增量挖掘演算法

① 數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

不僅僅是選中的十大演算法，其實參加評選的18種演算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。
1. C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；2) 在樹構造過程中進行剪枝；3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；4) 能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means演算法
k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。
3. Support vector machines
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。
4. The Apriori algorithm
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
5. 最大期望(EM)演算法
在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。
6. PageRank
PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)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。
9. Naive Bayes
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。10. CART: 分類與回歸樹
CART, Classification and Regression Trees。 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。

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② 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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③ 增量演算法與分治演算法各是什麼含義

增量演算法
增量演算法是平面投影法中一種常用的點雲剖分演算法,該演算法編程簡單,佔用內存少,計算速度較慢.針對
增量演算法的特點,改進演算法通過將不同位置的點剖分對應存儲到不同的邊鏈表和三角形鏈表中,降低了邊和三角形的搜索時間,提高了三角化的速度

分治演算法
分治演算法的基本思想是將一個規模為N的問題分解為K個規模較小的子問題，這些子問題相互獨立且與原問題性質相同。求出子問題的解，就可得到原問題的解。
分治法解題的一般步驟：
（1）分解，將要解決的問題劃分成若干規模較小的同類問題；
（2）求解，當子問題劃分得足夠小時，用較簡單的方法解決；
（3）合並，按原問題的要求，將子問題的解逐層合並構成原問題的解。

④ 數據挖掘的經典演算法

1. C4.5：是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法，其核心演算法是ID3演算法。
2. K-means演算法：是一種聚類演算法。
3.SVM：一種監督式學習的方法，廣泛運用於統計分類以及回歸分析中
4.Apriori ：是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google演算法的重要內容。
7. Adaboost:是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器然後把弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。
8.KNN:是一個理論上比較成熟的的方法，也是最簡單的機器學習方法之一。
9.Naive Bayes：在眾多分類方法中，應用最廣泛的有決策樹模型和樸素貝葉斯（Naive Bayes）
10.Cart：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，第二個是用驗證數據進行減枝。
關聯規則規則定義
在描述有關關聯規則的一些細節之前，我們先來看一個有趣的故事： 尿布與啤酒的故事。
在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，並一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在尿布與啤酒背後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。Agrawal等於1993年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機采樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。

⑤ 增量聚類演算法包括哪些

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增量聚類演算法
目前有關增量聚類的研究主要是將增量數據看成是時間序列數據或按特定順序的數據, 主要可以分成兩類: 一類是每次將所有數據進行迭代,即從第一個數據到最後一個數據進行迭代運算, 其優點是精度高, 不足之處是不能利用前一次聚類的結果, 浪費資源; 另一類是利用上一次聚類的結果,每次將一個數據點劃分到已有簇中, 即新增的數據點被劃入中心離它最近的簇中並將中心移向新增的數據點, 也就是說新增的數據點不會影響原有劃分, 其優點是不需要每次對所有數據進行重新聚類, 不足之處是泛化能力弱, 監測不出孤立點。因此, 如何設計增量聚類演算法以提高聚類效率, 成為當前聚類分析的一個重要挑戰。
目前存在各種各樣的聚類方法[ 3] , 傳統的聚類方法主要被劃分成五類: 基於層次的、基於劃分的、基於密度的、基於網格的和基於模型的聚類。基於層次的聚類和基於劃分的聚類是實際生活中應用最為廣泛的兩類。前者可以進一步劃分為自底向上和自頂向下兩種[ 1] , 例如CLIQUE[ 3] 、ENCLUS 和MAFIA[ 4] 屬於自底向上演算法, PROCLUS[ 5] 和ORCLUS[ 6 ]屬於自頂向下的演算法。但是, 傳統的層次聚類演算法由於計算量過大不適用於大數據集, 例如BIRCH[ 2] 和CURE[ 7 ] 。傳統的基於劃分的演算法包括k-means、k-modes等等, 其中k-means是現存聚類演算法中最經典的聚類演算法[ 8, 9] 。
增量聚類是維持或改變k 個簇的結構的問題。比如, 一個特定序列中的新的數據點可能被劃分到已有k 個簇的一個簇中, 也可能被劃分到新的簇中,此時會需要將另外兩個簇變成一個[ 10 ] 。自從H art igan在文獻[ 11]中提出的演算法被實現[ 12] , 增量聚類就吸引了眾人的關注。D. Fisher[ 13] 提出的COBWEB 演算法是一種涉及到增量形式數據點的增量聚類演算法。文獻[ 14, 15]中給出了與資料庫的動態方面相關的增量聚類的詳細闡述, 文獻[ 16􀀁 18]中列出了其廣泛應用的領域。對增量聚類產生興趣的動力是主存空間有限, 有些信息不需要存儲起來,例如數據點之間的距離, 同時增量聚類演算法可以根據數據點集的大小和屬性數進行擴展[ 19] 。文獻[ 10, 17]中也對於求解增量聚類問題的演算法進行了研究。
現在很多聚類演算法都是對單一數據類型的數據進行聚類, 但是現實數據中非常多的數據都是混合數據類型的數據, 既包含數值屬性數據, 還是分類屬性數據, 簡單地丟棄其中一種數據類型, 或者將其中一種數據類型轉換成另一種, 都會影響聚類的精度。因此, 混合屬性數據增量聚類的研究具有非常重要的意義。
2 基於傳統聚類方法及其變形的增量聚類演算法
現在對於增量聚類方法的增量處理主要集中在三個方面, 一類是基於傳統聚類方法及其各種變形的增量聚類演算法, 一類是基於生物智能的增量聚類演算法, 另一類是針對數據流的聚類演算法。

⑥ 增量演算法 在路徑規劃當中是什麼意思

路徑規劃其實分為兩種情況，一個是已知地圖的，一個是未知地圖的。
對於已知地圖的，路徑規劃就變成了一個全局優化問題，用神經網路、遺傳演算法有一些。
對於未知地圖的，主要就靠模糊邏輯或者可變勢場法。
對於未知環境能自己構建地圖的，也就是各種方法的結合了。

⑦ 演算法設計中的增量演算法(c#)

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⑧ 數據挖掘演算法有哪些

統計和可視化要想建立一個好的預言模型，你必須了解自己的數據。最基本的方法是計算各種統計變數（平均值、方差等）和察看數據的分布情況。你也可以用數據透視表察看多維數據。數據的種類可分為連續的，有一個用數字表示的值（比如銷售量）或離散的，分成一個個的類別（如紅、綠、藍）。離散數據可以進一步分為可排序的，數據間可以比較大小（如，高、中、低）和標稱的，不可排序（如郵政編碼）。圖形和可視化工具在數據准備階段尤其重要，它能讓你快速直觀的分析數據，而不是給你枯燥乏味的文本和數字。它不僅讓你看到整個森林，還允許你拉近每一棵樹來察看細節。在圖形模式下人們很容易找到數據中可能存在的模式、關系、異常等，直接看數字則很難。可視化工具的問題是模型可能有很多維或變數，但是我們只能在2維的屏幕或紙上展示它。比如，我們可能要看的是信用風險與年齡、性別、婚姻狀況、參加工作時間的關系。因此，可視化工具必須用比較巧妙的方法在兩維空間內展示n維空間的數據。雖然目前有了一些這樣的工具，但它們都要用戶「訓練」過他們的眼睛後才能理解圖中畫的到底是什麼東西。對於眼睛有色盲或空間感不強的人，在使用這些工具時可能會遇到困難。聚集（分群）聚集是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別很明顯，而同一個群之間的數據盡量相似。與分類不同（見後面的預測型數據挖掘），在開始聚集之前你不知道要把數據分成幾組，也不知道怎麼分（依照哪幾個變數）。因此在聚集之後要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣分群的意義。很多情況下一次聚集你得到的分群對你的業務來說可能並不好，這時你需要刪除或增加變數以影響分群的方式，經過幾次反復之後才能最終得到一個理想的結果。神經元網路和K-均值是比較常用的聚集演算法。不要把聚集與分類混淆起來。在分類之前，你已經知道要把數據分成哪幾類，每個類的性質是什麼，聚集則恰恰相反。關聯分析關聯分析是尋找資料庫中值的相關性。兩種常用的技術是關聯規則和序列模式。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。序列模式與此類似，他尋找的是事件之間時間上的相關性，如對股票漲跌的分析。關聯規則可記為A==>B，A稱為前提和左部（LHS），B稱為後續或右部（RHS）。如關聯規則「買錘子的人也會買釘子」，左部是「買錘子」，右部是「買釘子」。要計算包含某個特定項或幾個項的事務在資料庫中出現的概率只要在資料庫中直接統計即可。某一特定關聯（「錘子和釘子」）在資料庫中出現的頻率稱為支持度。比如在總共1000個事務中有15個事務同時包含了「錘子和釘子」，則此關聯的支持度為1.5%。非常低的支持度（比如1百萬個事務中只有一個）可能意味著此關聯不是很重要，或出現了錯誤數據（如，「男性和懷孕」）。要找到有意義的規則，我們還要考察規則中項及其組合出現的相對頻率。當已有A時，B發生的概率是多少？也即概率論中的條件概率。回到我們的例子，也就是問「當一個人已經買了錘子，那他有多大的可能也會買釘子？」這個條件概率在數據挖掘中也稱為可信度，計算方法是求百分比：（A與B同時出現的頻率）/（A出現的頻率）。讓我們用一個例子更詳細的解釋這些概念： 總交易筆數（事務數）：1,000包含「錘子」：50包含「釘子」：80包含「鉗子」：20包含「錘子」和「釘子」：15包含「鉗子」和「釘子」：10包含「錘子」和「鉗子」：10包含「錘子」、「鉗子」和「釘子」：5 則可以計算出： 「錘子和釘子」的支持度=1.5%（15/1,000）「錘子、釘子和鉗子」的支持度=0.5%（5/1,000）「錘子==>釘子」的可信度=30%（15/50）「釘子==>錘子」的可信度=19%（15/80）「錘子和釘子==>鉗子」的可信度=33%（5/15）「鉗子==>錘子和釘子」的可信度=25%（5/20）

⑨ 求助數據挖掘演算法CluStream演算法的C\C++實現

分析了數據流的特點，針對數據流聚類演算法CluStream對數據流中非球形聚類效果不好的情況，提出了基於數據流的不規則網格增量聚類演算法IIGStream．IIGStream演算法具備了傳統網格聚類演算法處理速度快的優點，同時能夠動態增量地調整網格結構．對新到來的數據點，通過判斷網格是否相連，保證了對於不同形狀聚類的聚類效果．IIGStream在聚類時無需預先指定聚類數目，且對孤立點不敏感．在真實數據集與模擬數據集上的實驗結果表明，IIGStream演算法具有良好的適用性和有效性，在聚類精度以及速度上均優於CluStream演算法

⑩ 什麼叫增量數據挖掘

以前的時候，數據增加的速度比較慢，所以一次數據挖掘之後，其模式可以使用很長時間；而現在，數據的增長速度太快了，一次數據挖掘之後，其模式往往不能表示現有狀態，所以提出通過增量方式，就是在原有模式上，結合新增數據進行再次挖掘，故名為增量數據挖掘。