数据挖掘常见算法(分类算法)
K-近邻算法(KNN)
K-近邻分类法的基本思想:通过计算每个训练数据到待分类元组Zu的距离,取和待分类元组距离最近的K个训练数据,K个数据中哪个类别的训练数据占多数,则待分类元组Zu就属于哪个类别。
KNN算法描述:
- 对新的数据集中的每一个数据点,计算其到已知分类信息的数据集中所有数据点的距离。
- 将计算得到的所有距离进行排序,一般是升序排序。
- 选取其中前K个与未知点离得最近的点。
- 统计这K个已知分类信息中各个类别出现的频数,
- 选取上述K个点中类别频数最高的,作为未知点的类别。
eg:设某公司现有8名员工的基本信息,包括其个子为高个,中等,矮个的分类标识
公司现刚招进一位名叫刘萍的新员工Z1,令k=5,试采用 k-NN分类算法判断员工刘萍的个子属于哪一类?
解:
决策树
决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法
决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。
决策树分类方法采用自顶向下的递归方式
一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分:
- 特征选择
- 决策树生成
- 剪枝
研究结果表明,一般情况下, 树越小则树的预测能力越强。
理论上讲,后剪枝好于预先剪枝,但计算复杂度大。
典型决策树算法
-
ID3
ID3算法用信息增益作为属性测试条件,且信息增益值越大以该属性作为分支结点越好。
ID3算法的核心在于使用"信息熵"作为衡量标准,通过计算每个属性的信息增益,选择信息增益最高的属性作为划分标准,重复这个过程直至生成一个能完美分类训练的决策树,采用贪心算法,不能保证全局最优.
递归终止条件:①当分到某个类时,目标属性全是一个值. OR ②当分到某个类时,某个值的比例达到给定的阈值.
信息熵E,一个系统越是有序,信息熵越低;反之,一个系统越混乱,信息熵越高.
info信息量
若存在n个相同概率的消息,则每个消息的概率p=1/n,一个消息传递的信息量为: -Log2(1/n)=Log2n (使用以2为底的对数函数,是因为计算机中的信息用二进位编码。)
gain信息增益 ,选择gain(max)作为结点
序号 | 天气 | 气温 | 湿度 | 风 | 打网球 |
1 | 晴 | 热 | 高 | 无 | N |
2 | 晴 | 热 | 高 | 有 | N |
3 | 多云 | 热 | 高 | 无 | Y |
4 | 雨 | 温暖 | 高 | 无 | Y |
5 | 雨 | 凉爽 | 正常 | 无 | Y |
6 | 雨 | 凉爽 | 正常 | 有 | N |
7 | 多云 | 凉爽 | 正常 | 有 | Y |
8 | 晴 | 温暖 | 高 | 无 | N |
9 | 晴 | 凉爽 | 正常 | 无 | Y |
10 | 雨 | 温暖 | 正常 | 无 | Y |
11 | 晴 | 温暖 | 正常 | 有 | Y |
12 | 多云 | 温暖 | 高 | 有 | Y |
13 | 多云 | 热 | 正常 | 无 | Y |
14 | 雨 | 温暖 | 高 | 有 | N |
ID3优点:算法的理论清晰,方法简单,学习能力较强。
决策树ID3算法的主要问题:过拟合,对数据中的噪声敏感以及不稳定.只能处理离散属性数据,不能处理有缺失的数据。
改进策略:使用决策树的改进版本,如随机森林何梯度提升.
-
C4.5
C4.5和ID3都是利用贪心算法进行求解,不同的是分类决策的依据不同.
C4.5算法在结构和递归上与ID3完全相同,区别在于选取决断特征时选择信息增益比最大的.
C4.5既可以处理离散型属性,也可以处理连续型属性.
-
CART
CART算法构成的是一个二叉树,它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”,即使一个feature有多个取值,也是把数据分为两部分。选择Gini系数最小值作为结点
ID | 有房者 | 婚姻 | 年收入 | 拖欠贷款 |
1 | 是 | 单身 | 125K | 否 |
2 | 否 | 已婚 | 100K | 否 |
3 | 否 | 单身 | 70K | 否 |
4 | 是 | 已婚 | 120K | 否 |
5 | 否 | 离异 | 95K | 是 |
6 | 否 | 已婚 | 60K | 否 |
7 | 是 | 离异 | 220K | 否 |
8 | 否 | 单身 | 85K | 是 |
9 | 否 | 已婚 | 75K | 否 |
10 | 否 | 单身 | 90K | 是 |
解:
朴素贝叶斯
整个朴素贝叶斯分类可分为三个阶段:
第一阶段是准备工作阶段
第二阶段是分类器训练阶段
第三阶段是应用阶段
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信息(文字、图像、音频、视频等)在计算机中是如何存储及显示的 图片的存储图片的文件格式像素数据的二进制表示存储和处理显示总结 图片的显示4. 像素点控制具体的像素控制过程示例总结 如题,这里以图片为例。 图片的存储 计算机桌面上的一…...
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JSON 简述与应用
1. JSON 简述 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于客户端与服务器之间的数据传递。它基于JavaScript对象表示法,但独立于语言,可以被多种编程语言解析和生成。 1.1 特点 轻量级&#…...
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Python作用域及其应用
Python的作用域规则决定了变量在代码中的可见性和访问性。全局作用域中定义的变量可以在整个程序中访问,而局部作用域中定义的变量则只能在其被创建的函数或代码块中访问。 全局作用域与局部作用域 全局作用域中的变量通常在程序的顶层定义,可以被整个…...
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基于Pytorch框架的深度学习ConvNext神经网络宠物猫识别分类系统源码
第一步:准备数据 12种宠物猫类数据:self.class_indict ["阿比西尼猫", "豹猫", "伯曼猫", "孟买猫", "英国短毛猫", "埃及猫", "缅因猫", "波斯猫", "布偶猫&q…...
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C语言力扣刷题8——环形链表——[快慢双指针, 龟兔赛跑]
力扣刷题8——环形链表——[快慢双指针, 龟兔赛跑] 一、博客声明二、题目描述三、解题思路1、思路说明 四、解题代码(附注释) 一、博客声明 找工作逃不过刷题,为了更好的督促自己学习以及理解力扣大佬们的解题思路,开辟这个系列来…...
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冰箱也安排上了?第二代AIONV内饰发布,会成为爆款么
作为埃安品牌在SUV市场的顶梁柱车型之一,AION V凭借凭借扎实的三电技术和前卫的外观设计、科技感十足的内饰等,获得了消费者的广泛认可。不过面对激烈的纯电动车市场,现款AION V的市场竞争力也在逐渐减退。在这样的局面下,埃安也带来了全新换代的第二代AION V。新车在北京车…...
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安全是对家人最强的守护!看星海V9如何锻造安全壁垒和不破金身
如今国产车的市场前景是越来越好了,特别是东风汽车。凭借着出色的造车技术在市场上混得风生水起。今天我们说的这款车也是来自东风汽车旗下,豪华智电头等舱MPV 星海V9全新上市。东风风行首款豪华新能源旗舰MPV——星海V9全新上市,预售价19.99万起,购车立享九重礼!东风风行…...
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C++笔试强训day36
目录 1.提取不重复的整数 2.【模板】哈夫曼编码 3.abb 1.提取不重复的整数 链接https://www.nowcoder.com/practice/253986e66d114d378ae8de2e6c4577c1?tpId37&tqId21232&ru/exam/oj 按照题意模拟就行,记得从右往左遍历 #include <iostream> usi…...
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new CCDIKSolver( OOI.kira, iks ); // 创建逆运动学求解器
demo案例 new CCDIKSolver(OOI.kira, iks); 在使用某个特定的库或框架来创建一个逆运动学(Inverse Kinematics, IK)求解器实例。逆运动学在机器人学、动画和计算机图形学等领域中非常重要,它用于根据期望的末端执行器(如机器人的…...
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【代码】Goc小游戏
1.口算测试 int a,b,lv1,score0,nd,yu,da,day,j,s_j0,cuo0; int main(){p.picL(1,"boy0.png").picL(2,"boy1.png").picL(3,"boy2.png").picL(4,"boy3.png");p.rr(1000,1000,14).speed(10).up().hide();p.moveTo(0,150).text("加…...
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15、Spring系统-AOP
ProxyFactory选择cglib或jdk动态代理原理 ProxyFactory在生成代理对象之前需要决定到底是使用JDK动态代理还是CGLIB技术: 代理对象创建过程 JdkDynamicAopProxy 在构造JdkDynamicAopProxy对象时,会先拿到被代理对象自己所实现的接口,并且…...