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来源: 发布时间:2024年05月07日

4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5比ID3改进的地方时:ID3选择属性用的是子树的信息增益(这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(entropy)(熵是一种不纯度度量准则)),也就是熵的变化值,而C4.5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。一般来说率就是用来取平衡用的,就像方差起的作用差不多,比如有两个跑步的人,一个起点是100m/s的人、其1s后为110m/s;模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。南京现代化智能推荐使用方法

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模糊集法模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。 [4] 关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其的算法是R.Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是:首先找出频繁性至少和预定意义的小支持度一样的所有频集,然后由频集产生强关联规则。小支持度和小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上,数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足小支持度和小可信度的关联规则。常州现代化智能推荐推荐准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。

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目前,数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。 [4] 神经网络法神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能,对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量,不能观察中间的学习过程,具有“黑箱”性,输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。

粗糙集法粗糙集法也称粗糙集理论,是由波兰数学家Z Pawlak在20世纪80年代初提出的,是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具,可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单,在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识,可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性,须先进行属性的离散化。因此,连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。粗糙集理论主要应用于近似推理、数字逻辑分析和化简、建立预测模型等问题。它的基本观点是“适者生存”原理,具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。

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8:FP-Tree(Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息,然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库(一种特殊类型的投影数据库),每个条件数据库关联一个频繁项集。9:PageRank大名鼎鼎的PageRank大家应该都知道(Google靠此发家,其实也不能说发家啦!)。对于这个算法我的理解就是:如果我指向你(网页间的连接)则表示我承认你,则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性(到底多少,要看我自己有多少和我共承认多少个人)。通过反复这样来,可以求的一个稳定的衡量各个人(网页)重要性的值。不过这里必须要做些限制(一个人的开始默认重要性都是1),不然那些值会越来越大越来越大。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。滨湖区现代智能推荐厂家供应

.相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。南京现代化智能推荐使用方法

挖掘层该层是数据挖掘系统的,该层的具体实现直接关系到整个系统的功能性和可扩展性。数据挖掘主要包括概念/ 类描述、关联规则分析、分类及预测、聚类分析、孤立点分析和演变分析等几种类型的模式的挖掘,针对各种类型的模式人们又都提出了多种不同的实现算法,对于一个特定的数据挖掘系统应该包括哪些类型的模式挖掘算法则要由该系统的开发目的及其面向的具体应用领域来决定。 [1] 为了提高系统的可扩展性,许多系统采用了组件技术来实现数据挖掘算法及其管理。当前比较成熟的组件技术主要有COM / DCOM、EJB / Java RMI和CORBA / IIOP,组件是指应用系统中可以明确辨识的、具有一定功能的构成模块,一个组件的典型结构包括组件接口和组件实现2 部分,组件接口和组件实现是相互分离的,只要在应用程序中保持统一的接口标准,就可以方便地在系统中加入或替换组件。南京现代化智能推荐使用方法

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