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數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法
2019-04-12
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大家都知道，數(shù)據(jù)挖掘中有很多的算法，不同的算法有著不同的優(yōu)勢，它們在數(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數(shù)據(jù)挖掘中三個經(jīng)典的算法，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。


1.K-Means算法

K-means algorithm算法是一個聚類算法，把n的對象根據(jù)他們的屬性分為k個分割，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，因為他們都試圖找到數(shù)據(jù)中自然聚類的中心。它假設(shè)對象屬性來自于空間向量，并且目標(biāo)是使各個群組內(nèi)部的均方誤差總和最小。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘中是十分常見的算法。


2.支持向量機

而Support vector machines就是支持向量機，簡稱SV機（論文中一般簡稱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)計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個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)點也就成就了這種算法。

3.C4.5算法

然后我們給大家說一下C4.5算法，C4.5算法是機器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點，并對ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)，這種改進(jìn)具體體現(xiàn)在四個方面，第一就是在樹構(gòu)造過程中進(jìn)行剪枝，第二就是能夠完成對連續(xù)屬性的離散化處理，第三就是用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時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)點是什么呢？優(yōu)點就是產(chǎn)生的分類規(guī)則易于理解，準(zhǔn)確率較高。其缺點是：在構(gòu)造樹的過程中，需要對數(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。


相信大家看了這篇文章以后對The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法有了比較是深刻的了解，其實這三種算法那都是十分重要的算法，能夠幫助數(shù)據(jù)挖掘解決更多的問題。大家在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的時候一定要注意好這些問題。



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