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；需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。江苏质量智能推荐设计
(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。 [3] (3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。(4)准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。徐州使用智能推荐厂家供应缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。
数据挖掘系统挖掘的知识模式经过知识评价后可以存储在知识库中以便重用，为了便于不同数据挖掘系统间知识模式的共享，DMG组织（the data mining）提出了预言模型标记语言PMML(prediction model markup language)，PMML是一种基于XML的语言，为数据挖掘产生的预言模型提供了一种统一的定义和描述标准，使得遵循该标准的不同厂商的数据挖掘系统之间可以方便地共享预言模型，提高了模型的可重用性和系统的可扩展性。Wettschereck等介绍了PMML在模型交换中的应用。
遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。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。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。．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。
与集中式数据挖掘系统不同，当前分布式数据挖掘系统还主要处在研究阶段，还没有出现成熟的商业产品。分布式数据挖掘当前的研究热点主要集中在对超大规模数据集的处理以及提高分布式挖掘系统的整体性能，Grossman等人提出了一种称为PDS的集成框架，在该框架中集成了支持远程数据分析和分布式数据挖掘的数据服务，设计用于在高性能网络上进行高效数据传输的网络协议以及设计用于光纤网络的链路服务，该框架可用于进行Gigabyte大数据量的分布式数据挖掘。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律三个步骤。江苏现代智能推荐设置
模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。江苏质量智能推荐设计
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。江苏质量智能推荐设计
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