当前位置：文档之家 › 数据挖掘分类算法总结-决策树

数据挖掘分类算法总结-决策树

  • 格式：pdf
  • 大小：149.81 KB
  • 文档页数：3

数据挖掘分类算法总结-决策树

预备知识:

分类与回归区别：⽬标属性前者为离散，后者为连续（回归树将两者进⾏结合，在叶节点建⽴回归模型，⽤于预测，（具体再看⼀下））

分类的⽬的：通过学习得到⼀个⽬标函数，将属性集X映射到分类编号Y

分类模型的应⽤：描述性建模，作为解释性的⼯具；预测性建模，⽤于预测未知记录的类编号

分类技术的局限性：1）仅适合预测⼆元或标称类型的数据集，对于序数分类（有等级划分（低、中、⾼））不太有效，由于分类技术不考虑隐藏在⽬标类中的序列关系分类算法：决策树、基于规则分类、神经⽹络、⽀持向量机、朴素贝叶斯

⼀、决策树ID3、ID4.5、CART包括的内容：决策树的建⽴，决策树的过度拟合，决策树的选择

（1）决策树的建⽴

决策树⼯作原理：根节点、内部节点（⾮终结点）、叶节点（终结点）

决策树算法：Hunt（贪⼼策略），局部最优

决策树归纳的设计问题：

1）如何分裂训练记录 提供为不同类型的属性指定测试条件的⽅法

2）如何停⽌分裂 1.所以的记录属于同⼀类 2.所有的记录具有相同的属性值 3.某节点的样本数据个数⼩于预定的阈值 4.估计泛化误差的改进⼩于预定的阈值等

分裂训练数据：选择最佳划分的度量（依据为不纯度）

不纯度度量：

Entropy(t) 熵;Gini(t) 基尼指标 ；Classification error(t) 误差 在p=0.5时取得最⼤值，在p=0或1时取得最⼩值

确定测试条件的效果：

增益=⽗节点的不出度-⼦节点加权不纯度 增益越⼤，效果越好；熵的差即为所谓的信息增益

在连续属性的划分中，并不是为所有的候选扫描⼀遍数据集，⼀般为先将数据集进⾏排序，选择两值之间的中间值作为候选值，⼀般也会选择有类型变化的候选值

遇到的问题：由于不纯度度量指标倾向于选择具有⼤量不同值的属性，但并不希望模型输出⼤量的记录，故将模型不同类型采取不同的解决⽅法：

ID4.5选择信息增益率，修改评估划分标准，将属性测试条件产⽣的输出数⽬考虑进去

CART则仅采取⼆元划分，不采⽤多元划分;

（2）决策树的过度拟合（模型过度拟合将造成模型的训练误差较低，⽽相对的泛化误差将较⾼）

模型的过度拟合原因：1. 噪声导致的过分拟合2. 缺乏代表性样本导致的过分拟合3. 实际操作为多重⽐较过程(不太明⽩)

过度拟合的处理：1） 先剪枝 不纯度度量的增益、估计的泛化误差的改进⼩于预设的阈值

2） 后剪枝

（3）决策树的选择：（应选取泛化误差较⼩的决策树模型）

泛化误差的估计：（计算泛化误差）1. 使⽤再带⼊估计，训练误差作为泛化误差的估计（这是⼀种很差的估计）2. 结合模型复杂度，悲观误差评估，使⽤训练误差和模型复杂度罚项（结点多惩罚就⼤）3. 最⼩描述长度原则（不太明⽩）4. 估计统计上界 计算训练误差的上界5. 使⽤确认集（K折交叉验证）

评估分类器的性能：（泛化误差的差距在统计上是否显著的判断）1） 保持⽅法：⼀部分为训练集，另⼀部分为检验集 缺点：1.模型未⽤到全部的数据 2.两个集合来源于同⼀数据集，在⼦集中超出⽐例的类在另⼀个⼦集中必然低于2） 随机⼆次抽样（不太明⽩）

3） 交叉验证

4） ⾃助法

⽐较分类器的⽅法：1） 估计准确度的置信区间（为⼆项式的实验）

2） ⽐较两模型的性能 错误率做差，看是否统计上显著不为0（两个模型的数据集可能不相同）

3） ⽐较两分类法的性能，数据集是相同的

决策树归纳的特点：1)不能很好的推⼴到谋写特定的布尔问题，如奇偶数

2）冗余属性不会产⽣较⼤的影响，但是不相关属性将产⽣较⼤的影响，如若不相关属性被选中将造成决策树过⼤

3）测试条件设计单个属性，故决策边界为直线；针对此问题可采⽤斜决策树（允许测试条件涉及多个属性）或构造归纳（已有属性的算术或逻辑组合）zY9RJ35bB4

的区别 以下内容引⾃http://blog.csdn.net/taigw/article/details/44840771

决策树是中⾮常经典的⼀类学习，它通过树的结构，利⽤树的分⽀来表⽰对样本特征的判断规则，从树的叶⼦节点所包含的训练样本中得到预测值。决策树如何⽣成决定了所能处理的数据类型和预测性能。主要的决策树算法包括ID3，C4.5， CART等。

1，ID3

ID3是由 Ross Quinlan在1986年提出的⼀种构造决策树的⽅法。⽤于处理标称型数据集，其构造过程如下：

输⼊训练数据是⼀组带有类别标记的样本，构造的结果是⼀棵多叉树。树的分⽀节点⼀般表⽰为⼀个逻辑判断，如形式为a=aj的逻辑判断，其中a是属性，aj是该属性的所有取值。

在该节点上选取能对该节点处的训练数据进⾏最优划分的属性。最后划分的标准是信息增益（Information Gain），即划分前后数据集的熵的差异。

如果在该节点的⽗节点或者祖先中⽤了某个属性，则这个⽤过的属性就不再使⽤。选择好最优属性后，假设该属性有N个取值，则为该节点建⽴N个分⽀，将相应的训练数据传递到这N个分⽀中，递归进⾏，停⽌条件为：

（1）该节点的所有样本属于同⼀类，该节点成为叶节点，存放相应的类别。

（2）所有的属性都已被⽗节点或祖先使⽤。这种情况下，该节点成为叶节点，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布。 ID3的特点是：（1），容易造成过度拟合。（2）， 使⽤标称型数据，但是很难处理连续型数据。

2， C4.5

C4.5是对ID3的改进，其基本过程与ID3类似，改进的地⽅在于：

（1）既能处理标称型数据，⼜能连续型数据。为了处理连续型数据，该算法在相应的节点使⽤⼀个属性的阈值，利⽤阈值将样本划分成两部分。

（2）能处理缺失了⼀些属性的数据。该算法允许属性值缺失时被标记为？，属性值缺失的样本在计算熵增益时被忽略。

（3）构造完成后可以剪枝。合并相邻的⽆法产⽣⼤量信息增益的叶节点，消除过渡匹配问题。

3，CART

CART称为分类决策树，classification and regression tree，既能处理分类问题，⼜能处理回归问题。最初由Breiman提出。与ID3不能直接处理连续型特征不同的是，CART使⽤⼆元切分，即使⽤⼀个属性阈值对样本数据进⾏划分。划分的标准除了使⽤熵增益外，还有基尼纯净度（Gini impurity）和⽅差缩减（variance reduction)（⽤于回归）。

合集下载

数据挖掘分类方法中的决策树算法探究

数据挖掘分类方法中的决策树算法探究

龙源期刊网

数据挖掘分类方法中的决策树算法探究

作者：陈新

来源：《电脑知识与技术》2013年第35期

摘要：数据挖掘分类法是指从大量的数据库中自动地、智能地抽取一些行之有效的、可以相信的和理解的以及有用模式的过程。作为数据挖掘的重要内容之一的分类法，日前，分类已经被广泛运用于天气预测、顾客区分、医疗诊断、欺诈甄别、信用证实当中。在数据挖掘的众多分类方法中，决策树算法在大量数据环境中应用的最为广泛。该文通过对决策树算法的基本思想进行分析，对决策树算法中遇到的一些问题作出分析并提出建议，在阐述决策树算法现状的基础上，对决策树算法未来的发展趋势作出预测，希望能对决策树算法的使用者和研究者提供一定借鉴。

关键词：数据挖掘分类；决策树算法；分类

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）35-7904-02

我国在经济上的快速发展和社会上的进步，也给社会中的各种活动领域带来了大量数据，人们按照一定的模型把这些数据保存到不同的数据库中。这些数据库可以为科研和商业等活动的决策提供大量所需要的知识，使用数据挖掘分类法能够正确有效的取得这些信息。数据挖掘技术中的一个重要方法就是分类算法，分类方法主要是构建一个分类模型或者分类函数，这些函数或者分类模型必须要具有据数据集的特点，这些模型可以从某个已知类别中反映某个未知类别，目前的各种分类方法已经被逐渐运用到各行各业中，例如医院可以利用分类法进行医疗诊断、银行利用分类法进行信用评估、还可以运用到市场营销和高等教育等实际应用中，作为挖掘分类方法中的决策树算法在分类法中有着重要的作用，笔者在此对数据挖掘分类法中的决策树算法进行以下分析研究。

1 决策树算法概述

数据挖掘就是从模糊地、不完全地、大量地、有噪声的、随机的以及原始数据中提取隐藏在那里面的潜在的、我们预先不知道的有用信息知识的挖掘过程。作为数据挖掘分类法中一个分支的决策树算法起源于概念学习系统。决策树算法就是使用树的结构对数据进行分类，每个条件下的记录集就好比一棵树的叶节点，人们根据字段数据取值的不同，可以对决策树进行分支，在决策树各个分支的子集中再重复建立分支和决策树各下层节点，这样一棵决策树就形成了。

《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告

《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告

《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告

实验名称：K-means聚类及决策树算法实现预测分析

实验目的：

1、掌握K-means算法的原理及应用。

2、掌握决策树算法模型的方法及应用。

实验设备与环境：计算机，R及RStduio等。

实验内容：

1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。（预处理，构建5个特征后确定K值，构建模型并评价）

2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。

实验设计过程及分析：

1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。（预处理，构建5个特征后确定K值，构建模型并评价）

代码：

setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")

datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")

zscoredFile<- na.omit(datafile)

set.seed(123) # 设置随机种子

result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4

round(result$centers, 3) # 查看聚类中心

table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目

# 画出分析雷达图

par(cex=0.8)

library(fmsb)

max <- apply(result$centers, 2, max)

min <- apply(result$centers, 2, min)

df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))

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

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用

数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：

1. 决策树算法（Decision Tree）

决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。

2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。

3. 神经网络算法（Neural Network）

神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。

4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。

5. K均值聚类算法（K-means Clustering）

K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。 6. Apriori算法

Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。

7. PageRank算法

PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。PageRank算法在引擎领域有广泛应用。

8. 随机森林算法（Random Forest）

随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。以下是十大经典的数据挖掘算法：

1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。

2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。

3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。

4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。

5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。

6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。 7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。Apriori算法是一个经典的关联规则算法。

8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。

9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。

10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。改进的遗传算法通过改变遗传操作、选择策略和环境适应度函数等方面来提高算法的性能。