数据挖掘的十大经典算法

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数据挖掘的十大经典算法


一、C4.5

C4.5,是机器学习算法中的一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。


二、The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k < n)。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。


三、 Support vector machines

支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机。它是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。


四、The Apriori algorithm

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。


五、最大期望(EM)算法

在统计计算中,最大期望 (EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。


六、 PageRank

PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里•佩奇(Larry Page)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,即这个等级方法是以佩奇来命名的。PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量,衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票, 被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多。


七、AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器。


八、 kNN: k-nearest neighbor classification

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)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。


九、 Naive Bayes

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。


十、 CART: 分类与回归树

CART, Classification and Regression Trees。 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。


数据挖掘的十大经典算法


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思迈特企业数据挖掘平台(Smartbi Mining)是用于预测性分析的独立产品,旨在为企业所做的决策提供预测性智能。该平台不仅可为用户提供直观的流式建模、拖拽式操作和流程化、可视化的建模界面,还提供了大量的数据预处理操作。此外,它内置了多种实用的、经典的机器学习算法,这些算法配置简单降低了机器学习的使用门槛,大大节省了企业成本,并支持标准的PMML模型输出,可以将模型发送到Smartbi统一平台,与商业智能平台实现了完美整合。


数据挖掘的十大经典算法


Smartbi Mining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法,包含了分类、回归、聚类、预测、关联,5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型:逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外,Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能,包括字段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

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