数据挖掘之分类——基于规则的分类器
算法简介 基于规则的分类器是使用一组"if...then..."规则来对记录进行分类的技术。 模型的规则用析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表示，其中R称作规则集，ri 是分类规则或析取项。 每一个分类规则可以表示为如下形式： ri ...
原文：数据挖掘学习笔记：分类器（二）
人工神经网络 ANN ANN是有相互连接的结点和有项链构成。 感知器。 感知器的一般模型如下所示： 分类思想：Ij Sum Wi Oi a，其中Ij为特定的类标号,Wi为输入向量的权重,Oi为输入属性的值，a为偏置因子。用这个模型就可以对未知的记录分类。图中的激活函数的用处是：将某个Ij的计算值映射到相应的类标号中。在训练一个感知器时，最初将所有的权重随机取值，而训练一个感知器模型就相当于不断的调 ...
2014-11-02 21:22 0 3652 推荐指数：
相关推荐
数据挖掘——学习笔记 （聚类算法分类）
聚类分析计算方法主要有如下几种： 1. 划分法(partitioning methods) 给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个 ...
《数据挖掘导论》学习笔记（一）
四种主要的数据挖掘任务： 1、预测建模任务 分类：用于预测离散的目标变量 回归：用于预测连续的目标变量 2、关联分析 3、聚类分析 4、异常检测 主要的数据质量问题：存在噪声和离群点，数据遗漏、不一致或重复，数据有偏差，或者在别的方面，数据不代表描述所设 ...
《数据挖掘：概念与技术》—学习笔记
2-1数据对象与属性类型 数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，对象可以是顾客、商品或销售•，在医疗数据库中，对象可以是患者；在大学的数据库中，对象可以是学生、教授和课程。通常，数据对象用属性描述。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。如果数据对象存放在数据库中 ...
机器学习&数据挖掘笔记_25（PGM练习九：HMM用于分类）
前言： 本次实验是用EM来学习HMM中的参数，并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类。实验内容请参考coursera课程：Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据 ...
数据挖掘笔记(一)
一些概念与定义 数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。 数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。通常，数据仓库用称做数据立方体（data cube ...
数据挖掘之KNN分类
分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯 ...
《数据挖掘导论》笔记 （一）
绪论 什么是数据挖掘 数据挖掘是再大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。（发现先前未知的有用模式，还可以预测未来观测结果） 并非所有的信息发现都视为数据挖掘，例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面，则是信息检索。尽管如此，人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索 ...