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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（三）
數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法都有哪些（三）
2019-01-21
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在上一篇文章中我們給大家介紹了很多數(shù)據(jù)挖掘算法，這些算法在數(shù)據(jù)挖掘工作中起到了十分重要的作用，掌握了這些算法我們才能夠順利的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作，所以我們今天再這篇文章就給大家介紹剩余的集中數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法，希望能夠給大家?guī)?lái)幫助。


首先我們給大家介紹一下kNN算法，這種算法的全名稱叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近鄰，簡(jiǎn)稱為KNN算法，這種分類算法，是一個(gè)理論上比較成熟的方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是：如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似，即特征空間中最鄰近的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。KNN算法常用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類，起到了至關(guān)重要的作用。


然后我們給大家介紹一下Naive Bayes算法，在眾多的分類模型中，應(yīng)用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定的分類效率。同時(shí)，NBC模型所需估計(jì)的參數(shù)很少，對(duì)缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡(jiǎn)單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實(shí)際上并非總是如此，這是因?yàn)镹BC模型假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立，這個(gè)假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來(lái)了一定影響。在屬性個(gè)數(shù)比較多或者屬性之間相關(guān)性較大時(shí)，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關(guān)性較小時(shí)，NBC模型的性能最為良好。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘工作使用率還是挺高的，一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘師一定懂得使用這一種算法。


最后我們給大家說(shuō)一下CART算法，CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我們常見的分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個(gè)關(guān)鍵的思想。第一個(gè)是關(guān)于遞歸地劃分自變量空間的想法；第二個(gè)想法是用驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行剪枝。這兩個(gè)思想也就決定了這種算法的地位。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了三種經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法，加上前面兩篇文章中介紹的七種算法，我們一共給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)典的十個(gè)算法，如果要從事數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)一定不能忽略這些算法的學(xué)習(xí)。最后希望大家都學(xué)有所成，學(xué)以致用，重新開創(chuàng)人生的新世界。

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