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數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)
2018-02-27
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數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)

KNN（K最近鄰算法）

算法核心：如果一個(gè)樣本在特征空間中K個(gè)最相似的樣本中的大多數(shù)屬于一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別，并具有這個(gè)類別的特征

在確定分類時(shí)只依靠最鄰近的一個(gè)或幾個(gè)樣本的類別來(lái)決定待分樣本所屬類別，在做決策時(shí)只與極少數(shù)的相鄰樣本有關(guān)

由于KNN方法主要依靠周圍有限的臨近樣本，而不是依靠判別類域的方法來(lái)確定樣本所屬類別。對(duì)于類域交叉或重疊較多的待分樣本集來(lái)說(shuō)，KNN方法較其他方法更合適

決策樹(shù)

決策樹(shù)要解決的問(wèn)題是用哪些屬性充當(dāng)這棵樹(shù)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題，決策樹(shù)按分裂標(biāo)準(zhǔn)不同可以分為基于信息論的方法和基于最小GINI指標(biāo)方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是一個(gè)過(guò)程，并按照一定的規(guī)則（學(xué)習(xí)算法）調(diào)整各層的權(quán)值矩陣，待網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值都收斂到一定值，學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束

支持向量機(jī)（SVM）

盡量把樣本中從更高維度看起來(lái)在一起的樣本合在一起

支持向量機(jī)的目的是找到一個(gè)最優(yōu)超平面，使分類間隔最大。最優(yōu)超平面就是要求分類面不但能將兩類正確分開(kāi)，而且使分類間隔最大

在兩類樣本中離分類面最近且位于平行于最優(yōu)超平面上的點(diǎn)就是支持向量，為找到最優(yōu)超平面，只要找到所有的支持向量即可

對(duì)于非線形支持向量機(jī)，通常做法為把線形不可分轉(zhuǎn)換成線形可分，通過(guò)一個(gè)非線形映射將低維輸入空間中的數(shù)據(jù)特征映射到高維。

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