數據挖掘之分類——基於規則的分類器
算法簡介 基於規則的分類器是使用一組"if...then..."規則來對記錄進行分類的技術。 模型的規則用析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表示，其中R稱作規則集，ri 是分類規則或析取項。 每一個分類規則可以表示為如下形式： ri ...
原文：[數據挖掘課程筆記]基於規則的分類-順序覆蓋算法（sequential covering algorithm）
Rule set 學習的規則集初試為空 for 每個類c do repeat Rule Learn One Rule D,Att vals,c 從D中刪除被Rule覆蓋的元組 until終止條件被滿足 Rule set Rule set Rule end for 返回Rule set 以上是順序覆蓋算法的基本過程 Learn One Rule采用一種貪心的深度優先策略。每當面臨添加一個新的屬性測 ...
2015-10-13 21:56 0 2434 推薦指數：
相關推薦
數據挖掘算法-Apriori Algorithm（關聯規則）
數據挖掘算法-Apriori Algorithm（關聯規則） Apriori algorithm是關聯規則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關聯規則挖掘算法。關聯規則的目的就是在一個數據集中找出項與項 ...
數據挖掘——學習筆記 （聚類算法分類）
聚類分析計算方法主要有如下幾種： 1. 划分法(partitioning methods) 給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。而且這K個分組滿足下列條件：（1） 每一個分組至少包含一個數據紀錄；（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個 ...
基於規則的分類——RIPPER算法
在《分類：基於規則的分類技術》中已經比較詳細的介紹了基於規則的分類方法，RIPPER算法則是其中一種具體構造基於規則的分類器的方法。在RIPPER算法中，有幾個點是算法的重要構成部分，需要強調一下 規則排序方式 RIPPER算法中采用的仍然是基於類的規則 ...
數據挖掘的常用分類算法
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 ...
數據挖掘系列（7）分類算法評價
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 ...
數據挖掘算法之-關聯規則挖掘(Association Rule)
在數據挖掘的知識模式中，關聯規則模式是比較重要的一種。關聯規則的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是數據中一種簡單但很實用的規則。關聯規則模式屬於描述型模式，發現關聯規則的算法屬於無監督學習的方法。 一、關聯規則的定義和屬性 考察一些涉及許多物品的事務：事務 ...
數據挖掘之分類算法---knn算法(有matlab例子)
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一種經典的分類算法.注意,不是聚類算法.所以這種分類算法 必然包括了訓練過程. 然而和一般性的分類算法不同,knn算法是一種懶惰算法.它並非像其他的分類算法先通過訓練建立分類模型.,而 是一種被動的分類過程.它是 ...