十大数据挖掘算法及各自优势

势!十大数据挖掘算法及各自优势1. C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法 是ID3算法.C4.5算法继承了 ID3算法的优点并在以下几方面对ID3 算法进行了改进：1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏 向选择取值多的属性的不足；2）在树构造过程中进行剪枝；3）能够完成对连续属性的离散化处理；4）能够对不完整数据进行处理。C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，而导致算法的低效。2. 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。3. Support vector machines支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论 文中一般简称SVM )。它是一种监督式孥晋的方法，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。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误 差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的模式识别支持向量机 指南。van der Walt和Barnard将支持向量机和其他分类器进行 了比较。4. The Apriori algorithmApriori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。5. 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。6. PageRankPageRank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 数量和质量俩衡量网站的价值。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。这个就是所谓的“链接流行度”衡量多少人愿意将 他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论 文的被引述的频度即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文 的权威性就越高。7. AdaBoostAdaboost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最后 融合起来，作为最后的决策分类器。8. kNN: k-nearest neighbor classificationK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。9. 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。10. CART:分类与回归树CART, Classification and Regression Treeso 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。