一个优秀的数据分析师,除了要掌握基本的统计学、数据分析思维、数据分析工具之外,还需要掌握基本的数据挖掘思想,帮助我们挖掘出有价值的数据,这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距所在。



国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。今天主要分享其中10种经典算法,内容较干,建议收藏备用学习。
1. C4.5

C4.5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,因而导致算法的低效(相对的CART算法只需要扫描两次数据集,以下仅为决策树优缺点)。



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)。它是一种監督式學習的方法,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 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。



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. 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. 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最后融合起来,作为最后的决策分类器。



8. 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。



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。
数据分析一定要懂的定理——贝叶斯定理
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 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(二元切分法);第二个想法是用验证数据进行剪枝(预剪枝、后剪枝)。在回归树的基础上的模型树构建难度可能增加了,但同时其分类效果也有提升。



参考书籍:《机器学习实战》
源:不论如何未来很美好
温馨提示:
1、在论坛里发表的文章仅代表作者本人的观点,与本网站立场无关。
2、论坛的所有内容都不保证其准确性,有效性,时间性。阅读本站内容因误导等因素而造成的损失本站不承担连带责任。
3、当政府机关依照法定程序要求披露信息时,论坛均得免责。
4、若因线路及非本站所能控制范围的故障导致暂停服务期间造成的一切不便与损失,论坛不负任何责任。
5、注册会员通过任何手段和方法针对论坛进行破坏,我们有权对其行为作出处理。并保留进一步追究其责任的权利。
回复

使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    625

    主题

    1545

    帖子

    3751

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3751
    发表于 2021-10-15 22:47:15 | 显示全部楼层
    沙发
    好像不太靠谱
    回复

    使用道具 举报

    591

    主题

    1555

    帖子

    3713

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3713
    发表于 2021-10-15 22:48:07 | 显示全部楼层
    板凳
    Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
    回复

    使用道具 举报

    553

    主题

    1377

    帖子

    3307

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3307
    发表于 2021-10-15 22:48:30 | 显示全部楼层
    地板
    数据分析技术
    回复

    使用道具 举报

    620

    主题

    1619

    帖子

    3872

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3872
    发表于 2021-10-15 22:49:14 | 显示全部楼层
    5#
    收藏学习
    回复

    使用道具 举报

    569

    主题

    1465

    帖子

    3501

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3501
    发表于 2021-10-15 22:49:21 | 显示全部楼层
    6#
    转发了
    回复

    使用道具 举报

    591

    主题

    1555

    帖子

    3713

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3713
    发表于 2021-10-15 22:50:11 | 显示全部楼层
    7#
    转发了
    回复

    使用道具 举报

    526

    主题

    1412

    帖子

    3368

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3368
    发表于 2021-10-15 22:50:56 | 显示全部楼层
    8#
    转发了
    回复

    使用道具 举报

    596

    主题

    1491

    帖子

    3612

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3612
    发表于 2021-10-15 22:51:30 | 显示全部楼层
    9#
    转发了
    回复

    使用道具 举报

    610

    主题

    1499

    帖子

    3626

    积分

    论坛元老

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    3626
    发表于 2021-10-15 22:52:28 | 显示全部楼层
    10#
    转发了
    回复

    使用道具 举报

    12下一页
    • 售后服务
    • 关注我们
    • 社区新手

    QQ|手机版|小黑屋|数据通

    Powered by datatong.net X3.4  © 2008-2020 数据通