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  • 常用分类&聚类方法

    千次阅读 2017-09-08 10:03:42
    有哪些分类方法常用的分类算法有决策树,基于规则的分类算法,神经网络,支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。(参考常用分类算法总结) 决策树 基于规则的分类算法 朴素贝叶斯 杂货铺 最近邻分类器 贝叶斯信念网络...

    什么是分类

    分类任务就是明确对象属于哪个预定义的目标类。其中预定义的目标类是离散时为分类,连续时为回归。

    有哪些分类方法

    常用的分类算法有决策树,基于规则的分类算法,神经网络,支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。(参考常用分类算法总结

    • 决策树

    • 基于规则的分类算法

    • 朴素贝叶斯 杂货铺

    • 最近邻分类器

    • 贝叶斯信念网络(BBN)

    • 人工神经网络

    • 支持向量机的特征(SVM)

    什么是聚类

    聚类就是按照某个特定标准(如距离准则,即数据点之间的距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。

    有哪些聚类

    • 基于划分聚类算法(partition clustering)

    k-means: 是一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点,该算法只能处理数值型数据
    k-modes: K-Means算法的扩展,采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度
    k-prototypes: 结合了K-Means和K-Modes两种算法,能够处理混合型数据
    k-medoids: 在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点,PAM是典型的k-medoids算法
    CLARA: CLARA算法在PAM的基础上采用了抽样技术,能够处理大规模数据
    CLARANS: CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点,是第一个用于空间数据库的聚类算法
    Focused CLARAN: 采用了空间索引技术提高了CLARANS算法的效率
    PCM: 模糊集合理论引入聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法

    • 基于层次聚类算法

    CURE: 采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本,再采用分区技术对样本进行分区,然后对每个分区局部聚类,最后对局部聚类进行全局聚类
    ROCK: 也采用了随机抽样技术,该算法在计算两个对象的相似度时,同时考虑了周围对象的影响
    CHEMALOEN(变色龙算法): 首先由数据集构造成一个K-最近邻图Gk ,再通过一个图的划分算法将图Gk 划分成大量的子图,每个子图代表一个初始子簇,最后用一个凝聚的层次聚类算法反复合并子簇,找到真正的结果簇
    SBAC: SBAC算法则在计算对象间相似度时,考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度,对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值
    BIRCH: BIRCH算法利用树结构对数据集进行处理,叶结点存储一个聚类,用中心和半径表示,顺序处理每一个对象,并把它划分到距离最近的结点,该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程
    BUBBLE: BUBBLE算法则把BIRCH算法的中心和半径概念推广到普通的距离空间
    BUBBLE-FM: BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数,提高了BUBBLE算法的效率

    • 基于密度聚类算法

    DBSCAN: DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达的对象组成一个簇
    GDBSCAN: 算法通过泛化DBSCAN算法中邻域的概念,以适应空间对象的特点
    DBLASD:
    OPTICS: OPTICS算法结合了聚类的自动性和交互性,先生成聚类的次序,可以对不同的聚类设置不同的参数,来得到用户满意的结果
    FDC: FDC算法通过构造k-d tree把整个数据空间划分成若干个矩形空间,当空间维数较少时可以大大提高DBSCAN的效率

    • 基于网格的聚类算法

    STING: 利用网格单元保存数据统计信息,从而实现多分辨率的聚类
    WaveCluster: 在聚类分析中引入了小波变换的原理,主要应用于信号处理领域。(备注:小波算法在信号处理,图形图像,加密解密等领域有重要应用,是一种比较高深和牛逼的东西)
    CLIQUE: 是一种结合了网格和密度的聚类算法
    OPTIGRID:

    • 基于神经网络的聚类算法

    自组织神经网络SOM: 该方法的基本思想是–由外界输入不同的样本到人工的自组织映射网络中,一开始时,输入样本引起输出兴奋细胞的位置各不相同,但自组织后会形成一些细胞群,它们分别代表了输入样本,反映了输入样本的特征

    • 基于统计学的聚类算法

    COBWeb: COBWeb是一个通用的概念聚类方法,它用分类树的形式表现层次聚类
    CLASSIT:
    AutoClass: 是以概率混合模型为基础,利用属性的概率分布来描述聚类,该方法能够处理混合型的数据,但要求各属性相互独立

    参考

    http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html
    http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html
    http://blog.csdn.net/shouwangcc/article/details/48101761

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  • 常用分类聚类算法

    千次阅读 2017-12-11 09:15:50
    有哪些分类方法 常用的分类算法有决策树,基于规则的分类算法,神经网络,支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。(参考常用分类算法总结) 决策树 基于规则的分类算法 朴素贝叶斯 杂货铺 最近邻分类器 ...

    什么是分类

    分类任务就是明确对象属于哪个预定义的目标类。其中预定义的目标类是离散时为分类,连续时为回归。

    有哪些分类方法

    常用的分类算法有决策树,基于规则的分类算法,神经网络,支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。(参考常用分类算法总结

    • 决策树

    • 基于规则的分类算法

    • 朴素贝叶斯 杂货铺

    • 最近邻分类器

    • 贝叶斯信念网络(BBN)

    • 人工神经网络

    • 支持向量机的特征(SVM)

    什么是聚类

    聚类就是按照某个特定标准(如距离准则,即数据点之间的距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。

    有哪些聚类

    • 基于划分聚类算法(partition clustering)

    k-means: 是一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点,该算法只能处理数值型数据 
    k-modes: K-Means算法的扩展,采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度 
    k-prototypes: 结合了K-Means和K-Modes两种算法,能够处理混合型数据 
    k-medoids: 在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点,PAM是典型的k-medoids算法 
    CLARA: CLARA算法在PAM的基础上采用了抽样技术,能够处理大规模数据 
    CLARANS: CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点,是第一个用于空间数据库的聚类算法 
    Focused CLARAN: 采用了空间索引技术提高了CLARANS算法的效率 
    PCM: 模糊集合理论引入聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法

    • 基于层次聚类算法

    CURE: 采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本,再采用分区技术对样本进行分区,然后对每个分区局部聚类,最后对局部聚类进行全局聚类 
    ROCK: 也采用了随机抽样技术,该算法在计算两个对象的相似度时,同时考虑了周围对象的影响 
    CHEMALOEN(变色龙算法): 首先由数据集构造成一个K-最近邻图Gk ,再通过一个图的划分算法将图Gk 划分成大量的子图,每个子图代表一个初始子簇,最后用一个凝聚的层次聚类算法反复合并子簇,找到真正的结果簇 
    SBAC: SBAC算法则在计算对象间相似度时,考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度,对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值 
    BIRCH: BIRCH算法利用树结构对数据集进行处理,叶结点存储一个聚类,用中心和半径表示,顺序处理每一个对象,并把它划分到距离最近的结点,该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程 
    BUBBLE: BUBBLE算法则把BIRCH算法的中心和半径概念推广到普通的距离空间 
    BUBBLE-FM: BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数,提高了BUBBLE算法的效率

    • 基于密度聚类算法

    DBSCAN: DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达的对象组成一个簇 
    GDBSCAN: 算法通过泛化DBSCAN算法中邻域的概念,以适应空间对象的特点 
    DBLASD:  
    OPTICS: OPTICS算法结合了聚类的自动性和交互性,先生成聚类的次序,可以对不同的聚类设置不同的参数,来得到用户满意的结果 
    FDC: FDC算法通过构造k-d tree把整个数据空间划分成若干个矩形空间,当空间维数较少时可以大大提高DBSCAN的效率

    • 基于网格的聚类算法

    STING: 利用网格单元保存数据统计信息,从而实现多分辨率的聚类 
    WaveCluster: 在聚类分析中引入了小波变换的原理,主要应用于信号处理领域。(备注:小波算法在信号处理,图形图像,加密解密等领域有重要应用,是一种比较高深和牛逼的东西) 
    CLIQUE: 是一种结合了网格和密度的聚类算法 
    OPTIGRID: 

    • 基于神经网络的聚类算法

    自组织神经网络SOM: 该方法的基本思想是–由外界输入不同的样本到人工的自组织映射网络中,一开始时,输入样本引起输出兴奋细胞的位置各不相同,但自组织后会形成一些细胞群,它们分别代表了输入样本,反映了输入样本的特征

    • 基于统计学的聚类算法

    COBWeb: COBWeb是一个通用的概念聚类方法,它用分类树的形式表现层次聚类 
    CLASSIT: 
    EM期望最大值算法,是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法

    AutoClass: 是以概率混合模型为基础,利用属性的概率分布来描述聚类,该方法能够处理混合型的数据,但要求各属性相互独立

    参考

    http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 
    http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 
    http://blog.csdn.net/shouwangcc/article/details/48101761

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  • 从使用广义角度上看,数据挖掘常用分析方法主要分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从数据挖掘算法所依托数理基础角度归类,目前数据挖掘算法主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法...
    
    

    1. 分类

    • 在数据挖掘的发展过程中,由于数据挖掘不断地将诸多学科领域知识与技术融入当中,因此,目前数据挖掘方法与算法已呈现出极为丰富的多种形式。从使用的广义角度上看,数据挖掘常用分析方法主要有分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从数据挖掘算法所依托的数理基础角度归类,目前数据挖掘算法主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学习方法分为决策树、基于范例学习、规则归纳与遗传算法等:统计方法细分为回归分析、时间序列分析、关联分析、聚类分析、模糊集、粗糙集、探索性分析、支持向量机与最近邻分析等:神经网络方法分为前向神经网络、自组织神经网络、感知机、多层神经网络、深度学习等。在具体的项目应用场景中通过使用上述这些特定算法,可以从大数据中整理并挖掘出有价值的所需数据,经过针对性的数学或统计模型的进一步解释与分析, 提取出隐含在这些大数据中的潜在的规律、规则、知识与模式口。下面介绍数据挖据中经常使用的分类、聚类、关联规则与时间序列预测等相关概念。

    • 数据挖掘方法中的一种重要方法就是分类,在给定数据基础上构建分类函数或分类模型,该函数或模型能够把数据归类为给定类别中的某一种类别,这就是分类的概念。在分类过程中,通常通过构建分类器来实现具体分类,分类器是对样本进行分类的方法统称。一般情况下,分类器构建需要经过以下4步:①选定包含正、负样本在内的初始样本集,所有初始样本分为训练与测试样本;②通过针对训练样本生成分类模型:③针对测试样本执行分类模型,并产生具体的分类结果:④依据分类结果,评估分类模型的性能。在评估分类模型的分类性能方面,有以下两种方法可用于对分类器的错误率进行评估:①保留评估方法。通常采用所有样本集中的2/3部分样本作为训练集,其余部分样本作为测试样本,也即使用所有样本集中的2/3样本的数据来构造分类器,并采用该分类器对测试样本分类,评估错误率就是该分类器的分类错误率。这种评估方法具备处理速度快的特点,然而仅用2/3 样本构造分类器,并未充分利用所有样本进行训练。②交叉纠错评估方法。该方法将所有样本集分为N个没有交叉数据的子集,并训练与测试共计N次。在每一次 训练与测试过程中,训练集为去除某- 个子集的剩余样本,并在去除的该子集上进行N次测试,评估错误率为所有分类错误率的平均值。一般情况下,保留评估方法用于最初试验性场景,交叉纠错法用于建立最终分类器。

    2. 聚类

    • 随着科技的进步,数据收集变得相对容易,从而导致数据库规模越来越庞大,例如,各类网上交易数据、图像与视频数据等,数据的维度通常可以达到成百上千维。在自然社会中,存在大量的数据聚类问题,聚类也就是将抽象对象的集合分为相似对象组成的多个类的过程,聚类过程生成的簇称为一组数据对象的集合。聚类源于分类,聚类又称为群分析,是研究分类问题的另种统计计算方法, 但聚类又不完全等同于分类同。聚类与分类的不同点在于:聚类要求归类的类通常是未知的,而分类则要求事先已知多个类。对于聚类问题,传统聚类方法已经较为成功地解决了低维数据的聚类,但由于大数据处理中的数据高维、多样与复杂性,现有的聚类算法对于大数据或高维数据的情况下,经常面临失效的窘境。受维度的影响,在低维数据空间表现良好的聚类方法,运用在高维空间上却无法获得理想的聚类效果。在针对高维数据进行聚类时,传统聚类方法主要面临两个问题:①相对低维空间中的数据,高维空间中数据分布稀疏,传统聚类方法通常基于数据间的距离进行聚类,因此,在高维空间中采用传统聚类方法难以基于数据间距离来有效构建簇。②高维数据中存在大量不相关的属性,使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零。目前,高维聚类分析已成为聚类分析的个重要研究方向,也是聚类技术的难点与挑战性的工作。

    3. 关联规则

    • 关联规则属于数据挖掘算法中的一类重要方法,关联规则就是支持度与置信度分别满足用户给定阈值的规则4。所谓关联,反映一个事件与其他事件间关联的知识。支持度揭示了A和B同时出现的频率。置信度揭示了B出现时,A有多大的可能出现。关联规则最初是针对购物篮分析问题提出的,销售分店经理想更多了解顾客的购物习惯,尤其想获知顾客在一次购物时会购买哪些商品。通过发现顾客放入购物篮中不同商品间的关联,从而分析顾客的购物习惯。关联规则的发现可以帮助销售商掌握顾客同时会频繁购买哪些商品,从而有效帮助销售商开发良好的营销手段。1993 年,R.Agrawal首次提出挖掘顾客交易数据中的关联规则问题,核心思想是基于二阶段频繁集的递推算法。起初关联规则属于单维、单层及布尔关联规则,例如,典型的Aprior 算法。在工作机制上,关联规则包含两个主要阶段:第1阶段先从资料集合中找出所有的高频项目组,第2阶段由高频项目组中产生关联规则。随着关联规则的不断发展,目前关联规则中可以处理的数据分为单维和多维数据。针对单维数据的关联规则中,只涉及数据的一一个维,如客户购买的商品:在针对多维数据的关联规则中,处理的数据涉及多个维。总体而言,单维关联规则处理单个属性中的一些关系,而多维关联规则处理各属性间的关系。

    4. 时间序列预测

    • 通常将统计指标的数值按时间顺序排列所形成的数列,称为时间序列。时间序列预测法是一种历史引申预测法,也即将时间数列所反映的事件发展过程进行引申外推,预测发展趋势的一种方法。时间序列分析是动态数据处理的统计方法,主要基于数理统计与随机过程方法,用于研究随机数列所服从的统计学规律,常用于企业经营、气象预报、市场预测、污染源监控、地震预测、农林病虫灾害预报、天文学等方面。时间序列预测及其分析是将系统观测所得的时数据,通过 参数估计与曲线拟合来建立合理数学模型的方法,包含谱分析与自相关分析在内的一系列统计分析理论, 涉及时间序列模型的建立、推断、最优预测、非线性控制等原理。时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测,依据所采用的分析方法,时间序列预测又可以分为简单序时平均数法、移动平均法、季节性预测法、趋势预测法、指数平滑法等方法。
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  • 常见的数据分析方法有哪些 对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应...

    常见的数据分析方法有哪些

    对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

    1、聚类分析(Cluster Analysis)

    聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。

    2、因子分析(Factor Analysis)

    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

    3、相关分析(Correlation Analysis)

    相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。

    4、对应分析(Correspondence Analysis)

    对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

    5、回归分析

    研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,„,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

    6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

    又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

    实验数据的处理自然离不开绘制成表。那么,常见的实验数据处理表格体现方式分为两种:列表法和作图法

    列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到:

    (1)表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。
    (2)表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
    (3)表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
    (4)表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

    作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是:

    (1)根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。
    (2)坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。
    (3)描点和连线。根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的标记如“ ”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出,以免混淆。连线时,要顾及到数据点,使曲线呈光滑曲线(含直线),并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧,且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核,属过失误差的应剔去。
    (4)标明图名,即做好实验图线后,应在图纸下方或空白的明显位置处,写上图的名称、作者和作图日期,有时还要附上简单的说明,如实验条件等,使读者一目了然。作图时,一般将纵轴代表的物理量写在前面,横轴代表的物理量写在后面,中间用“~”联接。

    本文转自:
    https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9587173.html 常见的数据分析方法有哪些

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