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数据挖掘中的分类与预测算法及应用研究数据挖掘是一种利用各种算法和技术从数据中提取有用信息的过程。
在数据挖掘的过程中，分类和预测算法被广泛应用。
分类算法用于将数据集中的不同样本划分为不同的类别，而预测算法则用于根据已有数据预测未来事件的发生。
在本文中，将探讨数据挖掘中的分类与预测算法的原理和应用研究进展。
一、分类算法及应用研究分类算法旨在将数据集中的样本划分为不同的类别，运用不同的分类算法可以根据已有数据的特征进行分类预测。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于判断条件建立分支的分类算法。
通过构建一棵树状结构，决策树可以根据样本的特征属性进行划分，从而得到样本的类别。
在实际应用中，决策树算法被广泛应用于医学诊断、金融风险评估等领域。
例如，在医学诊断中，可以利用决策树算法根据病人的多个指标（如体温、血压等）推断出病人是否患有某种疾病。
决策树算法具有可解释性强的特点，可以清晰地展示出分类的决策过程。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。
该算法基于训练数据的特征和类别之间的条件概率，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域得到了广泛应用。
例如，在垃圾邮件过滤中，可以根据邮件的特征（如发件人、主题、内容等）来判断邮件是否为垃圾邮件。
朴素贝叶斯算法能够处理大规模的文本数据，并且具有较好的分类准确性和高效性。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于间隔最大化的分类算法。
该算法通过寻找一个分隔超平面来将不同类别的样本划分开。
支持向量机算法在图像识别、文本分类等领域有广泛的应用。
例如，在图像识别中，可以利用支持向量机算法将图像识别为不同的类别，如动物、交通工具等。
支持向量机算法具有较强的泛化能力，能够处理高维数据和非线性问题。
二、预测算法及应用研究预测算法旨在根据已有数据预测未来事件的发生。
预测算法可以通过对已有数据的分析和建模来预测某种趋势或未来的结果。
第七章分类和预测数据库内容丰富，蕴藏大量信息，可以用来作出智能的商务决策。
分类和预测是两种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
然而，分类是预测分类标号（或离散值），而预测建立连续值函数模型。
例如，可以建立一个分类模型，对银行贷款的安全或风险进行分类；而可以建立预测模型，给定潜在顾客的收入和职业，预测他们在计算机设备上的花费。
许多分类和预测方法已被机器学习、专家系统、统计和神经生物学方面的研究者提出。
大部分算法是内存算法，通常假定数据量很小。
最近的数据挖掘研究建立在这些工作之上，开发了可规模化的分类和预测技术，能够处理大的、驻留磁盘的数据。
这些技术通常考虑并行和分布处理。
本章，你将学习数据分类的基本技术，如判定树归纳、贝叶斯分类和贝叶斯网络、神经网络。
数据仓库技术与分类的集成，以及基于关联的分类也在本章讨论。
本章还介绍其它分类方法，如k-最临近分类、基于案例的推理、遗传算法、粗糙集和模糊逻辑技术。
预测方法，包括线性的、非线性的、广义线性回归也将简要讨论。
你将学会修改、扩充和优化这些技术，将它们应用到大型数据库的分类和预测。
7.1 什么是分类？什么是预测？数据分类是一个两步过程（图7.1）。
第一步，建立一个模型，描述预定的数据类或概念集。
通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
假定每个元组属于一个预定义的类，由一个称作类标号属性的属性确定。
对于分类，数据元组也称作样本、实例或对象。
为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集。
训练数据集中的单个元组称作训练样本，并随机地由样本群选取。
由于提供了每个训练样本的类标号，该步也称作有指导的学习（即，模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类的“指导”下进行）。
它不同于无指导的学习（或聚类），那里每个训练样本的类标号是未知的，要学习的类集合或数量也可能事先不知道。
聚类是第8章的主题。
通常，学习模型用分类规则、判定树或数学公式的形式提供。
