数据挖掘中的分类算法原理与应用

（1）请阐述什么是大数据分析。

大数据分析的主要任务主要有：第一类是预测任务，目标是根据某些属性的值，预测另外一些特定属性的值。被预测的属性一般称为目标变量或因变量，被用来做预测的属性称为解释变量和自变量；第二类是描述任务，目标是导出概括数据中潜在联系的模式，包括相关、趋势、聚类、轨迹和异常等。描述性任务通常是探查性的，常常需要后处理技术来验证和解释结果。具体可分为分类、回归、关联分析、聚类分析、推荐系统、异常检测、链接分析等几种。

（2）大数据分析的类型有哪些？

大数据分析主要有描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析等。

（3）举例两种数据挖掘的应用场景？

（1）电子邮件系统中垃圾邮件的判断

电子邮件系统判断一封Email是否属于垃圾邮件。这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。它的主要原理就是，根据电子邮件中的词汇，是否经常出现在垃圾邮件中进行判断。例如，如果一份电子邮件的正文中包含“推广”、“广告”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。

（2）金融领域中金融产品的推广营销

针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效地细分客户。将全体客户划分为诸如：理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者等。其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。

（4）简述数据挖掘的分类算法及应用。

K-Means算法也叫作k均值聚类算法，它是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的。

决策树算法是一种能解决分类或回归问题的机器学习算法，它是一种典型的分类方法，最早产生于上世纪60年代。决策树算法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，因此在本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

机器学习领域中的分类算法

随着大数据时代的到来，机器学习已经成为了最炙手可热的技术之一。在数据挖掘和人工智能领域，分类问题一直是非常重要的问题之一。分类指的是将数据集中的实例按照某种规则将其区分开来。分类算法可以让机器对不同的输入数据进行自动分类，从而得到更加精准、高质量的预测结果。

在机器学习领域中，分类算法是比较基础和常用的方法之一。在研究分类算法之前，需要了解一下两个非常重要的概念：特征和标签。特征是指用于对实例进行描述的属性，比如身高、体重、性别等；而标签则是对每个实例所属类别的标记，也称为类标。分类算法的目的就是，通过学习这些特征和标签之间的关系，预测新的输入数据的类别。

分类算法的种类非常多，我们可以根据不同的分类方式来对其进行分类。比如说，可以根据分类模型的分布方式将其分为生成模型和判别模型；也可以根据算法中使用的训练方法将其分为监督学习和非监督学习。下面我们将会讨论一些常见的分类算法。

1. K最近邻算法（K-Nearest Neighbor Algorithm）

K最近邻算法是一种监督学习的算法，它的主要思想是：对于一个新的输入样本，它所属的类别应当与与它最近的K个训练样本的类别相同。其中K是一个可调参数，也称为邻居的个数。算法的流程大致如下：首先确定K的值，然后计算每一个测试数据点与训练数据集中每个点的距离，并根据距离从小到大进行排序。最后统计前K个训练样本中各类别出现的次数，选取出现次数最多的类别作为该测试样本的输出。

K最近邻算法简单易用，但是它有一些局限性。首先，算法的分类效果对数据的质量非常敏感，因此需要对数据进行预处理。其次，算法需要存储全部的训练数据，对于大规模数据集，存储和计算的开销非常大。

2. 决策树算法（Decision Tree Algorithm）

决策树是一种基于树形结构进行决策支持的算法。其原理是：将一个问题转化为简单的二选一问题并逐步求解，形成一棵树形结构，从而形成不同的决策路径。决策树算法可以用于分类和回归问题。在分类问题中，决策树根据训练数据构建一棵树，每一个节点代表一个特征，每一条路径代表一个决策规则，并且每一片叶子节点代表一个类别。

第２卷第１期　２　００　６年１月　沈阳工程学院学报（自然科学版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｈｅｎｙａｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ）　ｖ０１．２　ＮＯ．１　Ｊａｎ．２００６　

分类挖掘算法综述　

方金城　（福建工程学院经济管理系，福州　３５００１４）　摘要：分类算法是数据挖掘中最为重要的技术之一．通过介绍当前最具有代表性的分类算法，分栀并总结了各种算法　在分类挖掘中的优缺点及目前的改进状况，为数据库应用技术的椎广提供了借鉴．　关键词：数据挖掘：分类　中图分类号：ＴＰ３１１　ＴＰ３９１　文献标识码：Ｂ　文章编号：１６７３—１６０３（２００６）０１—００７３～０４　数据挖掘是指从大型数据库中提取隐含的、先前　未知的、对决策有潜在价值的知识和规则．其出现于　２０世纪８０年代后期，是数据库研究中最有应用价值　的新领域之一．它融合了人工智能、数据库技术、模式　识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理　论和技术．其中，分类算法是数据挖掘领域中的一个非　常重要的研究课题．　分类是根据数据集的特点构造一个分类器，利用　分类器对未知类别的样本赋予类别的一种技术．构造　分类器的过程一般分为模型训练和使用模型分类两个　步骤．在训练阶段，分析训练数据集的特点，为每个类　别产生一个对相应数据集的准确描述或模型．在测试　阶段，利用类别的描述或模型对测试数据集进行分类，　测试其分类准确度．　１典型分类挖掘算法评述　对于分类挖掘通常有以下几种方法，不同的方法　适用于不同特点的数据．　１．１判定树归纳法　决策树学习是一种归纳学习方法．决策树学习的　核心算法——ＩＤ３算法是在所有可能的决策树空问中　一种自顶向下、贪婪的搜索方法．ＩＤ３搜索的假设空问　是可能的决策树集合，而ＩＤ３搜索的目的是构造与训　练数据一致的一棵决策树．ＩＤ３的搜索策略是爬山法，　在构造决策树时从简单到复杂，用信息增益（Ｉｎｆｏｒｍａ—　ｔｉｏｎ　ｇａｉｎ）作为指导爬山法的评价函数，信息增益越大　的属性对训练越有利．故待选的测试属性应使决策树　获得最大信息量，即　收稿日期：２００５—０３—２２　作者简介：方金城（１９７７一），男，福建福清人，助教，硕士研究生　Ｇａｉｎ（Ａ）』（　１，Ｓ２，…，Ｓ　）一￡（Ａ）　信息增益计算过程如下：假定训练数据集（　个样　本）类标号属性具有　个不同值，定义　个不同类　Ｃｉ（ｉ　１，２，…，　）　为类Ｃ　中的样本数，Ｐ　为任意　样本属于ｃ　的概率，用５　／ｓ估计，则任意样本分类的　．”，　期望信息为　（　ｌ，　２，…，　）＝一∑　ｌｏｇ２（ｐ　）．　设属性Ａ具有Ｖ个不同的值｛ａｌ，ａ２，…，ａ　｝，将训　练数据集划分为　个子集｛ｓ１，ｓ２，…，ｓ　｝，ｓ，包含训　练数据集中在Ａ上具有值ｎ　的样本．ｓ　是子集Ｓ，中类　Ｃ　的样本数，Ｐ巧－－一　是５Ｊ中的样本属于类Ｃ　的　概率．项　＋…＋Ｓ　Ｓ　充当第　个子集的权，等于子　集（即Ａ值为　）中的样本个数除以训练数据集样本　总数．则由属性Ａ划分为子集的熵：　＝　其中　』（Ｓｌｊ，Ｓ２ｊ，…，Ｓ，，『Ｊ）　

２０１２年第２期　福　建　电脑　１０１　

简述数据挖掘分类方法　

黄桂辉　，郑翠萍　，郑衍云。　

（１、闽西职业技术学院福建龙岩３６４０２１　２、永定气象局福建永定３６４１００）　

【摘　要】：本文对数据挖掘、分类进行概念介绍，分类规则挖掘所应用的领域和分类一些常用算法如　决策树、Ｋ临近和粗糙集等以及衡量一个算法标准。　

【关键词】：数据挖掘、分类、算法　

一、概念　随着信息的发展．人们能从各个领域获取的数据　

越来越多．如何有效的提起这些数据中隐藏的信息和　知识．这就产生了数据挖掘技术。数据挖掘（Ｄａｔａ　

Ｍｉｎｉｎｇ１就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随　

机的原始数据中．提取隐含在其中的、人们事先不知道　

的、但又是潜在有用、可信、新颖的信息和知识的过程。　它融合了多门学科．涉及人工智能、数据库技术、数理　

统计、可视化、并行计算等多方面的领域。　

分类就是找出一个类别的概念描述．它代表了这　类数据的整体信息．即该类的内涵描述．并用这种描述　

来构造模型　一般用规则或决策树模式表示构造分类　

器的过程一般分为模型训练和使用模型分类两个步　骤．在训练阶段．分析训练数据集的特点，为每个类别　

产生一个对相应数据集的准确描述或模型．在测试阶　

段．利用类别的描述或模型对测试数据集进行。　

二、分类规则挖掘的应用领域　分类规则挖掘是数据挖掘领域最重要的研究课题　

之一．很多数据挖掘的问题都可以转化为分类挖掘问　

题。目前，分类挖掘算法已经具有广泛的应用，其中应　

用最集中的领域包括科学研究、市场营销、金融投资、　

医疗卫生、保险等。　三、分类规则挖掘的算法　分类规则挖掘是数据挖掘中在应用领域极为广泛　的重要技术之一．目前为止已提出多种算法．对于分类　

规则挖掘的算法通常有以下几种：决策树方法、ｋ一最　

临近分类法、贝叶斯方法、人工神经网络方法、粗糙集　

方法和关联规则分类法等　这些算法都是其主要的算　

法。都有其优缺点，也有其适用的数据。还有一些其他　的算法，比如遗传算法．后向传播分类、基于概念层次