数据挖掘的十大算法(数据挖掘十大算法详解)
本篇目录:
1、数据挖掘十大经典算法及各自优势2、数据挖掘十大经典算法之朴素贝叶斯3、数据挖掘十大算法-4、常用的数据挖掘算法有哪几类?5、大数据挖掘方法有哪些6、数据挖掘算法有哪些数据挖掘十大经典算法及各自优势
1、Forgy方法易于使得初始均值点散开,随机划分方法则把均值点都放到靠近数据集中心的地方;随机划分方法一般更适用于k-调和均值和模糊k-均值算法。对于期望-最大化(EM)算法和标准k-means算法,Forgy方法作为初始化方法的表现会更好一些。
2、最大期望算法 在统计计算中,最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。
3、打几个不恰当的比方 :另外,还有一个经常有人问起的问题,就是 数据挖掘 和 机器学习 这两个概念的区别,这里一句话阐明我自己的认识:机器学习是基础,数据挖掘是应用。
数据挖掘十大经典算法之朴素贝叶斯
1、因此,在经典朴素贝叶斯的基础上,还有更为灵活的建模方式—— 贝叶斯网络(Bayesian Belief Networks, BBN) ,可以单独指定特征值之间的是否独立。这里就不展开了,有兴趣的同学们可以做进一步了解。
2、(1)朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。(2)对小规模的数据表现很好,能个处理多分类任务,适合增量式训练,尤其是数据量超出内存时,我们可以一批批的去增量训练。
3、朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。
4、在CART算法中主要分为两个步骤:将样本递归划分进行建树过程;用验证数据进行剪枝。 K-means k-平均算法(k-means clustering)[5]是源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。
5、接下来借用《数据挖掘导论》上的例子来说明概率确定的方式。对于分类的特征,可以首先找到训练集中为y值的个数,然后根据不同的特征类型占这些个数中的比例作为分类特征的概率。
数据挖掘十大算法-
CART算法(Classification And Regression Tree)[4]是一种二分递归的决策树,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
以下主要是常见的10种数据挖掘的算法,数据挖掘分为:分类(Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等)、关联分析、聚类分析、孤立点分析。
K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN):是一种基于相似度的分类算法,常用于图像识别、推荐系统等领域。决策树算法(Decision Tree):是一种基于树形结构的分类算法,常用于数据挖掘、金融风控等领域。
K-means算法:是一种聚类算法。SVM:一种监督式学习的方法,广泛运用于统计分类以及回归分析中Apriori :是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。EM:最大期望值法。
EM算法推导过程 补充知识:Jensen不等式:如果f是凸函数,函数的期望 大于等于 期望的函数。当且仅当下式中X是常量时,该式取等号。
常用的数据挖掘算法有哪几类?
1、遗传算法 遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
2、根据定义可以把其分为四类:基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean,K-medoids,ISODATA等。
3、数据挖掘的的方法主要有以下几点: 分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类,是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。
大数据挖掘方法有哪些
1、决策树方法 决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。
2、数据挖掘的的方法主要有以下几点: 分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类,是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。
3、决策树算法办法 决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法,它依据将很多数据信息有目地归类,从这当中寻找一些有使用价值的,潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易,归类速度更快,十分适宜规模性的数据处理办法。
数据挖掘算法有哪些
决策树算法办法 决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法,它依据将很多数据信息有目地归类,从这当中寻找一些有使用价值的,潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易,归类速度更快,十分适宜规模性的数据处理办法。
常用的数据挖掘算法分为以下几类:神经网络,遗传算法,回归算法,聚类分析算法,贝耶斯算法。
K-Means算法 K-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
到此,以上就是小编对于数据挖掘十大算法详解的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。
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