數據挖掘與演算法
⑴ 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。
⑵ 數據挖掘與演算法是什麼關系
data mining：數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性（屬於Association rule learning）的信息的過程。reference:數據挖掘2.聚類和分類：關於這些，我相信再好的演算法，都會有一定的准確度，我沒有說這些東西不重要。
3.如果你的數據量足夠大，舉個例子說明吧，數據挖掘是這樣做的，你要判斷什麼樣的蘋果是甜的，應該這樣做，去超市買蘋果，總結甜蘋果的特徵 A B ，第二次你也去買蘋果，就選具備這些特徵值的。存的的問題有可能買到的蘋果還不是甜的，可能原因是要同時包含特徵C。但是如果你數據量足夠大，足夠大，你要買的蘋果直接能夠找到，一模一樣的蘋果，是不是甜的，都已經知道啦，直接取出來不就好了嗎？前提是數據你想要什麼有什麼。
⑶ 數據挖掘演算法是做什麼的
演算法是利用計算機解決問題的處理步驟，簡而言之，演算法就是解決問題的步驟。
演算法必須具備兩個重要條件：
有效性：演算法必須要為給定的任務給出正確的結果，即，有滿足條件的輸入值時，此演算法一定要保證正常工作（返回正確的輸出值）。表明演算法有效性的方法之一就是斷點。斷點設置在演算法的任意位置上，判斷此位置是否滿足給出的條件，即，程序是否正確運行。
終止性：演算法中沒有永遠反復執行，即，沒有無限循環，且不返回答案的情況。演算法終止性可以用反復處理結束條件的判斷變數，或經過有限次的反復一定能到達結束條件等方法證明。
⑷ 數據挖掘與演算法是什麼關系
data mining：數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性（屬於Association rule learning）的信息的過程。reference:數據挖掘2.聚類和分類：關於這些，我相信再好的演算法，都會有一定的准確度，我沒有說這些東西不重要。 3.如果你的數據量足夠大，舉個例子說明吧，數據挖掘是這樣做的，你要判斷什麼樣的蘋果是甜的，應該這樣做，去超市買蘋果，總結甜蘋果的特徵 A B ，第二次你也去買蘋果，就選具備這些特徵值的。存的的問題有可能買到的蘋果還不是甜的，可能原因是要同時包含特徵C。但是如果你數據量足夠大，足夠大，你要買的蘋果直接能夠找到，一模一樣的蘋果，是不是甜的，都已經知道啦，直接取出來不就好了嗎？前提是數據你想要什麼有什麼。 @黃宇恆@肖智博@葛少華@余天升
⑸ 數據挖掘中的經典演算法
大家都知道，數據挖掘中有很多的演算法，不同的演算法有著不同的優勢，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。那麼大家知道不知知道數據挖掘中的經典演算法都有哪些呢？在這篇文章中我們就給大家介紹數據挖掘中三個經典的演算法，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。
1.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大於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。這種演算法在數據挖掘中是十分常見的演算法。
2.支持向量機
而Support vector machines就是支持向量機，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，這種方法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。這些優點也就成就了這種演算法。
3.C4.5演算法
然後我們給大家說一下C4.5演算法，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，並對ID3演算法進行了改進，這種改進具體體現在四個方面，第一就是在樹構造過程中進行剪枝，第二就是能夠完成對連續屬性的離散化處理，第三就是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，第四就是能夠對不完整數據進行處理。那麼這種演算法的優點是什麼呢？優點就是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。
相信大家看了這篇文章以後對The k-means algorithm演算法、Support vector machines、C4.5演算法有了比較是深刻的了解，其實這三種演算法那都是十分重要的演算法，能夠幫助數據挖掘解決更多的問題。大家在學習數據挖掘的時候一定要注意好這些問題。
⑹ 數據挖掘建模和演算法區別
數據挖掘建模是一個過程，一般通過數據行業理解、數據預處理、演算法選取、測試評估、部署應用這幾個環節，演算法是一種的模塊，現在的大數據挖掘並不在演算法而在數據。
數據挖掘建模可以稱為一個手段，一整套方案，來實現目標，它是個大方向；
用決策樹建模可以認為是比較具體的策略，套路，但是也包含了很多細致的演算法；
⑺ 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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⑻ 數據挖掘演算法
決策樹，聚類。。。。神經網路，你要啥
⑼ 數據挖掘模型和數據挖掘演算法是一回事嗎
你是不是看到SQL Server的SSAS？
模型是指包含一種或多種演算法組成一個流程，將數據套進去得到結果。
演算法廣泛的說就是一切能解決問題的方法。
簡化的說（估計是你這個意思）就是其中部分，演算法是別人獨立思考出來的，一般會歸納成一類一類的