knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是 ...
数据挖掘入门系列教程 二 之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https: www.cnblogs.com xiaohuiduan category .html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系。这篇博客我们会讨论简单的分类问题。 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别 也就是目标 这个变量。分类应用的目的是根据已 ...
2020-03-09 00:12 0 1560 推荐指数:
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是 ...
数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 ...
目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 支持度(support): 置信度(confidence): 提升度(Lift): Apriori 算法 ...
一、引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法。 正确率 ...
从无到有,陆陆续续一个数据挖掘入门系列的教程就写了18篇博客了,这个是我没有想到的,本来以为可能写10篇博客就结束了,但是写着写着写着写着就写了这么多: 数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析 数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列教程 ...
定义的数据类或者概念集的分类器。这一步中会使用分类算法分析已有数据来构造分类器。 第二步骤是使用第一步 ...
OneR算法简介 OneR又称1-R,是1993出现的一种极为简单的分类算法模型,它可以产生一个单层的决策树。 OneR算法是一个简单、廉价的方法,但是常常能够获得一个非常好的结果,用于描述数据中的结构。 OneR算法的使用非常广泛,可以简单的得到一个对数据的概括性了解,有时候甚至可以直接 ...
数据挖掘入门系列教程(七)之朴素贝叶斯进行文本分类 贝叶斯分类算法是一类分类算法的总和,均以贝叶斯定理为基础,故称之为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类算法就是其中最简单的分类算法。 朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法很简单很简单,就一个公式如下所示: \[P(B|A) = \frac ...