1.分類 分類是數據挖掘中的一項非常重要的任務，利用分類技術可以從數據集中提取描述數據類的一個函數或模型（也常稱為分類器），並把數據集中的每個對象歸結到某個已知的對象類中。從機器學習的觀點，分類技術是一種有指導的學習，即每個訓練樣本的數據對象已經有類標識，通過學習可以形成表達數據對象與類標識 ...

（2017-04-17 銀河統計） 聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種多元統計方法，也是數據挖掘技術的基本方法。所謂類，通俗地說，就是指相似元素的集合。聚類分析起源於分類學，在考古的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類。隨着生產技術和科學的發展，人類的認識 ...

計算機工程與應用2012，48 數據挖掘的重要任務之一就是發現大型數據中的積聚現象，並加以定量化描述。聚類分析就是按照某種相似性度量，具有相似特征的樣本歸為一類，使得類內差異相似度較小，而類間差異較大。迄今為止。聚類還沒有一個學術界公認的定義。這里給出Everitt[1]在1974 年關 ...

人工神經網絡（ANN） ANN是有相互連接的結點和有項鏈構成。 （1）感知器。 感知器的一般模型如下所示： 分類思想：Ij = Sum(Wi*Oi) + a，其中Ij為特定的類標號,Wi為輸入向量的權重,Oi為輸入屬性的值，a為偏置因子。用這個模型就可以對未知的記錄分類。圖中 ...

一.系統聚類法 1.基本思想 將模式樣本按距離准則逐步分類，類別由多到少，直到獲得合適的分類要求為止。 算法： 第一步：設初始模式樣本共有N個，每個樣本自成一類，即建立N類，。計算各類之間的距離（初始時即為各樣本間的距離），得到一個N*N維的距離矩陣D(0)。這里，標號(0)表示聚類 ...

一、引言 　　分類算法有很多，不同分類算法又用很多不同的變種。不同的分類算法有不同的特定，在不同的數據集上表現的效果也不同，我們需要根據特定的任務進行算法的選擇，如何選擇分類，如何評價一個分類算法的好壞，前面關於決策樹的介紹，我們主要用的正確率（accuracy）來評價分類算法。 　　正確率 ...

分類算法分類是在一群已經知道類別標號的樣本中，訓練一種分類器，讓其能夠對某種未知的樣本進行分類。分類算法屬於一種有監督的學習。分類算法的分類過程就是建立一種分類模型來描述預定的數據集或概念集，通過分析由屬性描述的數據庫元組來構造模型。分類的目的就是使用分類對新的數據集進行划分，其主要涉及分類規則 ...

目錄 (1)分類 (2)回歸分析 (3)聚類 (4)關聯規則 (5)神經網絡方法 (6)Web數據挖掘 在大數據時代，數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含 ...