大数据分类算法（大数据分类算法实列）

本篇目录：

1、大数据经典算法解析(8)一KNN算法2、需要掌握哪些大数据算法3、大数据算法的分类有哪些?4、大数据经典算法解析(1)一C4.5算法5、大数据的分类有哪几种?

大数据经典算法解析(8)一KNN算法

kNN学习模型：输入XX，通过学习得到决策函数：输出类别Y=f(X)Y=f(X)。假设分类损失函数为0-1损失函数，即分类正确时损失函数值为0，分类错误时则为1。

在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。在k-NN分类中，输出是一个分类族群。

knn算法的分类原理有预处理训练数据，计算距离，确定k值等。在使用knn算法进行分类之前，需要对数据集进行预处理。这包括数据清洗、数据归一化和特征选择等步骤。

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。

KNN算法，即K近邻(K Nearest Neighbour)算法，是一种基本的分类算法。其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别。

kNN算法的核心思想非常简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。

需要掌握哪些大数据算法

大数据算法课程讲授一些大数据上基本算法设计思想，包括概率算法、I/O有效算法和并行算法等。

数据结构和算法：学习大数据需要具备扎实的数据结构和算法基础，包括数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构，以及排序、查找、图算法等常用算法。

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

大数据等最核心的关键技术：32个算法A*搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。

数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

大数据算法的分类有哪些?

1、大数据分为系统日志采集系统、网络数据采集系统、数据库采集系统这三类。

2、离散微分算法(Discretedifferentiation)。大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。

3、RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。

4、Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。

5、data mining algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

大数据经典算法解析(1)一C4.5算法

1、在特征分裂后，有些子节点的记录数可能偏少，以至于影响分类结果。

2、C5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。

3、C5 C5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法[1]，该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C5算法主要应用于统计分类中，主要是通过分析数据的信息熵建立和修剪决策树。

4、C5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 K-means算法：是一种聚类算法。

5、决策树的典型算法有ID3，C5，CART等。国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中，C5算法排名第一。

6、C5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。

大数据的分类有哪几种?

1、大数据分为系统日志采集系统、网络数据采集系统、数据库采集系统这三类。

2、大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。以下是详细介绍：数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

3、大数据的数据类型分为结构化、半结构化和非结构化三种。

4、用户行为数据、交易数据、移动设备数据等。用户行为数据：用户行为数据是大数据应用中最有价值的部分之一。

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