數據挖掘演算法決策樹
『壹』 數據挖掘的技術有哪些
①決策樹技術
決策樹是一種非常成熟的、普遍採用的數據挖掘技術。在決策樹里，所分析的數據樣本先是集成為一個樹根，然後經過層層分枝，最終形成若干個結點，每個結點代表一個結論。
②神經網路技術
神經網路是通過數學演算法來模仿人腦思維的，它是數據挖掘中機器學習的典型代表。神經網路是人腦的抽象計算模型，數據挖掘中的“神經網路”是由大量並行分布的微處理單元組成的，它有通過調整連接強度從經驗知識中進行學習的能力，並可以將這些知識進行應用。
③回歸分析技術
回歸分析包括線性回歸，這里主要是指多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸。其中，在數據化運營中更多使用的是邏輯斯蒂回歸，它又包括響應預測、分類劃分等內容。
④關聯規則技術
關聯規則是在資料庫和數據挖掘領域中被發明並被廣泛研究的一種重要模型，關聯規則數據挖掘的主要目的是找出數據集中的頻繁模式，即多次重復出現的模式和並發關系，即同時出現的關系，頻繁和並發關系也稱作關聯。
⑤聚類分析技術
聚類分析有一個通俗的解釋和比喻，那就是“物以類聚，人以群分”。針對幾個特定的業務指標，可以將觀察對象的群體按照相似性和相異性進行不同群組的劃分。經過劃分後，每個群組內部各對象間的相似度會很高，而在不同群組之間的對象彼此間將具有很高的相異度。
⑥貝葉斯分類技術
貝葉斯分類方法是非常成熟的統計學分類方法，它主要用來預測類成員間關系的可能性。比如通過一個給定觀察值的相關屬性來判斷其屬於一個特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基於貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡單貝葉斯分類演算法甚至可以跟決策樹和神經網路演算法相媲美。
『貳』 常用的數據挖掘演算法有哪幾類
常用的數據挖掘演算法分為以下幾類：神經網路，遺傳演算法，回歸演算法，聚類分析演算法，貝耶斯演算法。
目前已經進入大數據的時代，所以數據挖掘和大數據分析的就業前景非常好，學好大數據分析和數據挖掘可以在各個領域中發揮自己的價值；同時，大數據分析並不是一蹴而就的事情，而是需要你日積月累的數據處理經驗，不是會被輕易替代的。一家公司的各項工作，基本上都都用數據體現出來，一位高級的數據分析師職位通常是數據職能架構中領航者，擁有較高的分析和思辨能力，對於業務的理解到位，並且深度知曉公司的管理和商業行為，他可以負責一個子產品或模塊級別的項目，帶領團隊來全面解決問題，把控手下數據分析師的工作質量。
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『叄』 數據挖掘的常用方法都有哪些
在數據分析中，數據挖掘工作是一個十分重要的工作，可以說，數據挖掘工作占據數據分析工作的時間將近一半，由此可見數據挖掘的重要性，要想做好數據挖掘工作需要掌握一些方法，那麼數據挖掘的常用方法都有哪些呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
首先給大家說一下神經網路方法。神經網路是模擬人類的形象直覺思維，在生物神經網路研究的基礎上，根據生物神經元和神經網路的特點，通過簡化、歸納、提煉總結出來的一類並行處理網路，利用其非線性映射的思想和並行處理的方法，用神經網路本身結構來表達輸入和輸出的關聯知識。神經網路方法在數據挖掘中十分常見。
然後給大家說一下粗糙集方法。粗糙集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗糙集處理的對象是類似二維關系表的信息表。目前成熟的關系資料庫管理系統和新發展起來的數據倉庫管理系統，為粗糙集的數據挖掘奠定了堅實的基礎。粗糙集理論能夠在缺少先驗知識的情況下，對數據進行分類處理。在該方法中知識是以信息系統的形式表示的，先對信息系統進行歸約，再從經過歸約後的知識庫抽取得到更有價值、更准確的一系列規則。因此，基於粗糙集的數據挖掘演算法實際上就是對大量數據構成的信息系統進行約簡，得到一種屬性歸約集的過程，最後抽取規則。
而決策樹方法也是數據挖掘的常用方法之一。決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過一系列規則將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，易於理解、精度較高，特別適合大規模的數據處理，在知識發現系統中應用較廣。它的主要缺點是很難基於多個變數組合發現規則。在數據挖掘中，決策樹常用於分類。
最後給大家說的是遺傳演算法。遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法。數據挖掘是從大量數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息。因此，許多數據挖掘問題可以看成是搜索問題，資料庫或者數據倉庫為搜索空間，挖掘演算法是搜索策略。
上述的內容就是我們為大家講解的數據挖掘工作中常用的方法了，數據挖掘工作常用的方法就是神經網路方法、粗糙集方法、決策樹方法、遺傳演算法，掌握了這些方法才能夠做好數據挖掘工作。
『肆』 數據挖掘常用演算法有哪些
1、 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯(NB)屬於生成式模型(即需要計算特徵與類的聯合概率分布)，計算過程非常簡單，只是做了一堆計數。NB有一個條件獨立性假設，即在類已知的條件下，各個特徵之間的分布是獨立的。這樣樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快於判別模型，如邏輯回歸，所以只需要較少的訓練數據即可。即使NB條件獨立假設不成立，NB分類器在實踐中仍然表現的很出色。它的主要缺點是它不能學習特徵間的相互作用，用mRMR中的R來講，就是特徵冗餘。
2、邏輯回歸(logistic regression)
邏輯回歸是一個分類方法，屬於判別式模型，有很多正則化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用樸素貝葉斯那樣擔心特徵是否相關。與決策樹與SVM相比，還會得到一個不錯的概率解釋，甚至可以輕松地利用新數據來更新模型(使用在線梯度下降演算法online gradient descent)。如果需要一個概率架構(比如，簡單地調節分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區間)，或者希望以後將更多的訓練數據快速整合到模型中去，那麼可以使用它。
3、 線性回歸
線性回歸是用於回歸的，而不像Logistic回歸是用於分類，其基本思想是用梯度下降法對最小二乘法形式的誤差函數進行優化。
4、最近鄰演算法——KNN
KNN即最近鄰演算法，其主要過程為：計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離(常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等);對上面所有的距離值進行排序;選前k個最小距離的樣本;根據這k個樣本的標簽進行投票，得到最後的分類類別;如何選擇一個最佳的K值，這取決於數據。
5、決策樹
決策樹中很重要的一點就是選擇一個屬性進行分枝，因此要注意一下信息增益的計算公式，並深入理解它。
6、SVM支持向量機
高准確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數據在原特徵空間線性不可分，只要給個合適的核函數，它就能運行得很好。在動輒超高維的文本分類問題中特別受歡迎。可惜內存消耗大，難以解釋，運行和調參也有些煩人，而隨機森林卻剛好避開了這些缺點，比較實用。
『伍』 數據挖掘有哪些方法
1、神經元網路辦法
神經元網路由於本身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數據發掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。
2、遺傳演算法
遺傳演算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優化演算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳演算法具有的暗含並行性、便於和其他實體模型交融等特性促使它在數據發掘中被多方面運用。
3、決策樹演算法辦法
決策樹演算法是一種常見於預測模型的優化演算法，它依據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規模性的數據處理辦法。
4、遮蓋正例抵觸典例辦法
它是使用遮蓋悉數正例、抵觸悉數典例的觀念來找尋規范。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的選擇子相溶則舍棄，反過來則保存。按此觀念循環系統悉數正例種子，將獲得正例的規范(選擇子的合取式)。
5、數據剖析辦法
在資料庫查詢欄位名項中心存有二種相關：函數關系和相關剖析，對他們的剖析可選用應用統計學辦法，即使用統計學原理對資料庫查詢中的信息展開剖析。可展開常見統計剖析、多元回歸剖析、相關性剖析、差異剖析等。
6、含糊集辦法
即使用含糊不清結合基礎理論對具體難題展開含糊不清評定、含糊不清管理決策、含糊不清系統識別和含糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般含糊不清結合基礎理論是用從屬度來描繪含糊不清事情的亦此亦彼性的。
『陸』 大數據挖掘的演算法有哪些
大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. Logistic回歸，LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型，LR是值得使用的。
3.決策樹，DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題，DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林等集成學習演算法被提出來的原因。
4.支持向量機，很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。
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『柒』 關於數據挖掘中決策樹的知識
在數據挖掘中，有很多的演算法是需要我們去學習的，比如決策樹演算法。在數據挖掘中，決策樹能夠幫助我們解決更多的問題。當然，關於決策樹的概念是有很多的，所以說我們需要多多學習多多總結，這樣才能夠學會並且學會數據挖掘的知識，在這篇文章中我們就重點為大家介紹一下關於決策樹的相關知識。
1.決策樹的演算法
決策樹的演算法是以樹狀結構表示數據分類的結果。一般情況，一棵決策樹包含一個根節點、若干個內部結點和若干個葉結點。而葉結點對應於決策結果，其他每個結點則對應於一個屬性測試；每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中；根結點包含樣本全集，從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列。決策樹學習的目的就是為了產生一棵泛化能力強，即能處理未見示例能力強的決策樹。這些就是決策樹演算法的結構。
2.決策樹的原理
一般來說，決策樹歸納的基本演算法是貪心演算法，自頂向下以遞歸方式構造決策樹。而貪心演算法在每一步選擇中都採取在當前狀態下最優的選擇。在決策樹生成過程中，劃分選擇即屬性選擇度量是關鍵。通過屬性選擇度量，選擇出最好的將樣本分類的屬性。這樣就能夠方便數據屬性的劃分，然後，下一步是樹的剪枝。在決策樹學習中，為了盡可能正確分類訓練樣本，結點劃分過程將不斷重復，這樣才能夠使用決策樹解決很多的問題。而分類是數據挖掘中的一種應用方法，而決策樹則是一種典型的普遍使用的分類方法，並且決策樹技術早已被證明是利用計算機模擬人決策的有效方法。
3.決策樹的現狀
近年來隨著信息技術、計算機科學的迅速發展，決策樹作為重要方法之一，越來越受到人們的關注。而其在人工智慧方面的潛力以及與越來越多新技術的結合，由此可見，決策樹在數據挖掘乃至數據分析中還是有很長的使用時間，這就是決策樹至今經典的原因。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於數據挖掘中決策樹的知識，當大家學習了決策樹的概念，決策樹的結構以決策樹的原理，就能夠掌握決策樹的基礎知識。不過要想學習數據挖掘，還是要學習更多的知識，希望這篇文章能夠幫助到大家。
『捌』 數據挖掘的方法有哪些
數據挖掘的的方法主要有以下幾點：
1.分類挖掘方法。分類挖掘方法主要利用決策樹進行分類，是一種高效且在數據挖掘方法中佔有重要地位的挖掘方法。為了對數據進行較為准確的測試並據此分類，我們採用決策樹演算法，而決策樹中比較典型的幾種方法為：ID3演算法，此方法具有較強的實用性，適用於大規模數據處理；KNN演算法，此方法算量較大，適用於分別類別的數據處理。
2..聚類分析挖掘方法。聚類分析挖掘方法主要應用於樣品與指標分類研究領域，是一種典型的統計方法，廣泛應用於商業領域。此聚類分析方法根據適用對象不同又可分為四種分析挖掘方法：基於網格的聚類分析方法、基於分層的聚類方法、基於密度的聚類挖掘方法和基於模型的聚類方法。
3.預測方法。預測方法主要用於對知識的預測以及對連續數值型數據的挖掘，傳統的預測方法主要分為：時間序列方法、回歸模型分析法、灰色系統模型分析。而現在預測方法主要採用神經網路與支持向量機演算法，進行數據分析計算，同時可預測未來數據的走向趨勢。
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『玖』 三種經典的數據挖掘演算法
演算法，可以說是很多技術的核心，而數據挖掘也是這樣的。數據挖掘中有很多的演算法，正是這些演算法的存在，我們的數據挖掘才能夠解決更多的問題。如果我們掌握了這些演算法，我們就能夠順利地進行數據挖掘工作，在這篇文章我們就給大家簡單介紹一下數據挖掘的經典演算法，希望能夠給大家帶來幫助。
1.KNN演算法
KNN演算法的全名稱叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近鄰，簡稱為KNN演算法，這種分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似，即特徵空間中最鄰近的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN演算法常用於數據挖掘中的分類，起到了至關重要的作用。
2.Naive Bayes演算法
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。這種演算法在數據挖掘工作使用率還是挺高的，一名優秀的數據挖掘師一定懂得使用這一種演算法。
3.CART演算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我們常見的分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。這兩個思想也就決定了這種演算法的地位。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於KNN演算法、Naive Bayes演算法、CART演算法的相關知識，其實這三種演算法在數據挖掘中占據著很高的地位，所以說如果要從事數據挖掘行業一定不能忽略這些演算法的學習。
『拾』 數據挖掘有哪幾種方法
1、神經元網路辦法
神經元網路由於本身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數據發掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。
2、遺傳演算法
遺傳演算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優化演算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳演算法具有的暗含並行性、便於和其他實體模型交融等特性促使它在數據發掘中被多方面運用。
3、決策樹演算法辦法
決策樹演算法是一種常見於預測模型的優化演算法，它依據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規模性的數據處理辦法。
粗集基礎理論是一種科學研究不精準、不確定性專業知識的數學工具。粗集辦法幾個優勢：不必得出附加信息;簡單化鍵入信息的表述室內空間;優化演算法簡易，便於實際操作。粗集處理的方針是附近二維關系表的信息表。
4、遮蓋正例抵觸典例辦法
它是使用遮蓋悉數正例、抵觸悉數典例的觀念來找尋規范。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的選擇子相溶則舍棄，反過來則保存。按此觀念循環系統悉數正例種子，將獲得正例的規范(選擇子的合取式)。
5、數據剖析辦法
在資料庫查詢欄位名項中心存有二種相關：函數關系和相關剖析，對他們的剖析可選用應用統計學辦法，即使用統計學原理對資料庫查詢中的信息展開剖析。可展開常見統計剖析、多元回歸剖析、相關性剖析、差異剖析等。
6、含糊集辦法
即使用含糊不清結合基礎理論對具體難題展開含糊不清評定、含糊不清管理決策、含糊不清系統識別和含糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般含糊不清結合基礎理論是用從屬度來描繪含糊不清事情的亦此亦彼性的。
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