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常用数据挖掘算法

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常用数据挖掘算法

常用数据挖掘算法

常用数据挖掘算法（2012-02—03 22:55：42)

From http：//blog。sina。/s/blog_68ffc7a40100wnb4。html

本文对数据挖掘的基础理论，做个框架性的总结概要，罗列一些通用的数据挖掘的算法和思路，对于自己来讲是一个回顾，同时也便于自己以后查阅。

频繁模式挖掘，关系挖掘，以及相互关系挖掘

所谓频繁模式挖掘,指的是比如在商品交易数据库记录中,找出一起出现的商品集合，这些商品集合出现的频率要高于一个阈值，这些经常出现的商品集合称之为频繁模式.

频繁模式的思路很简单，首先统计出每个单个商品出现的次数，这就构成了一个一维表。然后再根据一维表，商品两两组合产生一个二维表。然后再由二维表产生三维表，直至到n维表。其中可以利用apriori,进行剪枝,也就是说一维表中如果出现的频率低于阈值的商品，就可以直接去掉,应为包含该商品的高维商品集合的出现频率不可能高于该阈值，可以直接剪枝去掉。

频繁模式挖掘还有一种更加高效的方式，就是FP Growth，该方法通过扫描一遍数据库,在内存中构造一颗FP

tree，基于这棵树就可以产生所有的频繁模式.很显然FP Growth算法的效率要高很多,但是其缺陷也很明显，在内存中维护一颗FP 常用数据挖掘算法

tree的开销也是很大的。为了解决这个问题，一个直接的思路是将数据库水平分表到各台机器上，在各台机器上执行本地的FP

Growth，然后再将各台机器上的结果汇总起来，得到最终的FP Growth的结果。

所谓关系挖掘，值得是挖掘出各个项目之间的因果关系。关系挖掘的基础是频繁模式挖掘，通过频繁模式挖掘,很容易得出关系，举例就很容易明白，比如我们得到一个频繁集合：

那么通过排列组合可以得到l的子集集合：

那么很容易得到下面的推理集合，也就是挖掘出的关系：

所有的关系挖掘本质上都是基于频繁模式推导出来的。

在关系挖掘中,有一种非常有用的关系模式挖掘：mining quantitative

association

rules.所谓quantitative association rules是这样一种关系模式：

该关系模式的挖掘,首先是确定我们所感兴趣的属性:quan1,quan2，cat，然后根据事先确定的间隔,将quan1,quan2按照一定的间隔划分成一定的catorgory，然后进行频繁模式挖掘，得出一些关系，然后将这些关系按照grid进行聚合，生成最后的关系模式。

常用数据挖掘算法

通过关系挖掘挖出的关系中往往有很多不是非常有用，因此需要通过另外的指标排除一些这样的关系，这个指标就是correlation，如下：

Correlation是用来衡量A，B之间的相关性，从而排除那些没有意义的规则.

对于上述所提到的关系挖掘，有一种称之为constraint—based

association

mining，这是一种特殊的关系挖掘，它对于所挖掘出的条件加了一些限制条件，这些限制条件可能是由用户提出的,其主要目的是排除一些不感兴趣的关系.对于这种关系挖掘，最直接的办法先按照最普通的关系挖掘方法进行挖掘，然后利用条件来对结果进行。但是还有更好的方法,就是在挖掘的过程中利用这些条件，从而缩小整个挖掘过程中的search

space，从而提高效率。这些限制条件分为这么几种：antimonotonic，monotonic，succinct,convertible，inconvertible，针对每一种的限制条件，都有一些通用的方法或策略来缩小挖掘的search

space，可参阅相关资料。

分类和预测

分类树

分类树是一种很常用的分类方法，它该算法的框架表述还是比较清晰的，从根节点开始不断得分治，递归，生长，直至得到最后的结果.根节点代表整个训练样本集，通过在每个节点对某个属性的测试验证，算法递归得将数据集分成更小的数据集。某一节点对应的子树对应着原数据集中满足某一属性测试的部分数据集.这个递归过程一直进行下去. 常用数据挖掘算法

该算法是数据挖掘中常用的一类方法.

贝叶斯分类器

贝叶斯分类的思想很简单，就是计算属性和分类之间的条件概率,选择使得条件概率最大的分类作为最终的分类结果,这是一种基于统计的分类方法，得到了广泛的引用。

贝叶斯分类器分为两种,一种是朴素贝叶斯分类器,它基于贝叶斯理论：

其中X代表特征向量, C代表分类.我们的目标就是找出使得这个后验概率最大的那个类。

其中需要注意的是X中的各个特征分量是分布独立的.这样就有:

朴素贝叶斯分类器最经典的应用场景就是垃圾邮件过滤。

朴素贝叶斯分类器的升级版本就是贝叶斯网络，因为朴素贝叶斯网络假设样本的特征向量的各个特征属性是独立的,但对于现实世界,这样的建模未必合理，因此有人就提出了贝叶斯网络，贝叶斯网络假设各个属性之间是存在条件概率的.贝叶斯网络是一个各个属性组成的有向拓扑网络,每条边代表条件概率，通过贝叶斯网络能够计算出各个属性相互组合的条件概率.

基于规则的分类器

这种分类器利用IF THEN的规则来进行分类。对于如何产生规则，有两种常用数据挖掘算法

方法：

第一种方法，就是从决策树中生成规则。因为决策树天然的就是规则。

第二种方法，是采用Sequential Covering

Algorithm，直接从训练样本中生成规则集。该方法的思路是一种general—to-specific的方法，该方法从一个空规则开始，然后向规则中依次逐渐增加属性测试条件，选择该属性测试值(也就是测试分界点，attr

基于神经网络的分类器

神经网络分类器是依据属性构造一个网络拓扑结构，该拓扑结构的边具有权重值,我们的目的是不断得利用训练样本然后不断得更新神经网络的边权重值.然后利用该网络就可以得到输出的分类。

该算法模拟神经的组成结构，利用了单元之间的反馈机制。但该算法的缺点也很明显，网络拓扑结构的确定没有明确统一的方法论,很多只能靠规划者的经验，因此训练结果往往因人而异,限制了神经网络的使用。

支持向量机分类器

支持向量机是在训练样本空间中构造超平面来对样本进行分类，它的优势是对高维度不敏感。但效率较低,实施较为复杂。

关联分类器

关联分类器的思路很简单，前面我们提到频繁模式挖掘，我们将样本的某一属性的（属性，值）对作为一个条目,我们找出经常在一起出现的条目

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数据挖掘算法种类

数据挖掘算法种类

数据挖掘算法种类

数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息和模式的过程，而数据挖掘算法是实现这一过程的核心工具。随着数据的不断增长和业务需求的提升，数据挖掘算法也不断发展和完善。本文将介绍几种常见的数据挖掘算法。

一、分类算法

分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一。它通过对已知数据集进行学习，构建一个分类模型，然后使用该模型对未知数据进行分类。常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。

决策树算法是一种基于树结构的分类方法，它通过对属性的选择和划分建立一棵决策树，从而实现对数据的分类。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算后验概率来进行分类。逻辑回归算法是一种广义线性模型，通过对输入与输出之间的关系进行建模，实现对数据的分类。支持向量机算法通过构建一个最优超平面，将数据进行分割，从而实现对数据的分类。

二、聚类算法

聚类算法是将数据按照其相似性进行分组的一种方法。它通过计算数据对象之间的距离或相似度，将相似的对象划分到同一簇中。常见的聚类算法有k-means、层次聚类、DBSCAN等。

k-means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代计算数据对象与簇中心之间的距离，将数据划分到最近的簇中。层次聚类算法将数据对象逐步合并或分割，构建一个层次化的聚类结构。DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据对象的邻域密度来确定簇的形状。

三、关联规则算法

关联规则算法用于发现数据中的关联规则，即一个事件或项集与另一个事件或项集之间的关系。常见的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。

Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它通过迭代计算数据中的频繁项集，然后生成关联规则。FP-Growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法，它通过构建一个FP树来高效地挖掘频繁项集。

四、回归算法

回归算法用于建立一个输入变量与输出变量之间的关系模型，从而预测未知数据的输出值。常见的回归算法有线性回归、岭回归、神经网络等。

数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法

2016-05-07

摘要：数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，

它们分别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某个给定的类别。

它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。

② 回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

③ 聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④ 关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

数据挖掘十大算法

数据挖掘十大算法

数据挖掘十大算法

数据挖掘十大算法是一种关于数据挖掘的技术，其主要任务是从大量的原始数据中挖掘出有价值的信息。其中包括关联规则挖掘、分类、聚类、关联分析、统计模型预测和时间序列分析等。其中，最常用的是关联规则挖掘、分类和聚类。

关联规则挖掘是从大量的事务数据中发现隐藏的关联规则，以发现有价值的知识。该算法利用数据库中的模式，发现频繁的项集或规则，以发现有价值的关联规则。

分类是一种利用数据挖掘技术，根据特定的特征对对象进行归类的方法。它可以用来识别具有不同特征的对象，从而帮助企业更有效地管理其信息系统。

聚类是一种基于数据挖掘技术的分类技术，用于将相似的对象归类到同一个组中。它可以帮助企业识别各种不同类别的对象，从而更好地管理信息系统。

除了上述三种算法之外，关联分析、统计模型预测和时间序列分析也是常用的数据挖掘算法。关联分析是利用数据挖掘技术，从原始数据中挖掘出有价值的知识，从而帮助企业更好地管理其信息系统。统计模型预测是一种基于统计模型的数据挖掘技术，用于预测未来的发展趋势和趋势，以便更好地满足企业的需求。最后，时间序列分析是一种基于时间序列的数据挖掘技术，用于分析时间序列数据，以发现有价值的信息。

总之，数据挖掘十大算法是一种重要的数据挖掘技术，包括关联规则挖掘、分类、聚类、关联分析、统计模型预测和时间序列分析等。这些算法可以帮助企业发现有价值的信息，更好地管理其信息系统。

数据挖掘的常用分类算法

数据挖掘的常用分类算法

数据挖掘的常⽤分类算法

分类算法

分类是在⼀群已经知道类别标号的样本中，训练⼀种分类器，让其能够对某种未知的样本进⾏分类。分类算法属于⼀种有监督的学习。分类

算法的分类过程就是建⽴⼀种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的⽬的就是使⽤

分类对新的数据集进⾏划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、⽭盾划分的取舍等。分类算法分类效果如图所⽰。

常⽤的分类算法包括：NBC（Naive Bayesian Classifier，朴素贝叶斯分类）算法、LR（Logistic Regress，逻辑回归）算法、ID3（Iterative Dichotomiser 3 迭代⼆叉树3 代）决策树算法、C4.5 决策树算法、C5.0 决策树算法、SVM（Support Vector Machine，⽀持

向量机）算法、KNN(K-Nearest Neighbor，K 最近邻近)算法、ANN（Artificial Neural Network，⼈⼯神经⽹络）算法等。

NBC算法

NBC 模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础。该算法是基于条件独⽴性假设的⼀种算法，当条件独⽴性假设成⽴时，利⽤贝叶斯

公式计算出其后验概率，即该对象属于某⼀类的概率，选择具有最⼤后验概率的类作为该对象所属的类。NBC算法的优点

NBC算法逻辑简单，易于实现；

NBC算法所需估计的参数很少；

NBC 算法对缺失数据不太敏感；

NBC 算法具有较⼩的误差分类率；

NBC 算法性能稳定，健壮性⽐较好；

NBC算法的缺点

1.在属性个数⽐较多或者属性之间相关性较⼤时，NBC 模型的分类效果相对较差；

2.算法是基于条件独⽴性假设的，在实际应⽤中很难成⽴，故会影响分类效果

⼀、LR算法

LR 回归是当前业界⽐较常⽤的机器学习⽅法，⽤于估计某种事物的可能性。它与多元线性回归同属⼀个家族，即⼴义线性模型。简单来说

多元线性回归是直接将特征值和其对应的概率进⾏相乘得到⼀个结果，逻辑回归则是在这样的结果上加上⼀个逻辑函数。在此选择LR 作为