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  • 1分类的概念及分类器的评判分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的...

    1 分类的概念及分类器的评判

    分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下:输入数据,或称训练集(training

    set)是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性(attribute),组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签(类标签)与之对应。该类标签是系统的输入,通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量:(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值,c表示类别。

    分类的目的是:分析输入数据,通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的,我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测,而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说:我们获得了对这个类的知识。

    对分类器的好坏有三种评价或比较尺度:

    预测准确度:预测准确度是用得最多的一种比较尺度,特别是对于预测型分类任务,目前公认的方法是10番分层交叉验证法。 计算复杂度:计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境,在数据挖掘中,由于操作对象是巨量的数据库,因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。

    模型描述的简洁度:对于描述型的分类任务,模型描述越简洁越受欢迎;例如,采用规则表示的分类器构造法就更有用。

    分类技术有很多,如决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法、关联规则等。本文重点是详细讨论决策树中相关算法。

    2 基于决策树的数据分类算法及其性能

    2.1 ID3和C4.5算法

    决策树技术是用于分类和预测的主要技术,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理除决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支,然后进行剪枝,最后在决策树的叶节点得到结论。所以从根到叶节点就对应着一条合取规则,整棵树就对应着一组析取表达式规则。基于决策树的分类有很多实现算法。ID3和C4.5是较早提出并普遍使用的决策树算法。

    Quinlan提出的著名的ID3学习算法是较早的经典算法。它通过选择窗口来形成决策树,是利用信息论中的互信息寻找训练集具有最大信息量的属性字段,建立决策树的一个节点,再根据该属性字段的不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立树的下层节点和分支过程。C4.5算法和ID3算法相似,它是对ID3算法的一种改进,它是根据信息增益(Information

    Gain)值选择作为分裂结点的属性及标准,按照此标准将训练集分成若干个子集。这两中种方法的优点是描述简单,分类速度快,分类较准确特别适合大规模的数据处理。但这两种算法是借用信息论中的互信息或信息增益作为单一属性能力的度量,试图减少树的平均深度,忽略了叶子数目的研究,其启发式函数并不是最优的,存在的主要问题还有:(1)抗噪性差,训练例子中正例和反例较难控制。(2)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。(3)这两种算法只适合于能够驻留于内存的数据集使用,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

    2.2 SLIQ算法

    SLIQ算法对C4.5决策树分类算法的实现方法进行了改进。

    一般决策树中,使用信息量作为评价节点分裂质量的参数,SLIQ算法中使用gini指标代替信息量,gini指标比信息量性能更好,且计算方便,对数据集包含n个类的数据集S,gini(S)定义为:

    gini(S) = 1 - ∑pj*pj

    pj是S中第j类数据的频率gini越小,Information Gain越大。

    区别于一般的决策树 SLIQ采用二分查找树结构 对每个节点都需要先计算最佳分裂方案,然后执行分裂。

    对于数值型连续字段分裂的形式A<=v。所以,可以先对数值型字段排序,假设排序后的结果为v1,v2,…,…vn,因为分裂只会发生在两个节点之间,所以有n-1种可能性。通常取中点(vi

    + vi+1)/2作为分裂点,从小到大依次取不同的split point,取Information

    Gain指标最大(gini最小)的一个就是分裂点,因为每个节点都需要排序,所以这项操作的代价极大。

    对于离散型字段(categorical

    attribute),设S(A)为A的所有可能的值,分裂测试将要取遍S的所有子集S'。寻找当分裂成S'和S-S'两块时的gini指标,取到gini最小的时候,就是最佳分裂方法。显然,这是一个对集合S的所有子集进行遍历的过程共需要计算2|S| 次,代价也是很大的。 SLIQ算法对此采用了预排序的技术,以便能够消除在决策树的每个结点对数据集进行排序的需要。所谓预排序,就是针对每个属性的取值,把所有的记录按照从小到大的顺序进行排序。

    在C4.5中,树的构造是按照深度优先策略完成的,需要对每个属性列表在每个结点处都进行一遍扫描,费时很多。SLIQ采用广度优先策略构造决策树,即在决策树的每一层只需对每个属性列表扫描一次,就可以为当前决策树中每个叶子结点找到最优分裂标准。 SLIQ的剪枝算法MDL属于迟滞剪枝(post-prunning)算法,通常的迟滞剪枝的数据源采用一个Training

    Set的一个子集或者与Training Set独立的数据集进行操作。

    SLIQ算法具体实现

    输入与输出:输入与输出采用下面的方案 输入数据包括训练集配置信息(决策树大小) 输出数据 包括用线性方式表示的二分决策树 算法的控制:算法的控制结构是一个队列,这个队列存放当前的所有叶子节点。这是为了控制广度优先搜索的结束。当队列空时,说明所有的叶子都已经被处理过,这时建树算法结束。

    (1)数据准备

    系统输入是训练集,训练集是样本向量(v1,v2,…,…vn :c)组成的集合,每个属性对应训练集的一列,训练集进入以后,分成一个一个的属性表:

    (Attribute List){(vi,i)| i<=training data num &&

    i>=0}

    i是属性vi的记录索引号,将所有类标识放入类表,类表中的leaf字段指向该记录对应的决策树的叶子,初始状态下,所有记录指向树根,对属性表进行预排序,交换属性值vi,同时交换I,生成有序的属性表序列。排序完成后属性表中的i是属性值指向类表的指针。完成属性表的排序后,数据初始化工作就完成。

    (2)计算最佳分裂

    当完成数据预处理之后 算法进入往复的求最佳分裂指标的阶段。这一阶段 经过一次对所有属性表的遍历,可以找出所有叶子节点的最佳分裂方案,在这个阶段有一个重要的结构,类直方图(class

    histogram),它位于决策树的每个顶点内,存放每个节点当前的类信息——左、右子树的每个类各拥有多少节点。

    当前属性A是数值型字段时 每次作遍历时类直方图亦随之改变,随时表征以当前属性A的当前值v为阈值的节点分裂方式对叶子L的分裂状况由Class

    Histogram即可算出某个分裂方案的gini值,完成对A的遍历后,gini值最小既Information

    Gain最高的A的值就是用属性A分裂的最佳阈值。新方案可以存入决策树节点。

    当前属性是离散型字段时,在遍历过程中记录下每个属性值对应的类的个数,遍历完成后,利用贪心算法得到Information

    Gain最高的A的子集,

    即为所求的用A的分裂方案,新方案可以存入决策树节点。

    对整个属性表的每个属性进行一次完全的遍历之后 对每个节点而言,最佳分裂方案包括用哪个属性进行分类以及分类的阈值是什么已经形成。并且存放在决策树的节点内。

    (3)升级节点

    当最佳分裂参数已经存放在节点中以后,算法的下一步是创建子节点,执行节点分裂(升级类表)。这一步的主要任务是对应该分裂的类表进行更改。

    (4)结果输出

    算法生成的决策树通过前序遍历的方式存入输出表。

    SLIQ的优点有:(1)运算速度快,对属性值只作一次排序。(2)利用整个训练集的所有数据,不作取样处理,不丧失精确度。(3)轻松处理磁盘常驻的大型训练集,适合处理数据仓库的海量历史数据。(4)更快的更小的目标树。(5)低代价的MDL剪枝算法。 SLIQ的存在的缺点有:(1)由于需要将类别列表存放于内存,而类别列表的长度与训练集的长度是相同的,这就一定程度上限制了可以处理的数据集的大小。(2)由于采用了预排序技术,而排序算法的复杂度本身并不是与记录个数成线性关系,因此使得SLIQ算法不可能达到随记录数目增长的线性可扩展性。

    2.3 SPRINT算法

    为了减少数据量,SPRINT算法改进了SLIQ决策树算法实现时的数据结构,去掉驻留于内存的类别列表,将其合并到每个属性列表中。这样,在寻找当前结点的最优分裂标准时,遍历每个属性列表就不必参照其他信息。但是,对非分裂属性的属性列表进行分裂变得很困难,需要用哈希表记录下每个记录属于个孩子结点。

    SPRINT串行算法

    算法的基本步骤如下:

    Procedure BuildTree (S , A )

    (S:训练样本集,A:分类属性集合)

    初始化样本集S,生成有序属性列表和直方图,创建节点队列,放人N

    while队列不为空

    从队列中取出第一个节点N

    if N纯or为空then

    标记为叶节点,continue

    for N的每一个分割点F

    计算该节点F上的gini值,选出最佳分割点F*

    ,N长出分支节点N1,N2,放人队列中.将该分割点的属性列表分割,并用该列表的rids生成记录所在节点的哈希表,用哈希表分割其他属性列表,列表分割同时生成属性直方图。

    串行环境下,刚开始SPRINT比SLIQ时间消耗高一些,样本继续增加后,SLIQ时间消耗要比SPRINT高。在并行环境下采用并行算法,相同处理器时相应时间SLIQ要大于SPRINT。

    SPRINT算法具备以下优点:(1)训练样本量不受内存限制。(2)具有优秀的伸缩性、加速性和扩容性。(3)并行实现容易,效率高。

    SPRINT算法具备以下缺点:(1)使用属性列表,存储代价是原来的三倍。(2)节点分割要创建哈希表,加大系统负担。(3)节点分割处理相对复杂。http://www.cda.cn/view/18385.html

    以上是几种常用的基于决策树的分类算法,随着算法研究的进行,出现了许多其他基于决策树的算法,它们与神经网络、遗传算法等技术结合,从不同的方面对算法进行了提高。相信以后会出现更多效率更好、准确度更高的算法。

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  • 一篇关于数据挖掘方面的论文,给大家分享。内容不多,简单的讲解了数据挖掘的原理和应用
  • 随着数据挖掘理论和技术的发展,分类挖掘的技术也逐渐趋向成熟,出现了许多有效的分类算法。...述了数据挖掘及常用的几种挖掘方法,重点阐述贝叶斯算法的原理及应用,并以文本分类为实例建立了贝叶斯分类模型。
  • 数据挖掘十大经典算法原理 1. Apriori算法 Apriori是一种关联规则频繁集算法,其核心思想是通过候选集生成金额情节向下检测两个阶段来挖掘频繁集。它使用支持度寻找频繁集。使用置信度确定强关联规则。 2. KNN算法...

    数据挖掘十大经典算法原理

    1. Apriori算法

    Apriori是一种关联规则的频繁集算法,其核心思想是通过候选集生成金额情节向下检测两个阶段来挖掘频繁集。它使用支持度寻找频繁集。使用置信度确定强关联规则。

    2. KNN算法

    KNN算法的主要思想是计算每个训练数据到待分类元组的距离,取和待分类元组距离最近的k个训练数据,k个数据中哪个类别的占多数,则该待测元组就属于哪个类别。

    3. C4.5算法

    C4.5是经典的决策树分类方法,其原理和ID3算法相似,它由ID3算法改进而来。不同的是ID3算法使用信息增益的高低创建决策结点,而C4.5是根据信息增益比来选择决策特征。
    比起ID3算法他有以下新功能:
    1.使用了信息增益比的概念
    2.合并具有连续属性的值
    3.可以处理缺少属性值得样本
    4.使用不同的修剪技术避免过度拟合

    4. k-means算法

    k-means算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取k个对象作为初始的聚类中心点,然后计算每个对象与种子聚类中心点的距离,吧每个对象分配给距离它最近的聚类中心,每分配样本后重新计算新的中心点并重复以上步骤,直到满足终止条件(中心点的位置不再发生变化)

    5. Em算法

    EM算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法。一般重复一下两个步骤:
    1.E(估计)步骤:使用当前的h和观察数据X来估计Y的概率分布以计算Q(h’|h)
    2.M(最大化)步骤:奖假设h替换为使得Q函数最大化的假设h’

    6. CART算法

    CART算法是一种分类决策树算法,与C4.5和ID3算法不同的是它使用基尼指数来代替信息增益。基尼指数代表了模型的不纯度,基尼指数越小,不纯度越低,特征越好。与C4.5相同,CART算法处理连续值得时候需要将其离散化。

    7.Naive Baye

    是以贝叶斯为基础,使用概率统计的知识对样本就行分类。由于有着坚实的数学基础,所以贝叶斯算法的误判率是很低的。贝叶斯的特点是结合先验和后验概率,避免了只是用先验概率的主观偏见。

    8.PageRank

    PageRank根据网页被其他网站链接的次数来衡量网站的价值,被链接的次数越多,说明网站的价值越高。

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  • 导读:分类问题是我们日常生活面对最多问题,我们做各种事情其实都会或多或少进行分类,最简单,当你看到这篇文章时候,因为公众号名、标题以及内容排版,你可能心里已经对本文级别有了一个大概的分类...

    9ffde692183cc29e3ae9a5858544696b.png

    导读分类问题是我们日常生活中面对最多的问题,我们做各种事情其实都会或多或少的进行分类,最简单的,当你看到这篇文章的时候,因为公众号名、标题以及内容排版,你可能心里已经对本文的级别有了一个大概的分类(初级、中级或者进阶文章),这就是一种分类操作。我们对于分类问题了解最多的算法应该就是贝叶斯算法了,贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,也称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后,以大家最熟悉的吃火锅为例,介绍贝叶斯分类算法的基础分类。

    作者:小舰 中国人民大学计算机硕士

    来源:DLab数据实验室(ID:rucdlab)

    一、事情是这样的

    首先,我们有这样一个生活实例:我们做了一份关于大家选择火锅店意愿的调查,影响大家是不是去吃某一家火锅的因素有这家店的口味、到这家店的距离、这家店的价格以及服务如何。通过下面的这个调查来预测,如果有一家店,它的特点是口味不好吃,价格却贵,但是距离近而且服务好,这样一家店顾客会不会得到顾客的青睐呢?

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    这个就是朴素贝叶斯要解决的一个问题,那我们先来介绍一下贝叶斯理论。

    二、分类是什么

    对于分类问题,其实谁都不会陌生,说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张,只是我们没有意识到罢了。例如,当你看到一个陌生人,你的脑子下意识判断TA是男是女;你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话,其实这就是一种分类操作。

    从数学角度来说,分类问题可做如下定义:

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    其中C叫做类别集合,其中每一个元素是一个类别,而I叫做项集合,其中每一个元素是一个待分类项,f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。

    这里要着重强调,分类问题往往采用经验性方法构造映射规则,即一般情况下的分类问题缺少足够的信息来构造100%正确的映射规则,而是通过对经验数据的学习从而实现一定概率意义上正确的分类,因此所训练出的分类器并不是一定能将每个待分类项准确映射到其分类,分类器的质量与分类器构造方法、待分类数据的特性以及训练样本数量等诸多因素有关。

    例如,医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程,任何一个医生都无法直接看到病人的病情,只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情,这时医生就好比一个分类器,而这个医生诊断的准确率,与他当初受到的教育方式(构造方法)、病人的症状是否突出(待分类数据的特性)以及医生的经验多少(训练样本数量)都有密切关系。

    三、 朴素贝叶斯

    每次提到贝叶斯定理,心中的崇敬之情都油然而生,倒不是因为这个定理多高深,而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题:已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率:c86483aaf78b08d33d6d26db90abe694.png贝叶斯定理之所以有用,是因为我们在生活中经常遇到这种情况:我们可以很容易直接得出P(A|B),P(B|A)则很难直接得出,但我们更关心P(B|A),贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。

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    四、到底是去还是不去呢

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    有了以上的理论铺垫,那这个问题我们就很好解决了,我们也学着贝叶斯的公式,来分析一下我们的问题。我们的问题可以进行以下面描述:

    问题:A表示特征因素(不好吃,近,贵,好) B:去不去吃

    那根据贝叶斯定理:P(B|A) = P(B)P(A|B)/P(A)

    我们也可以把问题写成这样:P(吃|特征) = P(特征|吃)P(吃)/P(特征)

    再进一步,就变成了下面这样:

    P(吃|不好吃,近,贵,好)

    = P(不好吃,近,贵,好|吃)P(吃)/P(不好吃,近,贵,好)

    =P(不好吃|吃) * P(近|吃) * P(贵|吃) * P(好|吃)/ P(不好吃) * P(近) * P(贵) *P(好)

    =(2/5*4/5*1/5*4/5)/(2/7*4/7*2/7*4/7)

    同样的道理,计算出P(不吃|不好吃,近,贵,好)的概率,两者一比较,就知道到底是去还是不去吃了~

    P(不好吃,近,贵,好|吃)P(吃) = P(不好吃|吃) * P(近|吃) * P(贵|吃) * P(好|吃),那么我就要分别统计后面几个概率,也就得到了左边的概率!学过概率论的同学可能有感觉了,这个等式成立的条件需要特征之间相互独立吧。这也就是为什么朴素贝叶斯分类有朴素一词的来源,朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立,那么这个等式就成立了~

    五、代码

    Spark的MLlib中也提供了贝叶斯算法的调用,可以非常方便地调用进行数据挖掘任务的实现。

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    总结

    经典的分类算法远不止贝叶斯,例如还有我们树脂的KNN-k最近邻、决策树。别着急,我们慢慢来了解~

    ef5fa39c5384b8a5a490bb712ca860db.gif数据挖掘原理与实战(二)--频繁模式树FPTree算法数据挖掘原理与实战(一)--关联规则Apriori算法

    ●Spark原理与实战--数据抽象DataFrame(五)

    ●Spark原理与实战--数据抽象RDD(四)

    ●Spark原理与实战--GraphX图查询(三)

    ●Spark原理与实战--SparkStreaming流处理(二)

    ●Spark原理与实战--环境搭建及WordCount(一)

    ●Spark数据倾斜解决方案实战(三)

    ●Spark数据倾斜解决方案实战(二)

    ●Spark数据倾斜解决方案实战(一)

    ●大数据计算生态之数据计算(二)

    ●大数据计算生态之数据计算(一)

    ●大数据计算生态之数据存储

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    文章都看完了29b46df0b35172adde96f9141e2e14ab.gif不点个90b8c7b18613bca3c334e49d92d2f818.png 吗

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  • 导读:邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术最简单方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近邻居意思,说是每个样本都可以用它最接近k个邻居来代表。KNN是通过测量...

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    导读邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。其基本思想可以用这样一句俗语来解释——“近朱者赤,近墨者黑”

    作者:小舰 中国人民大学计算机硕士

    来源:DLab数据实验室(ID:rucdlab)

    一、原理介绍K近邻的思路是如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也划分为这个类别。通过下面的这张图就好理解了:如果要确定绿点属于哪个颜色(红色或者蓝色),要做的就是选出距离目标点距离最近的k个点,看这k个点的大多数颜色是什么颜色。当k取3的时候,我们可以看出距离最近的三个,分别是红色、红色、蓝色,因此得到目标点为红色。afa9269c88e0ffec1514898b3d73f373.png

    二、算法步骤

    K紧邻分类主要分为以下几个步骤:

      1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离;  2)按照距离的递增关系进行排序;  3)选取距离最小的K个点;  4)确定前K个点所在类别的出现频率;  5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类三、实例说明下面用一个经过改造了的Peter Harrington的《机器学习实战》中电影分类的例子(当然实际情况不可能这么简单)来说明该算法的用法。第一步:准备下电影分类数据集(电影名称与分类来自于优酷网;镜头数量则纯属虚构):e74a1f34161e5b119594a5603df8f16f.png上面数据集中序号1-12为已知的电影分类,分为喜剧片、动作片、爱情片三个种类,使用的特征值分别为搞笑镜头、打斗镜头、拥抱镜头的数量。那么来了一部新电影《唐人街探案》,它属于上述3个电影分类中的哪个类型?用KNN是怎么做的呢?首先,我们构建一个已分好类的数据集。对于一个规模巨大的数据集,显然数据库是更好的选择。这里为了方便验证,使用Python的字典dict构造数据集。6c35b4417a53ff03a0b893270c188f67.png第二步:计算一个新样本与数据集中所有数据的距离。 这里的新样本就是:"唐人街探案": [23, 3, 17, "?片"]。欧式距离是一个非常简单又最常用的距离计算方法。cf2474c643ff73bfc5ea9700893ccf44.png  其中x,y为2个样本,n为维度,xi,yi为x,y第i个维度上的特征值。如x为:"唐人街探案": [23, 3, 17, "?片"],y为:"伦敦陷落": [2, 3, 55, "动作片"],则两者之间的距离为:93fcd747d108802f27ae76eadd9be723.png下面为求与数据集中所有数据的距离代码:35e205197864ff22a4839821f348e1cf.png第三步:按照距离大小进行递增排序。KNN.sort(key=lambda dis: dis[1])输出结果:546a29146dceb13e6b2879a1eb9b27d2.png第四步:选取距离最小的*k**个样本。*这里取k=5;KNN=KNN[:5]输出:[['我的特工爷爷', 17.49], ['美人鱼', 18.55], ['功夫熊猫3', 21.47], ['宝贝当家', 23.43], ['澳门风云3', 32.14]]第五步:确定前*k**个样本所在类别出现的频率,并输出出现频率最高的类别。*b72ad89fb663a29b6502c04c8e442db4.png输出结果:[('喜剧片', 4), ('动作片', 1), ('爱情片', 0)]喜剧片四、总结

    KNN算法是最简单有效的分类算法,简单且容易实现。当训练数据集很大时,需要大量的存储空间,而且需要计算待测样本和训练数据集中所有样本的距离,所以非常耗时。KNN对于随机分布的数据集分类效果较差,对于类内间距小,类间间距大的数据集分类效果好,而且对于边界不规则的数据效果好于线性分类器。KNN对于样本不均衡的数据效果不好,需要进行改进。改进的方法时对k个近邻数据赋予权重,比如距离测试样本越近,权重越大。KNN很耗时,时间复杂度为O(n),一般适用于样本数较少的数据集,当数据量大时,可以将数据以树的形式呈现,能提高速度,常用的有kd-tree和ball-tree。

    实例参考:saltriver:https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/52502253

    c5dd2d8682cdb85f6b7a2d27df37947b.gif源码学习(一)--Presto编译与调试●数据挖掘原理与实战(三)--朴素贝叶斯分类算法●数据挖掘原理与实战(二)--频繁模式树FPTree算法数据挖掘原理与实战(一)--关联规则Apriori算法

    ●Spark原理与实战--数据抽象DataFrame(五)

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    ●Spark原理与实战--GraphX图查询(三)

    ●Spark原理与实战--SparkStreaming流处理(二)

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    ●Spark数据倾斜解决方案实战(三)

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    ●Spark数据倾斜解决方案实战(一)

    ●大数据计算生态之数据计算(二)

    ●大数据计算生态之数据计算(一)

    ●大数据计算生态之数据存储

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  • 数据挖掘原理.rar

    2019-07-09 06:15:06
    很多学科都面临着一个普遍问题:如何存储、访问异常庞大数据集,...第三部分介绍了如何应用前面讲座算法和原理来解决现实世界中的数据挖掘问题。谈到问题包括元数据作用,如何处理残缺数据,以及数据预处理。
  • 数据挖掘原理教程

    2013-06-03 08:20:09
    基础理论部分主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类与回归、关联规则挖掘、例外点检测。数据挖掘实践部分讨论了数据挖掘在通信行业、文本挖掘等方面实际应用;通过四个案例展示了在...
  • 朴素贝叶斯分类的正式定义如下:  1、设为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性。  2、有类别集合。  3、计算。  4、如果,则。  那么现在的关键就是如何计算第3步的各个条件概率。我们...
  • 朴素贝叶斯算法简单、高效,具有坚实理论基础,在数据分类中得到了广泛应用。朴素贝叶斯理论基础:贝叶斯定理其中:P(H | X)为条件X发生情况下,H发生概率,也称后验概率,P(H)称先验概率朴素贝叶斯分类...
  • 决策树算法属于数据挖掘中的分类一种方法,决策树包含经典ID3和C4.5算法。ID3原理解析ID3利用信息论中信息熵和信息增益概念 熵表征物质混乱程度,越混乱熵值越高,反之熵值越低。 在ID3方法中利用熵减...
  • 数据挖掘原理与算法

    2011-11-04 15:16:15
    本书是一个导论,介绍什么是数据挖掘,什么是数据库知识发现。书中的材料从数据库角度 提供,特别强调发现隐藏在大型数据集中...除学习数据挖掘系统的分类之外,你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临挑战性问题。
  • 数据挖掘常用算法原理

    千次阅读 2019-01-27 17:46:13
    作为一个统计出身的数据人,学习机器学习更要学习原理。对于数学原理透彻理解,不论是模型优化还是参数调整都将是一个很好理论功底。在此参照网上一篇理论博文,再学习理解一遍。 常见机器学习算法(主要是一些...
  •  一小时了解数据挖掘②:分类算法应用和成熟案例解析 一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘分类技术 马云在2012年网商大会上演讲说过:“假如我们有了一个数据预报台,就像为企业装上了一个GPS和...
  • 数据挖掘 文本分类 知乎问题单分类(二):爬取知乎某话题下问题(数据爬取)爬虫目标Scrapy框架介绍Scrapy框架原理 [^1]Scrapy工作流程 [^2]具体实现安装Scrapy创建项目定义item编写存储MySQLPipelinespider...
  • 如果你想对一个陌生文本进行分类处理,例如新闻、游戏或是编程...贝叶斯分类算法是统计学中的一种分类方法,它利用概率论中的贝叶斯公式进行扩展。下面我们就针对朴素贝叶斯分类算法,进行原理浅析和文本分类实践。
  • 在贝叶斯定理,每个名词都有约定俗成名称: P(A)是A先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因為它不考虑任何B方面因素。P(A|B)是已知B发生后A条件概率(直白来讲,就是先有B而后才有A),也由于得...
  • 数据挖掘原理与算法(PDF)

    千次下载 热门讨论 2007-06-14 10:40:56
    数据挖掘中的主要技术分支,包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书许多工作是作者们在攻读博士学位期间工作总结,一方面,对于相关概念和技术阐述尽量先从理论...
  • 用C实现DBSCAN,完全就是暴力模拟,用...这时得到是核心点的分类,且这个分类包含了间接密度可达核心点,下一步只需要将边界点加到核心点的分类中就可以。过程暴力,时间复杂度怕是要暴。 #include <bits/st...
  • 实验内容利用贝叶斯算法或者决策树算法进行数据分类操作 数据集:汽车评估数据集关于朴素贝叶斯原理和案例可以看西瓜书详解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79527876数据集:import pandas as pddata = pd.read_csv...
  • 这是《Python数据挖掘课程》系列文章,也是我上课内容及书籍中的一个案例。本文主要讲述朴素贝叶斯分类算法并实现中文数据集舆情分析案例,希望这篇文章对大家有所帮助,提供些思路。内容包括: 1.朴素贝叶斯数学...
  • 本文描述了信用卡数据分类挖掘中数据预处理过程,先从纷杂的应用数据中选择与分析主题有关的数据表,经过一系列数据库操作,从这些数据表中获得样本的输入信息,然后从交易历史信息中抽象出对样本分类的相关参数,...
  • 本书是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术专业书籍,它系统地阐述了数据挖掘和知识发现技术产生、发展、应用以及相关概念、原理和算法,对数据挖掘中的主要技术分支,包括关联规则、分类、聚类、序列、空间...
  • 11.1.4Web数据挖掘中知识的分类 207 11.1.5Web数据挖掘关键问题 208 11.2空间数据挖掘 209 11.2.1空间数据挖掘定义与特点 209 11.2.2空间数据挖掘体系结构 210 11.2.3空间数据挖掘可获得知识类型 210 11.2.4...
  • 数据挖掘书籍

    2018-03-27 14:02:07
    数据仓库和OLAP(联机分析处理)技术,数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换、数据归纳方法),数据挖掘技术(包括分类、预测、关联和聚类等基础概念和技术),先进数据库系统中的数据挖掘方法,数据...
  • 数据挖掘导论(完整版)(全面介绍数据挖掘的理论和方法) 基本信息 原书名: Introduction to Data Mining 原出版社: Addison Wesley 作者: (美)Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar 译者: 范明 范宏建 丛...
  • 贝叶斯分类是一种利用概率统计知识进行分类的算法,其分类原理是贝叶斯定理。贝叶斯定理是由18世纪概率论和决策论的早期研究者Thomas Bayes发明的,故用其名字命名为贝叶斯定理。 贝叶斯定理(Bayes’theorem)是...

空空如也

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数据挖掘中分类的原理