最优化数据挖掘方法--支持向量机

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。

《几类快速支持向量机模型及算法研究》篇一一、引言支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于机器学习和统计分类的算法。

它能够有效地处理分类问题，并且在高维空间中具有良好的泛化能力。

近年来，随着大数据和人工智能的快速发展，SVM算法在多个领域得到了广泛应用。

本文将研究几类快速支持向量机模型及算法，以期为相关研究提供参考。

二、支持向量机基本原理支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其基本思想是通过寻找一个最优超平面来将数据分为不同的类别。

在SVM中，支持向量是那些决定分类边界的样本点，而其他样本点对分类没有影响。

SVM算法通过求解二次规划问题来寻找最优超平面，使得分类间隔最大化。

三、几类快速支持向量机模型1. 线性支持向量机线性支持向量机是最简单的SVM模型，适用于线性可分的数据集。

该模型通过求解线性方程组来寻找最优超平面，具有计算速度快、易于实现等优点。

2. 非线性支持向量机非线性支持向量机适用于非线性可分的数据集。

该模型通过引入核函数将低维空间中的非线性问题转化为高维空间中的线性问题，从而利用SVM算法进行求解。

常见的核函数包括多项式核函数、高斯核函数等。

3. 快速支持向量机快速支持向量机是在传统SVM算法的基础上进行优化的模型。

它采用近似解法、增量学习等手段来提高算法的执行速度和精度，从而更好地适应大规模数据集的分类任务。

四、算法研究1. 近似解法近似解法是一种提高SVM算法执行速度的常用方法。

该方法通过采用部分训练数据来计算分类边界，从而降低计算复杂度。

常用的近似解法包括随机子空间法和剪枝法等。

这些方法在保持一定分类精度的同时，可以显著提高算法的执行速度。

2. 增量学习算法增量学习算法是一种针对大规模数据集的SVM训练方法。

该算法在每次迭代中仅选择部分数据进行训练，并将新样本加入到已有样本集中进行再训练，从而实现动态地适应新样本。

这种方法的优点是可以在不断适应新数据的同时，降低训练数据的复杂性。

支持向量机的特征选取方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。

在实际应用中，选择合适的特征对于SVM的性能至关重要。

本文将介绍一些常用的支持向量机特征选取方法，帮助读者更好地理解和应用SVM算法。

一、特征选取的重要性特征选取是指从原始数据中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高分类或回归模型的性能。

在SVM中，特征选取的目标是找到最佳的特征子集，以提高分类超平面的判别能力和泛化能力。

二、过滤式特征选取方法过滤式特征选取方法是一种独立于具体学习算法的特征选择方法，它通过对特征进行评估和排序，然后选择排名靠前的特征子集。

常用的过滤式特征选取方法有相关系数法、卡方检验法和信息增益法等。

1. 相关系数法相关系数法是一种衡量特征与目标变量之间线性关系的方法。

它通过计算特征与目标变量之间的相关系数，选择相关性较高的特征。

在SVM中，相关系数法可以帮助我们筛选出与目标变量相关性较强的特征，提高分类模型的性能。

2. 卡方检验法卡方检验法是一种用于检验特征与目标变量之间独立性的方法。

它通过计算特征与目标变量之间的卡方值，选择卡方值较大的特征。

在SVM中，卡方检验法可以帮助我们找到与目标变量相关性较高的特征，提高分类模型的准确性。

3. 信息增益法信息增益法是一种衡量特征对于目标变量分类能力的方法。

它通过计算特征对目标变量的信息增益，选择信息增益较大的特征。

在SVM中，信息增益法可以帮助我们选择对目标变量具有较强分类能力的特征，提高分类模型的性能。

三、嵌入式特征选取方法嵌入式特征选取方法是一种将特征选取与学习算法结合起来的方法，通过学习算法自身的特性选择最佳的特征子集。

常用的嵌入式特征选取方法有L1正则化方法、决策树方法和基于遗传算法的方法等。

1. L1正则化方法L1正则化方法是一种通过在目标函数中加入L1范数惩罚项来实现特征选取的方法。

并行支持向量机作者：李丽萍来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第24期摘要：支持向量机算法是一种基于结构风险最小化原则上，尽量提高学习机的泛化能力，在处理小样本、非线性及高维模式识别问题有许多优势，但在解决大规模数据时，训练速度会变得缓慢，影响训练的效果。

所以，本文在原有支持向量机实现方式上，利用类似级联方式，增加算法处理的数据规模，并且基于云计算平台，利用Map/Reduce机制实现算法过程，加快算法的训练速度。

关键词：支持向量机；并行实现；Hadoop；Map/Reduce中图分类号：TP18在统计学理论的基础上，发展出来的机器学习方法——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。

支持向量机算法是基于结构风险最小化原则上，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性。

近年来，人们越来越多的将目光集中在支持向量机的可扩展性上，也提出了很多关于支持向量机的并行算法，主要是通过将数据集分割为小的数据模块，对每个小的数据模块进行支持向量机训练，通过多次迭代形式，形成级联式SVM实现并行处理样本数据，或者是通过多线程处理，得到训练模型。

这些方法充分利用现阶段硬件的一些新特性，在不同程度上提高了支持向量机的性能。

但是，通过这种方式并行处理数据来提高训练速度，由于计算步骤地设计和在每个小的数据子集训练状态的不同，导致再想进一步提高算法效率明显是比较难的。

解决这一问题，一种有效的方式，就是利用云计算平台集群的优势，提高算法运算效率，加快算法运算时间。

1 PSVM算法1.1 SVM简介支持向量机是一种二类分类模型。

SVM学习的基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面，等价于构造并求解最优化问题求得最优解，由此得到分离超平面。

在线性可分的情况下，训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为支持向量（support vector）。

数据挖掘十大经典算法一、 C4.5C4.5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。

1、机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

2、从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

3、决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。

在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。

每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。

这个过程可以递归式的对树进行修剪。

当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。

另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。

决策树是如何工作的？1、决策树一般都是自上而下的来生成的。

2、选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。

3、从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条―规则4、决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例。

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。

第二十六讲支持向量机(SVM)简介及DPS应用操作徐静安;吴芳【期刊名称】《上海化工》【年(卷),期】2018(043)006【总页数】7页(P8-14)【作者】徐静安;吴芳【作者单位】;【正文语种】中文2014年11月上海化工研究院化机所组织学术报告会，在彭东辉副总征集的论文集初稿中读到“难过滤物料过滤过程的理论研究与实践”。

在实验数据处理部分采用比较前沿的数据驱动算法之一的支持向量机（SVM）算法对实验数据进行非线性求解，预测一定过滤条件下的滤饼过滤性能。

笔者曾带教2009级学术硕士陈玉岩，该同学学习能力较强，探索应用人工神经网络及遗传算法技术，“倒逼”导师学习，教学相长。

由此我恶补了几本书，其中人工神经网络著作的部分内容涉及SVM算法，所以看到上海化工研究院项目应用SVM的信息，尽管“小荷才露尖尖角”，也是倍感兴奋的。

两年前吴芳硕士从天津大学毕业来上海化工研究院工作，我曾调阅她的硕士论文《橡胶混炼过程在线质量监控技术的应用研究》，了解到她有应用数学基础。

我就主动联系，希望我们把SVM算法静下来再学习，加深理解，以利于推广应用，以免“以其昏昏，使人昭昭”。

为此，她先后帮我下载了两本专著：邓乃扬、田英杰著《数据挖掘中的新方法——支持向量机》（科学出版社，2004年出版）；李国正、王猛、曾华军译《支持向量机导论》（电子工业出版社，2004年出版）等。

我推荐她阅读《DPS数据处理系统——实验设计、统计分析及数据挖掘》第43章“神经网络和支持向量机”，以及周春光、梁艳春编著的《计算智能——人工神经网络、模糊系统、进化计算》（吉林大学出版社，2009年）等。

我们还多次讨论了SVM算法原理、应用案例、不同计算方法的比较分析。

自2014年12月至今，在我工作摘记中有记载的讨论共有13次，所以我们共同完成本讲座的讲义编写。

一支持向量机的概念和原理计算智能（Computational Intelligence,CI）通俗来讲是指：不依赖于专业知识或经验，不需要事先知晓系统或过程的精确数学模型，而是从数据的角度出发对系统或过程进行分析的技术。

Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东第6卷第28期(2010年10月)支持向量机模型参数选择方法综述付阳1，李昆仑2（1.南昌大学信息工程学院江西南昌330031；2.南昌大学科学技术学院，江西南昌330029）摘要：支持向量机是机器学习和数据挖掘领域的热门研究课题之一，作为一种尚未完全成熟的技术，目前仍有许多不足，其中之一就是没有统一的模型参数选择标准和理论。

在具体使用中，对支持向量机性能有重要影响的参数包括惩罚因子C ，核函数及其参数的选取。

文章首先分析了模型参数对支持向量机性能的影响，然后对几种常用的模型参数选择方法进行介绍，分析以及客观评价，最后概括了支持向量机模型参数选择方法的现状，以及对其发展趋势进行了展望。

关键词：支持向量机；模型参数选择；惩罚因子；核函数；核参数中图分类号：TP181文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)28-8081-02A Survey of Model Parameters Selection Method for Support Vector MachinesFU Yang 1,LI Kun-lun 2(rmation Engineering College of NanChang University,Nanchang 330031,China;2.Science and Technology College of NanChang University,Nanchang 330029,China)Abstract:Support vector machine is machine learning and data mining area is one of the hot research topic,as a kind of technology,has not yet been fully mature now,there are still many deficiencies,one is no unified model parameter selection criteria and theory.In the spe -cific use of support vector machine has a significant effect on the performance of the parameters including the penalty C,kernel function and parameters selection.This paper analyzes the model of support vector machine performance parameters,the influence of several com -mon model and parameter selection method,analyzed and summarized,the final objective evaluation support vector machine (SVM)model parameter selection method,and its development trend was prospected.Key words:support vector machine;model parameter selection;the penalty;kernel functions;kernel functions parameter支持向量机（Support Vector Machines ,SVM ）是一种机器学习方法，它是在统计学习理论的基础上发展而来的，最早由Vapnik 等人于1992年在计算机理论大会上提出，其主要内容在1995年间才基本完成，目前仍处在不断发展的阶段[1]。