情况中可能并不是这样。
比如说一个人穿运动服和拿羽毛球拍可能是有关系的，并不是完全独立的，但朴素贝叶斯算法就把它们当成独立的来处理。
数据挖掘算法综述
电 脑 学 习
第４ 期
数据挖掘 算法综述
张君枫 ’
摘 要 ： 本文主要对数 据挖掘的常用算法进行综合研究和比较 。 分析各 个算法 的利弊与适用情况
关键 词 ： 数据挖掘 中图分类号 ：Ｐ ０ Ｔ３１
分类
预测
聚类
文献标识码： Ａ 文章编号：０ ２ ２ ２ （ ０ ０）４ ０ ２— ３ １０ — ４ ２ ２ １ ０ — １０ ０
Ｓ ｍ ｍａ ｙ ｏ ｔ ｉ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｕ ｒ ｆ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎ ｇ ｒｔ ｈ
Ｚｈ ｎｇ Ｊ ｎ ｅ ｇ ａ ｕ ｆｎ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｍａ ｅ ｈ ｏ ｒｈ ｎ ｉ ｔ ｄ ｆｃ ｎ ｎ ｄ ｔ ｍｉｉｇ ａｇ ｒ ｈ ｓ ａ ｄ ａ ａ ｚｓ ｔｅ ａ ｖ ｔ ｅ ｄ ｄｓ ｓｒ ｃ ： ｈ ａ ｅ ｋ ｓ ｔｅ ｃｍｐｅ ｅ ｓ ｅ ｓｕ ｙ ｏ ｏ ｌ ａａ ｎｎ ｌｏ ｔｍ ， ｎ ｎ ｌ ｅ ｄ ａ ａ ｓ ａ ｉ ｖ ￣ｏ ｉ ｙ ｈ ｎ ｇ ｎ －
聚类就是将数据项分 组成 多个类或簇 ，类之 间的数据 差别应尽 可能大 ， 内的数据差别应尽 可能小 ， 类 即为 “ 小 最
化 类 间 的相 似 性 ， 大 化 类 内的 相 似 性 ” 则 。与 分类 模 式 最 原
于 场 景 的 元数 据 的 Ｒ Ｆ文 件 会 自动 转 换 ， 并 通 过 Ｒ Ｆ编 Ｄ Ｄ 辑 器 显 示 。 这 样 ， 户 可 以存 储 结果 ， 来 还 可 以进 一 步 编 用 将 辑 ， 用 户 的 视 野 在 Ｒ Ｆ文 件 里 增 加 新 的 类 和 属 性 ， 而 从 Ｄ 从 为 现 今 Ｗｅ 可 用 的多 媒 体 元 数 据 做 出贡 献 。 ｂ上
数据挖掘十大经典算法及适用范围
数据挖掘⼗⼤经典算法及适⽤范围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（相对的CART算法只需要扫描两次数据集，以下仅为决策树优缺点）。
优点：计算复杂度不⾼，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据缺点：可能会产⽣过度匹配问题适⽤数据类型：数值型和标称型数据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。
算法的核⼼就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最⼩值但不是全局最⼩值。
其中N 为样本数，K 是簇数，rnk b 表⽰n 属于第k 个簇，uk 是第k 个中⼼点的值。
然后求出最优的uk。
优点：易于实现缺点：可能收敛到局部最⼩值，在⼤规模数据集上收敛较慢。
适⽤数据类型：数值型数据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。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘之经典算法1 决策树算法机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值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，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具有上述属性值的子对象。
决策树仅有单一输出；若需要多个输出，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，它由它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。
1.1 决策树的工作原理决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。
从根节点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。
1.2 ID3算法1.2.1 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) 如果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；否则依启发式标准，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。
1.2.2 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。