模型分类算法

㈠ 数学建模建模分为几种类型，分别用什么法求解

数学建模应当掌握的十类算法
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算 法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题 属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、 Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉 及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计 中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是 用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实 现比较困难，需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛 题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好 使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只 认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非 常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常 用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调 用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该 要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）

㈡ 三种经典的数据挖掘算法

算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。
1.KNN算法
KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似，即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法常用于数据挖掘中的分类，起到了至关重要的作用。
2.Naive Bayes算法
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。这种算法在数据挖掘工作使用率还是挺高的，一名优秀的数据挖掘师一定懂得使用这一种算法。
3.CART算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我们常见的分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。这两个思想也就决定了这种算法的地位。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于KNN算法、Naive Bayes算法、CART算法的相关知识，其实这三种算法在数据挖掘中占据着很高的地位，所以说如果要从事数据挖掘行业一定不能忽略这些算法的学习。

㈢ 常见的分类方法

主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。

（1）决策树

决策树是用于分类和预测的主要技术之一，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、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。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的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。

主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。

（2）贝叶斯

贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive

Bayes）算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN（Tree
Augmented Na?ve Bayes)算法，它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。

（3）人工神经网络

人工神经网络（Artificial
Neural
Networks，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中，大量的节点（或称”神经元”，或”单元”）之间相互联接构成网络，即”神经网络”，以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练，训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能，经过训练的网络就可用于对象的识别。

目前，神经网络已有上百种不同的模型，常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络（Boltzmann机）、竞争神经网络（Hamming网络，自组织映射网络）等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。

（4）k-近邻

k-近邻(kNN，k-Nearest

Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本，看这k个样本中多数属于哪一类，就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法，它存放样本，直到需要分类时才进行分类，如果样本集比较复杂，可能会导致很大的计算开销，因此无法应用到实时性很强的场合。

（5）支持向量机

支持向量机（SVM，Support
Vector Machine）是Vapnik根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43]
，它的最大特点是根据结构风险最小化准则，以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题，支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面，由此确定该区域中未知样本的类别。

（6）基于关联规则的分类

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来，对于如何将关联规则挖掘用于分类问题，学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则，其中condset是项(或属性-值对)的集合，而C是类标号，这种形式的规则称为类关联规则（class
association
rules，CARS）。关联分类方法一般由两步组成：第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则；第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。属于关联分类的算法主要包括CBA[44]
，ADT[45] ，CMAR[46] 等。

（7）集成学习（Ensemble Learning）

实际应用的复杂性和数据的多样性往往使得单一的分类方法不够有效。因此，学者们对多种分类方法的融合即集成学习进行了广泛的研究。集成学习已成为国际机器学习界的研究热点，并被称为当前机器学习四个主要研究方向之一。

集成学习是一种机器学习范式，它试图通过连续调用单个的学习算法，获得不同的基学习器，然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题，可以显着的提高学习系统的泛化能力。组合多个基学习器主要采用（加权）投票的方法，常见的算法有装袋[47]
（Bagging），提升/推进[48, 49] （Boosting）等。

有关分类器的集成学习见图2-5。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器，所以有可能减少单个分类器的误差，获得对问题空间模型更加准确的表示，从而提高分类器的分类准确度。

图2-5：分类器的集成学习

以上简单介绍了各种主要的分类方法，应该说其都有各自不同的特点及优缺点。对于数据库负载的自动识别，应该选择哪种方法呢？用来比较和评估分类方法的标准[50]

主要有：（1）预测的准确率。模型正确地预测新样本的类标号的能力；（2）计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间；（3）强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力；（4）可伸缩性。对于数据量很大的数据集，有效构造模型的能力；（5）模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解，则愈受欢迎。

㈣ 流失预警建模时需要输出模型的规则，则选用哪一种分类算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indivial)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。

㈤ 常见决策树分类算法都有哪些

在机器学习中，有一个体系叫做决策树，决策树能够解决很多问题。在决策树中，也有很多需要我们去学习的算法，要知道，在决策树中，每一个算法都是实用的算法，所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法，希望能够帮助大家更好地去理解决策树。
1.C4.5算法
C4.5算法就是基于ID3算法的改进，这种算法主要包括的内容就是使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理；使用k交叉验证降低了计算复杂度；针对数据构成形式，提升了算法的普适性等内容，这种算法是一个十分使用的算法。
2.CLS算法
CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
3.ID3算法
ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性，利用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法，以信息增益和信息熵，作为对象分类的衡量标准。ID3算法结构简单、学习能力强、分类速度快适合大规模数据分类。但同时由于信息增益的不稳定性，容易倾向于众数属性导致过度拟合，算法抗干扰能力差。
3.1.ID3算法的优缺点
ID3算法的优点就是方法简单、计算量小、理论清晰、学习能力较强、比较适用于处理规模较大的学习问题。缺点就是倾向于选择那些属性取值比较多的属性，在实际的应用中往往取值比较多的属性对分类没有太大价值、不能对连续属性进行处理、对噪声数据比较敏感、需计算每一个属性的信息增益值、计算代价较高。
3.2.ID3算法的核心思想
根据样本子集属性取值的信息增益值的大小来选择决策属性，并根据该属性的不同取值生成决策树的分支，再对子集进行递归调用该方法，当所有子集的数据都只包含于同一个类别时结束。最后，根据生成的决策树模型，对新的、未知类别的数据对象进行分类。
在这篇文章中我们给大家介绍了决策树分类算法的具体内容，包括有很多种算法。从中我们不难发现决策树的算法都是经过不不断的改造趋于成熟的。所以说，机器学习的发展在某种程度上就是由于这些算法的进步而来的。

㈥ 用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣

常见的机器学习分类算法就有，不常见的更是数不胜数，那么我们针对某个分类问题怎么来选择比较好的分类算法呢？下面介绍一些算法的优缺点：

1. 朴素贝叶斯
比较简单的算法，所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感。如果条件独立性假设成立，即各特征之间相互独立，朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，如逻辑回归收敛得更快，因此只需要较少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点现实生活中特征之间相互独立的条件比较难以实现。

2. 逻辑回归
模型训练时，正则化方法较多，而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与支持向量机相比，逻辑回归模型还会得到一个不错的概率解释，你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型（使用在线梯度下降算法）。如果你需要一个概率架构（比如简单地调节分类阈值，指明不确定性，获得置信区间），或者你以后想将更多的训练数据快速整合到模型中去，逻辑回归是一个不错的选择。

3. 决策树
决策树的分类过程易于解释说明。它可以毫无压力地处理特征间的交互关系并且是非参数化的，因此你不必担心异常值或者数据是否线性可分。它的一个缺点就是不支持在线学习，于是在新样本到来后，决策树需要全部重建。另一个缺点是容易过拟合，但这也就是诸如随机森林（或提升树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一点），它快速并且可调，同时你无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数，所以随机森林相当受欢迎。

4. 支持向量机
高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。

但是，好的数据却要优于好的算法，设计优良特征比优良的算法好很多。假如你有一个超大数据集，那么无论你使用哪种算法可能对分类性能都没太大影响（此时就根据速度和易用性来进行抉择）。
如果你真心在乎准确率，你一定得尝试多种多样的分类器，并且通过交叉验证选择最优。

㈦ 人工智能的分类算法是什么

人工智能的分类是两大类中之一，另一个是预测，分类就是使用模型学习分类模式

㈧ 分类和聚类的区别及各自的常见算法

1、分类和聚类的区别：
Classification (分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习)，
Clustering (聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在Machine Learning中被称作unsupervised learning (无监督学习).
2、常见的分类与聚类算法
所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。如在自然语言处理NLP中，我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题，一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分类法等等。
分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。
而K均值(K-mensclustering)聚类则是最典型的聚类算法(当然，除此之外，还有很多诸如属于划分法K中心点（K-MEDOIDS）算法、CLARANS算法；属于层次法的BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；基于密度的方法：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；基于网格的方法：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；基于模型的方法)。

㈨ 可用于分类的算法有哪些

太多了,
最不实用但是分类错误率最低的：贝叶斯方法.
最简单的是最近邻方法,从最近邻方法又引申出现在极为流行的基于实例（或基于记忆）的方法（Memory Based）.
经典的：隐马尔可夫模型（HMM）,最大熵,条件随机场（CRF,这个比较新）
最流行的：winnow,bagging,ada boost等等

㈩ 数学建模分类模型有哪些

数学建模常用模型有哪些？

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算

法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要

处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题

属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、

Lingo软件实现）

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉

及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计

中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是

用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实

现比较困难，需慎重使用）

7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛

题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好

使用一些高级语言作为编程工具）

8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只

认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非

常重要的）

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常

用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调

用）

10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该

要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab