基于改进FSVM 的数据挖掘分类算法

文章编号:1673-5196(2016)02-0101-06

基于改进F S V M的数据挖掘分类算法

赵小强,张 露

(兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050)

摘要:针对模糊支持向量机(F S VM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度慢以及对噪声点敏感影响分

类正确率的问题,提出一种基于改进F S VM的数据挖掘分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量,减小训练

样本数目,提高训练速度;其次定义一种新的隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机的作用;最后将近

邻样本密度应用于隶属度函数设计,降低噪声点或野值点对分类的影响提高分类正确率.实验结果表明,该算法在

训练样本数目较大时训练速度和分类正确率都有提高.

关键词:数据挖掘;分类算法;模糊支持向量机(F S VM);近邻样本密度

中图分类号:T P274 文献标识码:A

D a t am i n i n g c l a s s i f i c a t i o na l g o r i t h mb a s e do n i m p r o v e d

f u z z y s u p p o r t v e c t o rm a c h i n e

Z H A O X i a o-q i a n g,Z H A N GL u

(C o l l e g e o fE l e c t r i c a l a n d I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,L a n z h o uU n i v.o fT e c h.,L a n z h o u 730050,C h i n a)

A b s t r a c t:A i m e d a t t h e p r o b l e mi nd a t am i n i n g c l a s s i f i c a t i o nw i t h f u z z y s u p p o r t v e c t o rm a c h i n e(F S VM) s u c h a s s l o wt r a i n i n g s p e e d o f b i g s a m p l e d a t a-s e t s a n d s e n s i t i v i t y t o n o i s e s t h a t a f f e c t s t h e v a l i d i t y o f c l a s-s i f i c a t i o n,a n i m p r o v e dF S VM-b a s e dm e t h o d f o r d a t am i n i n g c l a s s i f i c a t i o n i s p r o p o s e d.F i r s t,i n t h i s a l g o-r i t h mt h e e f f e c t i v e c a n d i d a t e s u p p o r t v e c t o r s a r e p r e s e l e c t e d t or e d u c e t h en u m b e ro f t r a i n i n g s a m p l e s t o i m p r o v e t r a i n i n g s p e e d.S e c o n d,a n o v e lm e m b e r s h i p f u n c t i o n i s d e f i n e d t o e n h a n c e t h e f u n c t i o n o f s u p p o r t v e c t o r s i nc o n s t r u c t i o no fF S VM.F i n a l l y,t h en e i g h b o r h o o ds a m p l ed e n s i t y i sa p p l i e dt ot h ed e s i g no f m e m b e r s h i p f u n c t i o n t o r e d u c e t h e i n f l u e n c e o f t h e n o i s e s o r o u t l i e r s o n t h e c l a s s i f i c a t i o n t o i m p r o v e c l a s s i-f i c a t i o nv a l i d i t y.E x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h e p r o p o s e d a l g o r i t h m w i l lm a k e t h e t r a i n i n g s p e e da n d c l a s s i f i c a t i o nv a l i d i t y i m p r o v e dw h e n t h en u m b e r o f t h e t r a i n i n g s a m p l e s a r eb i g g e r.

K e y w o r d s:d a t am i n i n g;c l a s s i f i c a t i o n a l g o r i t h m;f u z z y s u p p o r t v e c t o rm a c h i n e(F S VM);n e i g h b o r h o o d s a m p l e d e n s i t y

分类作为一种重要的数据挖掘技术,其目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型,可以将未知类别的样本映射到给定类别的某一种.现有的分类算法主要有决策树方法二贝叶斯方法二支持向量机方法二基于关联规则的分类方法二遗传算法二k近邻算法等,尽管数据挖掘分类算法在很多领域已经发展出理论以及技术,但是仍面临大量问题的挑战,比如,数据挖掘分类算法用于大型数据集分类时的运行时间长,噪声数据的处理以及模式易懂 收稿日期:2015-04-13

基金项目:国家自然科学基金(51265032)

作者简介:赵小强(1969-),男,陕西岐山人,博士,教授.性等.

支持向量机[1-3](s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e,S V M)是于1995年由V a p n i k等人提出的,它以统计学习理论为基础引入结构风险最小化,通过在属性空间中构建最优分类超平面获得分类器实现对未知样本的分类.S VM对于不是线性可分的问题,将样本通过某种变换映射到高维特征空间,并在高维空间中求取最优分类面,具有泛化能力强二较好的非线性数据处理能力等优点,所以在各个领域中得到了广泛应用,例如故障诊断[4]二文本分类[5]二图像处理[6]二疾病诊断[7]等,但是它也同样存在现有数据挖掘分类算法的缺点,比如对噪声点或野值点比较敏感所导

第42卷第2期

2016年4月兰 州 理 工 大 学 学 报

J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y o fT e c h n o l o g y V o l.42N o.2 A p r.2016

致的抗噪性差,以及样本数目较大时训练速度较慢等.

文献[8]提出一种基于K -L 散度边界样本选择

的S VM 算法,该算法考虑边界样本的分类不确定性,利用委员会思想结合K -L 散度筛选出边界样本并训练S VM ,提高S VM 的训练速度.文献[9]提出一种基于改进加权压缩近邻与最近边界规则S VM

训练样本约减选择算法,该算法首先利用加权压缩近邻算法从总训练样本集中筛选出使得训练出的分类器分类性能较好的训练样本子集,其次利用随机小样本池边界规则选择出边界样本,最终提高了S VM 的训练速度.

但是上述两种方法都未考虑噪声点或野值点对分类性能的影响,文献[10]提出一种基于类向心度的模糊支持向量机,该方法在考虑样本与其类中心关系的同时,还考虑了各个样本之间的关系,将类向心度与基于类中心的模糊隶属度函数结合确定新的隶属度函数,将有效点与噪声点或野值点区分开来,使得支持向量机具有较好的抗噪性能和分类能力;但该方法未解决支持向量机训练速度慢的问题,并且忽略了对支持向量机构建最优分类面起重要作用的支持向量同样位于距离本类中心较远的位置,导致在降低噪声点或野值点的影响的同时,也削弱了支持向量对构造最优分类面的作用.文献[11]提出一种基于密度聚类的F S VM ,该方法通过D B S C A N 密度聚类对原数据集进行预处理,剔除对分类贡献较小的中心样本,用剩余的样本作为支持向量对模糊支持向量机进行训练,从而优化支持向量机,但是该方法在保留除中心样本以外的样本时,易加入噪声点或野值点容易对支持向量机的泛化能力造成影响.

因此,本文提出一种基于改进F S VM 的数据挖掘分类算法,首先通过预选有效的候选支持向量来减小样本数目,提高训练速度;其次提出一种新的模糊隶属度函数并结合近邻样本密度对隶属度函数进行进一步的优化,在增强支持向量对构建模糊支持向量机作用的同时提高抗噪性.

1 模糊支持向量机(F S VM )

模糊支持向量机

[12-13

]根据不同输入样本对分类

的贡献不同而赋予不同的隶属度,从而将噪声点或野值点与有效样本区分开.设每个样本属于所在类的隶属度为s i ,

则模糊化的输入样本为

S =(x 1,y 1,s 1),(x 2,y 2,s 2), ,(x n ,y

n ,s n {})其中:x i ∈R n 为训练样本,y

i ∈-1,{}1为训练样本类别,0≤s i ≤1为样本的隶属度.因此求解支持向量机最优超平面问题就可转化为

m i n 1

2‖w ‖2+C ∑n

i =1

s i ξi (1)s .t .y i [w 四φ(

x i )+b ]-1+ξi ≥0(2

) ξ

i ≥0,i =1,2, ,n 其中:w 为权系数,b 为偏移量,C 为惩罚因子,ξi 为松弛变量.

求解上述优化问题先构造拉格朗日函数,即:L (w ,b ,α,β)=12‖w ‖2+C ∑n

i =1

s i ξi -∑n i =1

αi

y i

(

w 四φ(x i

)+b )-1+ξ[]i -∑n

i =1

βi ξi

(3

)其中:αi ,βi ≥0为拉格朗日乘子.令L 对变量w 二b 二ξi 的偏导数为零,则

?L (w ,b ,α,β)?w =w -∑n

i =1

αi y i φ(x i )=0(4)?L (w ,b ,α,β)?b =-∑n

i =1

αi y i =0(5

)?L (w ,b ,α,β)?ξ

i =s i C -αi -βi =0(6)将式(4~6)带入式(3),求解式(1,2)的优化问题就可以转化为求解下面的二次规划问题,即

m a x W (α)=∑n

i =1αi -1

2∑n

i =1∑n

j =1

αi αj y i y j K (x i ,x j )(7)s .t .∑ n

i =1

y i αi =0, (0≤αi ≤s i

C ,i =1,2, ,n )(8)其中,K (x i ,x j )=φ(x i )四φ(x j )为核函数.考虑K K T 条件:

αi [y i (w 四φ(

x i )+b )-1+ξi ]≥0(9

)(s i C -αi )ξi =0 (i =1,2, ,n )(10

)求得决策函数为

f (

x )=s g n (w 四x +b )=s g n (∑n i =1

αi

y i (x i 四x )+b )(11

)其中:对应于0<αi

对应于αi =0的样本x i 为能够被正确分类的样本,对应于αi =s i C 的样本x i 为不能正确分类的样本.由以上公式可知,s i C 越大,则样本x i 被错分的可能性越小;反之,s i

C 越小,则错分的可能性越大.由于模糊支持向量机是根据样本在训练支持向量机中所起作用的不同而赋予不同的隶属度,因此

四201四

兰州理工大学学

报 第42卷

对于固定参数C ,当样本x i 为噪声点或野值点时,若使s i 很小,s i

C 就很小,那么就会减小噪声点或野值点对构建支持向量机的影响.由上述分析可知,模糊隶属度s i 的确定对模糊支持向量机的性能具有重要作用.

2 改进的模糊支持向量机

2.1 预选有效的候选支持向量

不失一般性,本文采用两类分类问题进行说明,即训练样本为正类和负类.由于支持向量机的训练速度与训练样本集的大小相关,分布在类边界的样本即支持向量在决策中起决定作用,因此本文通过预选有效的候选支持向量来减小训练样本的数目,提高训练速度.预选有效的候选支持向量的主要依据支持向量通常位于类边界,相对于本类其他样本来说,距离本类中心较远二异类中心较近的思想,因此,选择互中心距离(样本与异类中心的距离)小于两类样本中心距离的样本作为有效的候选支持向量.

1

)线性可分情形.已知样本向量组为x 1,x 2, ,x {}n ,

则该类样本的平均特征称为中心m ,那么其中心为

m =

1n ∑n

i =1

x i (12) 2

)非线性可分情形.已知两个向量x 和y ,经过非线性函数φ映射

到特征空间H ,则这两个向量在特征空间的欧氏距离为

d H (x ,y )=K (x ,x )-2K (x ,y )+K (y ,y )

(13

)其中,K (四)为核函数.那么特征空间样本的中心向量m φ为

m φ=1n ∑n

i =1φ

(x i )

(14)根据式(12)或式(14)

求出两类的类中心:正类中心m +和负类中心m -,并据此计算两类类中心的距离:

D =m +

-m -

(15

)按照下式分别计算两类样本集中所有样本到异类中

心m 的距离,将该距离小于D 的样本作为有效的候选支持向量:

D '=x i -m

(16)即保留满足D '

的样本作为有效的候选支持向量,如图1中弧形部分的样本点.对样本进行预处理后,达到减小训练样本数目的目的,提高训练速度.

图1 预选有效的候选支持向量

F i g .1 P r e s e l e c t e d e f f e c t i v e c a n d i d a t e s u p p

o r t v e c t o r s 2.2 一种新的模糊隶属度函数

为了减小噪声点对构建支持向量机的影响,L i n

等人提出基于类中心的模糊隶属度函数[14

],该隶属

度函数考虑噪声点或野值点通常位于距离类中心较远的位置,因此通过对距离类中心较远的样本赋予较小隶属度来减小噪声点或野值点的影响,但是该隶属度函数设计忽略了对支持向量机训练起重要作用的支持向量也同样位于距离类中心较远的位置,因此该隶属度函数在减小噪声点或野值点的同时也减小了支持向量的作用.如图2所示,传统隶属度函数使样本的隶属度随着与类中心距离的增大而减小,支持向量即图中加粗样本由于距离类中心较远而获得较小的隶属度,容易导致分类超平面偏离最优分类面.因此,本文定义了一种新的隶属度函数,使得样本的

隶属度随着与类中心距离的增大而增大,即增大距离类中心较远样本对分类所起的作用,

那么支持向量将会获得较大的隶属度.

图2 基于类中心的隶属度函数

F i g .2 M e m b e r s h i p f

u n c t i o nb a s e do n c l a s s c e n t e r 由式(12)或式(14

)可得正类中心m +和负类中心m -,每个正类样本到正类中心的距离为d +

i =x +i -m +,每个负类样本到负类中心的距离为d -i

=x -i -m

-.假设经过预选支持向量后正类样本集为X +,负类样本集为X -,则设计隶属度函数如下:

s i 1=d +

i +δm a x d +i

,y =+1,x +i ∈X +d -i +δm a x d -i

,y =-1,x -i ∈X ì?í????-(17

)四301四第2期 赵小强等:基于改进F S VM 的数据挖掘分类算法

其中:δ为足够小的正数,避免出现s (x i )=0的情况.

该隶属度函数是以类中心最远的距离作为度量,使得距离类中心远的样本获得较大的隶属度,从而保证了支持向量在构建最优分类面时的作用.但是噪声点也位于距离类中心较远的区域,在增强支持向量对分类的作用的同时也有可能增强噪声点或野值点的影响.

2.3 基于近邻样本密度的隶属度函数设计

为了将噪声点与正常样本有效的区分开,利用近邻样本密度对隶属度函数进行加权.如图3所示,正常样本x 1在近邻范围e 内样本数目多即近邻样本密度大,而噪声点x 2在其近邻范围e 内样本数目少即近邻样本密度小,因此可以利用近邻样本密度对隶属度函数进行加权,在不削弱正常样本作用的同时减小噪声点的影响

.图3 噪声点与正常样本近邻样本密度对比

F i g .3 C o m p a r i s o no fn e i g h b o r h o o ds a m p l ed e n s i t y o

fn o i s e s a m p l e s t o t h a t o f n o r m a l s a m p

l e s 在本文中通过计算每个样本的近邻样本密度函数来量化其近邻样本密度

[15]

.对每个样本x i 在样

本集中计算与其距离满足下式的样本x j ,形成样本集X 中第i 个样本的近邻样本子集X i :d i j ≤e

1;i ,j =1,2, ,n u m X ;j ≠i (18)其中

d i j =‖x

j -x i ‖, 线性可分K (x i ,x i )-2K (x i ,x j )+K (x j ,x j )

, ì?í??

??

非线性可分

d i j 为两个样本x j 和x i 之间的距离,

e 1是样本近邻域范围,取m i n (d i j )

z i =

∑k

i ≠j ,j

=11d i j +a ,d i j ≤e 1,i =1,2, ,n u m X (19

)其中:a 是很小的惩罚常量,以便处理同值样本.对近邻样本密度z i 归一化:

w i =z i

∑n u m X

i =1

z

i (20

)其中:z i 为样本集中第i 个样本x i 的近邻样本密度.由上述内容可知,样本x i 在近邻范围内的样本越多,w i 越大.

由于样本的近邻样本点的类别对该样本的所属类别所造成的影响是不同的,因此对近邻样本密度进行调整.若样本的近邻样本子集中全部为本类样本,则该样本与异类样本无混淆,该近邻样本密度保

持不变;当样本的近邻样本子集中包含有与样本不同类的样本时,说明该样本与异类样本有混淆,因此应根据其混淆程度对其隶属度适当减小;若样本的近邻样本都为异类样本时,则说明该样本是噪声点,赋隶属度为0,减小其对构建支持向量机的影响.因此考虑近邻样本自身的类别信息,得到以下近邻样本密度:

w i =

w i , 当近邻样本与样本x i 均属于同一类时w i -l k w i , 当k 个近邻样本中有l 个样本与样本x i 属于不同类时0,

当近邻样本与样本x i ì?í??????均属于不同类时(21

)用式(21)求出的近邻样本密度对新的模糊隶属度进行加权,得到最终的隶属度函数:

s i =s i 1四w i 1

(22)该隶属度函数将新的基于类中心的隶属度函数与近邻样本密度相结合,在增强支持向量作用的同时减小噪声点对分类的影响,最终用式(22)得到的隶属度函数训练模糊支持向量机来对数据进行分类.

2.4 算法步骤

基于改进模糊支持向量机的数据挖掘算法步骤如下:

S t e p 1:

计算两类样本类中心点的距离D ;S t e p 2:分别计算两类样本集中每个样本与异类中心的距离D ',保留距离满足D '

对样本集X 中的样本按式(17)分别计算其隶属度s i 1;S t e p 4:

计算样本的近邻样本密度,假设经过预选后的样本数量为L ,令i =1;

S t e p 4.

1:对X 中的第i 个样本按式(18)计算四401四

兰州理工大学学

报 第42卷

其近邻范围内的样本形成该样本的近邻子集X i ,并按式(19)求出该样本近邻范围内的样本密度z i ;S t e p 4.2:i =i +1,返回S t e p

4.1,当i =L 时,终止迭代,并对求得的X 中所有样本的近邻样本密度按式(20)进行归一化得到归一化近邻样本密度w i ;

S t e p 5:

根据样本在近邻样本点所属类别的不同,对w i 按式(21)进行调整得到w i 1;S t e p 6:用近邻样本密度w i 1对S

t e p 3中所得隶属度s i 1进行加权得到最终隶属度s i ,用该隶属度训练模糊支持向量机并进行分类.

3 仿真实验

对本文所提出的基于改进F S VM 的数据挖掘

分类算法进行仿真实验,并与模糊支持向量机(F S -VM )以及基于类向心度的模糊支持向量机(C C D -

F S VM )进行对比分析.实验中对4个人工数据集以及5个U C I 数据集进行分类,实验环境为C P UI n -

t e l i 52.60G H z ,R AM 4.00G B ,64位W i n d o w s 8,MA T L A B 7.13.

3.1 人工数据集分类

不失一般性,本文用二维两类数据集对算法进行验证.本实验的训练样本集为随机产生的服从正态分布的两类二维样本,设为正类样本和负类样本,

并在其中随机地加入2%的噪声数据;用随机二维样本作为测试样本,并加入1%的噪声数据.三种支持向量机的参数选择一致(C =100)

,核函数选择径向基核函数

K (x i ,x j )=e x p -‖x i -x j ‖2

2σ?è???

÷2

, σ=10e 1的选取根据样本的不同而不同,

本文选择m i n (d i j )

的3~5倍.实验中随着数据集的逐渐增大,三种算法的分类结果(以正类样本和负类样本数分别为100为例)如图4~6所示,图中 +”表示正类样本, ′”表示负类样本,由 □”标出的样本为预选候选支持向量后所要删减的样本.比较三种算法的训练速度和分类正确率(为使实验结果更为有效,取

10次实验的平均值作为结果)

如表1所示.表1 三种算法对人工数据集的分类结果

T a b .1 C l a s s i f i c a t i o nr e s u l t so fa r t i f i c i a ld a t as e tw i t ht h r e e

a l g

o r i t h m s 训练样本测试样本训练时间/s F S VM C C D -

F S VM 本文算法准确率/%

F S VM

C C

D -

F S VM 本文算法

2002003.37

4.123.27

92.1492.8793.1340030035.5445.7631.7593.2593.8694.76600400

54.3769.5042.53

94.5794.9795.63800

500149.35179.8793.75

96.2596.3396.8

2

图4 F S V M 的分类结果F i g

.4 C l a s s i f i c a t i o n r e s u l t s o f F S V

M 图5 C C D -F S V M 的分类结果F i g

.5 C l a s s i f i c a t i o n r e s u l t s o fC C D -F S V

M 图6 本文算法的分类结果

F i g .6 C l a s s i f i c a t i o n r e s u l t s f r o ma l g o r i t h mo f t h i s p a p

e r 结合图4~6及表1可知,

随着训练样本数目逐渐增大,本文算法相比其他两种算法在训练时间和分类正确率上都有所提高.支持向量机训练时要进行大量的核矩阵运算及存储使得训练速度缓慢,而该矩阵大小与训练样本数目相关.F S VM 和C C D -F S VM 由于未对样本数目进行缩减所以其训练时间较长,且C C D -F S VM 在算法中加入类向心度计算进行隶属度设置导致其训练速度更为缓慢;而本文算法进行了预选取候选支持向量,删除了部分作用较小的样本减小训练样本数目,实验证明本文算法在隶属度设置过程的时间代价小于对删减样本进行训练的时间代价,因此预选有效的候选支持向量有效地提高了训练时间;此外本文算法对支持向量赋予了较大隶属度增强其作用,并考虑噪声点或野

四501四第2期 赵小强等:基于改进F S VM 的数据挖掘分类算法

值点的近邻样本密度小对隶属度进行加权,有效地减小了噪声点或野值点的影响,达到了提高分类准确率的目的.

3.2 U C I数据集分类

本实验的数据集来自U C I数据库中的5个U C I数据集.为了便于比较,三种算法采用相同参数(C=100),核函数选择径向基核函数,核函数参数σ=10,其中数据集的数据信息如表2所示.三种算法的分类结果对比如表3所示.

表2 U C I数据集数据信息

T a b.2 D a t a i n f o r m a t i o no fU C I d a t a s e t 数据集训练样本数测试样本数属性个数

S P E C T8018722

B r e a s t c a n c e r200779

D i a b e t e s4003688

P i m a5682008

S p l i c e7677688表3 三种算法对U C I数据集的分类结果

T a b.3 C l a s s i f i c a t i o n r e s u l t o fU C I d a t a s e tw i t h t h r e e

a l g o r i t h m s

训练集

训练时间/s

F S VM C C D-

F S VM

本文

算法

准确率/%

F S VM C C D-

F S VM

本文

算法

S P E C T3.193.833.0974.6775.3275.96 B r e a s t c a n c e r4.236.174.1275.3175.5476.12 D i a b e t e s45.3271.6136.6778.8378.8579.23

P i m a64.6791.5349.3279.4679.4979.98

S p l i c e136.56178.4295.3783.5683.7984.41

由表3可知,随着训练样本数目逐渐增大,本文算法相比其他两种算法其训练时间有明显的缩短,在分类正确率上都有所提高.这是由于本文算法对训练样本进行了预选有效的候选支持向量处理,并结合新的隶属度函数在提高支持向量作用的同时减小了噪声点的影响,提高了训练速度和分类精确度.

4 结论

本文提出的算法首先利用预选候选支持向量的方法,减小训练样本的数目;其次定义一种新的隶属度,增强支持向量对分类的作用;最后考虑样本近邻范围内的样本密度对样本隶属度进行加权,减小噪声点或野值点对分类的影响,提高模糊支持向量机的分类精度.从实验结果可以看出,本文算法在训练样本数目较大时,训练时间以及分类精度都有提高,从而验证了其有效性.

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四601四 兰州理工大学学报 第42卷

数据挖掘算法的分析与研究

科技广场2010.9 0引言 随着数据库技术的飞速发展，人们在各种应用领域所拥有的数据量急剧增加，这些数据对人们的工作和研究有着重要的作用，但是由于对这些数据进行高级处理的工具比较少，使它们的重要性没有能够充分的发挥。当前多数的数据库系统只是可以对数据库中已有的数据进行存取、查询和统计等简单操作，通过这些操作人们可以获得数据的一些简单信息。但这些信息是从数据表面直观表现出来，对于隐藏于数据背后的如数据之间的关系、数据整体特征的描述以及寻找未来数据发展趋势的预测等信息并不能通过这些手段得到，而这些往往是人们更加需要的并且在决策支持的过程中更有价值。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果，正是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中挖掘有用知识的过程。 1数据挖掘的主要步骤 数据挖掘工作作为一个完整的挖掘过程，可分为以下几个主要步骤： (1)陈述问题和阐明假设：多数基于数据的模型研究都是在一个特定的应用领域里完成的。因此在设计数据挖掘算法之前，需要事先确定一个有意义的问题陈述。模型建立者通常会为未知的相关性指定一些变量，如果可能还会指定相关性的一个大体形式作为初始假设。对当前问题可能会有几个阐明的假设，这要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模型相结合。实际上，这往往意味数据挖掘人员与应用专家之间密切地协作，在开始数据处理过程之前明确实际工作对数据挖掘结果的要求，根据此要求，确定数据收集过程的具体方法和数据挖掘采用的具体算法。 (2)数据准备和预处理：数据准备和预处理又可分为三个步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。 数据选取的目的是确定数据挖掘的处理对象，即目标数据，它是根据由问题陈述中得到的用户需求，从原始数据库中抽取一定的数据用于数据挖掘， 数据挖掘算法的分析与研究 Analysis and Research of Data Mining Algorithms 喻云峰 Yu Yunfeng (江西省商务学校，江西南昌330100) （Jiangxi Commercial School,Jiangxi Nanchang330100） 摘要：本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究，总结了数据挖掘的基本步骤，归纳了数据挖掘的基本方法，并在此基础上，提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。 关键词：数据挖掘；通用策略 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2010)9-0054-03 Abstract:In this thesis,the basic theory of data mining is researched.Based on this,the basic steps of data min-ing is summarized and the basic method of data mining is generalized.At last,a general tactic of data mining is given. Keywords:Data Mining;General Tactic 54

数据挖掘试卷一

数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法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.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm即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 < 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。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV 机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面

数据挖掘分类算法比较

数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

学习18大经典数据挖掘算法

学习18大经典数据挖掘算法 本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了github上了。 地址链接: https://https://www.doczj.com/doc/317178070.html,/linyiqun/DataMiningAlgorithm 大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/317178070.html,/androidlushangderen/article/details/42395865 2.CART算法。CART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法， 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/317178070.html,/androidlushangderen/article/details/42558235 3.KNN(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/317178070.html,/androidlushangderen/article/details/42613011 4.Naive Bayes(朴素贝叶斯)算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/317178070.html,/androidlushangderen/article/details/42680161 5.SVM(支持向量机)算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/317178070.html,/androidlushangderen/article/details/42780439 6.EM(期望最大化)算法。期望最大化算法，可以拆分为2个算法，1个E-Step期望化步骤,和1个M-Step最大化步骤。他是一种算法框架，在每次计算结果之后，逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。

数据挖掘算法

数据挖掘的10大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法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. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在 构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即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 < 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。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值

数据挖掘常用的方法

数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组

数据挖掘关于Kmeans算法的研究(含数据集)

浙江大学算法研究实验报告 数据挖掘 题目：K-means

目录 一、实验内容 (5) 二、实验目的 (7) 三、实验方法 (7) 3.1软、硬件环境说明 (7) 3.2实验数据说明 (7) 图3-1 (7) 3.3实验参数说明/软件正确性测试 (7) 四、算法描述 (9) 图4-1 (10) 五、算法实现 (11) 5.1主要数据结构描述 (11) 图5-1 (11) 5.2核心代码与关键技术说明 (11) 5.3算法流程图 (14) 六、实验结果 (15) 6.1实验结果说明 (15) 6.2实验结果比较 (21) 七、总结 (23)

一、 实验内容 实现K-means 算法，其中该算法介绍如下： k-means 算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。 输入：聚类个数k ，以及包含n 个数据对象的数据。 输出：满足方差最小标准的k 个聚类。 处理流程： Step 1. 从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 3. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） Step 4. 循环Step 2到Step 3直到每个聚类不再发生变化为止； k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下： 21∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 重点要求：用于聚类的测试级不能仅为单独的一类属性，至少有两种属性值参与聚类。

大数据常用的算法

大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信

数据挖掘主要算法

朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:

其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：

数据挖掘分类算法研究综述终板

数据挖掘分类算法研究综述 程建华 (九江学院信息科学学院软件教研室九江332005 ) 摘要：随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点。特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类。通过论述以上算法优缺点和应用范围，研究者对已有算法的改进有所了解，以便在应用中选择相应的分类算法。 关键词：数据挖掘；分类；软计算；算法 1引言 1989年8月，在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上，首次提出基于数据库的知识发现(KDD，Knowledge DiscoveryDatabase)技术[1]。该技术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际需求。到了1995年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘[2](DM，Data Mining)的概念，由于数据挖掘是KDD过程中最为关键的步骤，在实践应用中对数据挖掘和KDD这2个术语往往不加以区分。 基于人工智能和信息系统，抽象层次上的分类是推理、学习、决策的关键，是一种基础知识。因而数据分类技术可视为数据挖掘中的基础和核心技术。其实，该技术在很多数据挖掘中被广泛使用，比如关联规则挖掘和时间序列挖掘等。因此，在数据挖掘技术的研究中，分类技术的研究应当处在首要和优先的地位。目前，数据分类技术主要分为基于传统技术和基于软计算技术两种。 2传统的数据挖掘分类方法 分类技术针对数据集构造分类器，从而对未知类别样本赋予类别标签。在其学习过程中和无监督的聚类相比，一般而言，分类技术假定存在具备环境知识和输入输出样本集知识的老师，但环境及其特性、模型参数等却是未知的。 2.1判定树的归纳分类 判定树是一个类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。由判定树可以很容易得到“IFTHEN”形式的分类规则。方法是沿着由根节点到树叶节点的路径，路径上的每个属性-值对形成“IF”部分的一个合取项，树叶节点包含类预测，形成“THEN”部分。一条路径创建一个规则。 判定树归纳的基本算法是贪心算法，它是自顶向下递归的各个击破方式构造判定树。其中一种著名的判定树归纳算法是建立在推理系统和概念学习系统基础上的ID3算法。 2.2贝叶斯分类 贝叶斯分类是统计学的分类方法，基于贝叶斯公式即后验概率公式。朴素贝叶斯分类的分类过程是首先令每个数据样本用一个N维特征向量X={X1，X2，?X n}表示，其中X k是属性A k的值。所有的样本分为m类：C1，C2，?，C n。对于一个类别的标记未知的数据记录而言，若P(C i/X)>P(C j/X)，1≤ j≤m，j≠i，也就是说，如果条件X下，数据记录属于C i类的概率大于属于其他类的概率的话，贝叶斯分类将把这条记录归类为C i类。 建立贝叶斯信念网络可以被分为两个阶段。第一阶段网络拓扑学习，即有向非循环图的——————————————————— 作者简介：程建华（1982-），女，汉族，江西九江，研究生，主要研究方向为数据挖掘、信息安全。

数据挖掘中十大经典算法

数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法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. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即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 < 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。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm 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。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）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（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个

数据挖掘算法摘要

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法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. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即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 < 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。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了

数据挖掘分类算法的研究与应用

首都师范大学 硕士学位论文 数据挖掘分类算法的研究与应用 姓名：刘振岩 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：王万森 2003.4.1

首都师范入学硕．卜学位论Ｚ数据挖掘分类算法的研究与应用 摘要 ， ｆ随着数据库技术的成熟应用和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速发展，人类积累的数据量正在以指数速度增长。科于这些数据，人｛｝ｊ已经不满足于传统的查询、统计分析手段，而需要发现更深层次的规律，对决策或科研工作提供更有效的决策支持。正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中的有用信息，将机器学习应用于大型数据库的数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）技术得到了长足的发展。 所谓数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＤＭ），也可以称为数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒＤａｔ曲鹅ｅ，ＫＤＤ），就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据ｒ｝，，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，它又是一门广义的交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。｛乍多分类的方法已被机器学习、专家系统、统计学和神经生物学方面的研究者提｝Ｈ。本论文主要侧重数据挖掘中分类算法的研究，并将分类算法划分为急切分类和懒散分类，全部研究内容基本围绕着这种划分方法展开。．１本文的主要研究内容：， ｌ，讨论了数掂挖掘中分类的基本技术，包括数据分类的过程，分类数据所需的数据预处理技术，以及分类方法的比较和评估标准；比较了几种典 型的分类算法，包括决策树、ｋ．最近邻分类、神经网络算法：接着，引 出本文的研究重点，即将分类算法划分为急切分类和懒散分类，并基于 这种划分展歼对数据挖掘分类算法的研究。 ２．结合对决簸树方法的研究，重点研究并实现了一个“懒散的基于模型的分类”思想的“懒散的决策树算法”。在决策树方法的研究中，阐述了决 策树的基本概念以及决策树的优缺点，决策树方法的应用状况，分析了 决策树算法的迸一步的研究重点。伪了更好地满足网络环境下的应用需 求，结合传统的决策树方法，基于Ⅶ懒散的基于模型的分类”的思想， 实现了一个网络环境下基于Ｂ／Ｓ模式的“懒散的决策树算法”。实践表明： 在ＷＥＢ应ｆＨ程序叶ｉ采用此算法取得了很好的效果。、 ≯ ３．选取神经Ｈ络分类算法作为急切分类算法的代表进行深入的研究。在神经网络中，重点分析研究了感知器基本模型，包括感知器基本模型的构 造及其学习算法，模型的几何意义及其局限性。并针对该模型只有在线 性可分的情况一Ｆ彳‘能用感知器的学习算法进行分类的这一固有局限性， 研究并推广了感知器模型。

数据挖掘分类实验详细报告

《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：

●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)

数据挖掘论文

数据挖掘之分类算法的研究 摘要：对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析；综述了不同分类算法的思想和特性，决策树分类算法能够很好地处理噪声数据，但只能对规模较小的训练样本集有效；贝叶斯分类算法精度高、速度快、错误率低、但分类不够准确；传统的基于关联规则算法分类算法准确率高，但容易受硬件内存的制约；支持向量机算法分类准确率高、复杂性低，但速度慢。并且针对决策树分类算法的缺点进行了改进。 关键字：数据挖掘，分类算法，决策树 0 引言 数据挖掘是从海量数据中获取有用知识和价值的过程，是数据库技术自然演化的结果。数据挖掘已广泛应用于零售、金融、保险、医疗、通讯等行业，并展现出了其强大的知识发现的能力。在数据挖掘的研究与应用中，分类( Classification) 算法一直受学术界的关注，它是一种有监督的学习，通过对已知类别训练集的分析，从中发现分类规则，以此预测新数据的类别。数据分类算法中，为建立模型而被分析的数据元组组成的数据集合称为训练数据集，训练数据集中的单个样本( 或元组) 称为训练样本。分类算法是将一个未知样本分到几个已存在类的过程，主要包含两个步骤: 第1 步，根据类标号已知的训练数据集，训练并构建一个模型，用于描述预定的数据类集或概念集; 第2 步，使用所获得的模型，对将来或未知的对象进行分类。 1 分类算法中的关键问题 不同的分类算法有不同的特性，完成不同的任务。目前很多分类算法被机器学习、专家系统、统计学和神经生物学等的研究者从不同角度提出，判断不同分类算法的好坏可以由准确率、速度、健壮性、可伸缩性、可解释性等几个标准来衡量。另外，分类算法的效果通常和数据的特点有关，有的数据有空缺值，有的噪声大，有的分部稀疏，有的属性是连续的，有的则是离散或混合的。经典的分类算法都有在不同的领域取得成功，比如决策树分类算法用于医疗诊断、金融分析、评估贷款申请的信用风险等广阔领域; 支持向量机分类算法应用于模式识别、基因分析、文本分类、语音识别、回归分析等领域; 由于对噪声数据具有很好的承受能力，神经网络广泛应用在字符识别、分子生物学、语音识别和人脸识别等