三.FP-tree算法 下面介绍一种使用了与Apriori完全不同的方法来发现频繁项集的算法FP-tree。FP-tree算法在过程中没有像Apriori一样产生候选集，而是采用了更为紧凑的数据结构组织tree, 再直接从这个结构中提取频繁项集。FP-tree算法的过程为：首先对事务中的每个项计算支持度，丢弃其中非频繁的项，每个项的支持度进行倒序排序。同时对每一条事务中的项也按照倒序进行排序。根据每条事务中事务项的新顺序，依此插入到一棵以Null为...
贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向无环图，图中的每个结点均表示一个随机变量,图中两结点间若存在着一条弧，则表示这两结点相相应的随机变量是概率相依的，反之则说...
感知机—神经网络最基本的模型 感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取1和0）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面.其中，w0? 是一个偏差值，这个条件是必要的，如果没有这个条件，切平面会经过原点。我们需要这个偏差值控制决策平面到原点的距离。 下图中感知机实现了与门和或门的功能为了求得合适的超平面，我们导入了基于误分类的损...
关联规则挖掘（Association rule mining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒与尿布) 基本概念 1、支持度的定义：support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如：support({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%。 2、自信度的定义：confidence(X-->Y) = |X交...
2017-02-11 Mail：10867910@qq.comC4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，积累经验，为后续决策服务。 该算法目前能找到各类版本，C、JAVA、PYTHON。而SQL版本闻所未闻，前篇我有提过，数据处理，SQL为王，如何以SQL的思维来实现C4.5决策树算法是本篇的重点。 PS:...
1.决策树算法 决策树，又称判定树，是一种类似二叉树或多叉树的树结构。决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支，也就是类似流程图的过程，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。它对大量样本的属性进行分析和归纳。根结点是所有样本中信息量最大的属性，中间结点是以该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性，决策树的叶结点是样本的类别值...
在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比较重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到很多实际业务中，本文对关联规则挖掘做一个小的总结。 首先，和聚类算法一样，关联规则挖掘属于无监督学习方法，它描述的是在一个事物中物品间同时出现的在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比较重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到很多实际业务中，本文对关联规则挖掘做一个小的总结。 首先，和聚类算...
决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。 决策树由决策结点决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复...
欢迎进入Windows社区论坛，与300万技术人员互动交流 >>进入 数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包欢迎进入Windows社区论坛，与300万技术人员互动交流 >>进入 数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法...
最近由于需求翻阅了一些数据挖掘相关资料，对数据挖掘过程中的分类技术进行了理解和研究，遂记录如下。 1、数据挖掘概述 数据挖掘，就是提取或者挖掘数据，主要通过对已获得的大量数据进行深度整理和分析，其分析结果可以反映过去结果和预测未来趋势。目前几 最近由于需求翻阅了一些数据挖掘相关资料，对数据挖掘过程中的分类技术进行了理解和研究，遂记录如下。1、数据挖掘概述数据挖掘，就是提取或者挖掘数据，主要通过对已获得...
第1关：数据集介绍 import pandas as pd f500 = pd.read_csv('f500.csv',index_col=0) f500.index.name = None# 请在此添加代码，分别打印f500的类型和形状大小 #********** Begin **********# print(type(f500)) print(f500.shape) #********** End **********# 第5关：值统计的方法 import pandas as pd f500 = pd.read_csv('f500.csv',index_col=0) f500.index.name = None f500_sel = f500.iloc[[0,1,2,3,4,8]]# 请在此添加代码...
文章目录 第四章 分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型 4.经典分类方法4.1 决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率 过拟合问题4.2 KNN算法什么是KNN算法？KNN基本思想KNN算法过程算法计算步骤算法的优缺点KNN的常见问题 4.3 朴素贝叶斯什么是贝叶斯分类算法？第四章 分类 1.分类基本概念 分类是一种数据分析形势，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型叫分...
一.K-means均值聚类算法原理对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,…Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E： 其中μi是簇Ci的均值向量，有时也称为质心，表达式为： 二.K-means均值聚类算法步骤：数据样本间的相似性度量：欧式距离评价聚类性能的准则函数：最小误差准则函数输入：簇的数目k和包含n个对...
数据挖掘算法—K-Means算法 Python版本 简介 又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。 基本思想 k-means算法比较简单。在k-means算法中，用cluster来表示簇；容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-means算法流程如下：选取k个初始质心（作为初始cluster，每个初始cluster只包含一个点）； repeat： 对每个样本点，计算得到距其最近的质心，将其类别标为该质心所对应的cluster； 重新计...
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘经典算法 1. C4.5：是机器学习算法中的一种分类...