一、概念 關聯(Association) 關聯就是把兩個或兩個以上在意義上有密切聯系的項組合在一起。 關聯規則(AR,Assocaition Rules) 用於從大量數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。(購物籃分析) 協同過濾(CF,Collaborative Filtering ...
數據離散化 數據離散化的一種常用方法是依據數據的相關性程度進行離散化,最常見的算法就是ChiMerge算法 定義 chimerge是基於chi squre的,監督的,自底向上 合並的 一種數據離散化方法。 卡方檢驗 x y z A x y z a B x y z b x y z N 統計AB屬性的獨立性: . 分別計算期望頻率,例如 A, x 期望頻率為a x N . 計算卡方值k x E A, ...
2018-03-17 17:23 0 1366 推薦指數:
一、概念 關聯(Association) 關聯就是把兩個或兩個以上在意義上有密切聯系的項組合在一起。 關聯規則(AR,Assocaition Rules) 用於從大量數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。(購物籃分析) 協同過濾(CF,Collaborative Filtering ...
數據挖掘算法總結 1.分類算法 所謂分類,簡單來說,就是根據文本的特征或屬性,划分到已有的類別中。常用的分類算法包括:決策樹分類法,朴素的貝葉斯分類算法(native Bayesian classifier)、基於支持向量機(SVM)的分類器,神經網絡法,k-最近鄰法(k-nearest ...
Apriori算法 首先,Apriori算法是關聯規則挖掘中很基礎也很經典的一個算法。 轉載來自:鏈接:https://www.jianshu.com/p/26d61b83492e 所以做如下補充: 關聯規則:形如X→Y的蘊涵式,其中, X和Y分別稱為關聯規則的先導(antecedent ...
說明奧:菜鳥的自我學習,可能有錯。 Close算法原理: 一個頻繁閉合項目集的所有閉合子集一定是頻繁的,一個非頻繁閉合項目集的所有閉合超集一定是非頻繁的。 close算法是對Apriori算法的改進 具體步驟為: 1.先找到候選1項目集FCC1 並得到其支持度和閉合 2.之后 ...
一、數據挖掘定義 1.技術上的定義及含義 數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不全然的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中。提取隱含在當中的、人們事先不知道的、但又是潛在實用的信息和知識的過程。 這個定義包含好幾層含義:數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的;發現的是用戶感興趣 ...
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 ...
1、K-近鄰算法(Knn) 其原理為在一個樣本空間中,有一些已知分類的樣本,當出現一個未知分類的樣本,則根據距離這個未知樣本最近的k個樣本來決定。 舉例:愛情電影和動作電影,它們中都存在吻戲和動作,出現一個未知分類的電影,將根據以吻戲數量和動作數量建立的坐標系中距離未知分類所在點的最近的k ...
清華大學研究生公開課 數據挖掘是數據科學,是多領域交叉學科:數據挖掘 = 機器學習 + 人工智能 + 模式識別 + 統計學 數據挖掘的廣泛應用: Business Intelligence Data Analytics Big Data Decision Support ...