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首頁(yè)精彩閱讀數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法都有哪些（一）
數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法都有哪些（一）
2019-01-21
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數(shù)據(jù)挖掘中的算法有很多，而不同的算法有著自己的優(yōu)勢(shì)，它們?cè)?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域都產(chǎn)生了極為深遠(yuǎn)的影響。那么大家知道不知知道數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法都有哪些呢？在這篇文章中我們就給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘的算法，希望能夠給大家?guī)?lái)幫助。


首先給大家說(shuō)一下The k-means algorithm算法，也就是K-Means算法，k-means algorithm算法是一個(gè)聚類算法，把n的對(duì)象根據(jù)他們的屬性分為k個(gè)分割，k大于n。它與處理混合正態(tài)分布的最大期望算法很相似，因?yàn)樗麄兌荚噲D找到數(shù)據(jù)中自然聚類的中心。它假設(shè)對(duì)象屬性來(lái)自于空間向量，并且目標(biāo)是使各個(gè)群組內(nèi)部的均方誤差總和最小。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘中是十分常見(jiàn)的算法。


而Support vector machines就是支持向量機(jī)，簡(jiǎn)稱SV機(jī)（論文中一般簡(jiǎn)稱SVM）。它是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，這種方法廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以及回歸分析中。支持向量機(jī)將向量映射到一個(gè)更高維的空間里，在這個(gè)空間里建立有一個(gè)最大間隔超平面。在分開(kāi)數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個(gè)互相平行的超平面。分隔超平面使兩個(gè)平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。這些優(yōu)點(diǎn)也就成就了這種算法。


然后我們給大家說(shuō)一下C4.5算法，C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹(shù)算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，并對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)，這種改進(jìn)具體體現(xiàn)在四個(gè)方面，第一就是在樹(shù)構(gòu)造過(guò)程中進(jìn)行剪枝，第二就是能夠完成對(duì)連續(xù)屬性的離散化處理，第三就是用信息增益率來(lái)選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時(shí)偏向選擇取值多的屬性的不足，第四就是能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理。那么這種算法的優(yōu)點(diǎn)是什么呢？?jī)?yōu)點(diǎn)就是產(chǎn)生的分類規(guī)則易于理解，準(zhǔn)確率較高。其缺點(diǎn)是：在構(gòu)造樹(shù)的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次的順序掃描和排序，因而導(dǎo)致算法的低效。


在這篇文章中我們就給大家介紹了三種經(jīng)典的算法，分別是The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法，由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，在下一篇文章中我們繼續(xù)給大家介紹出更多的數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法，不要走開(kāi)，我們下期見(jiàn)。

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