但是在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次掃描和排序，這將導致算法在實際應用中效率低下。決策樹算法的優(yōu)點是:分類準確率高；(2)生成的圖案簡單；(3)對噪聲數據具有魯棒性。因此，它是目前應用最廣泛的歸納推理算法之一，受到了數據挖掘研究者的廣泛關注。

本文共2680字，閱讀時間預計七分鐘。聚類算法1。本質上就是把數據分成不同的類別，讓相似的數據在同一類別，不相似的數據在不同類別。2.分類算法用來解決什么問題？文本聚類、圖像聚類、商品聚類容易發(fā)現(xiàn)規(guī)律。解決數據稀疏的問題。3.聚類算法的基礎知識。1.層次聚類與非層次聚類——不同類之間是否存在包含關系。2.硬聚類vs軟聚類——硬聚類:每個對象只屬于一個類——軟聚類:每個對象以一定概率屬于每個類。3.用向量表示對象——每個對象用一個向量表示，可以看作是高維空間中的一個點——所有對象形成一個數據空間(矩陣)——相似度計算。

(1,2):2,(1,3):6...(5,5):0}6.評價方法——internal evaluation):方法:沒有外部標準，無監(jiān)督的同源物是否相似，跨類差異是否越小，聚類效果越好，反之亦然——外部評價法(外部評價法)。

Datamining(英文:Datamining)，又譯為數據挖掘和數據挖掘。這是數據庫知識發(fā)現(xiàn)(KDD)的一個步驟。數據挖掘一般是指通過算法從大量數據中尋找隱藏信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，通過統(tǒng)計學、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來實現(xiàn)上述目標。

姓名:崔勝學No。:【嵌入式牛簡介】:本文討論的kNN算法是監(jiān)督學習中的分類方法之一。所謂監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，是指訓練數據是否被標注，如果是，則為監(jiān)督學習，否則為無監(jiān)督學習。監(jiān)督學習是根據輸入數據(訓練數據)學習一個模型，可以預測后續(xù)的輸入。在監(jiān)督學習中，輸入變量和輸出變量可以是連續(xù)的，也可以是離散的。如果輸入變量和輸出變量都是連續(xù)變量，則稱為回歸；如果輸出變量是有限離散變量，則稱為分類；輸入變量和輸出變量都是變量序列，這就是所謂的標記樸素貝葉斯。這是一個簡單但非常強大的預測建模算法。它被稱為樸素貝葉斯，因為它假設每個輸入變量都是獨立的。* *這個假設很硬，在現(xiàn)實生活中根本不滿足，但是這個技術對于大多數復雜問題還是很有效的。貝葉斯原理、貝葉斯分類和樸素貝葉斯是有區(qū)別的。貝葉斯原理是最大的概念，解決了概率論中的“逆概率”問題。在這個理論的基礎上，人們設計了貝葉斯分類器。樸素貝葉斯分類器是貝葉斯分類器的一種，也是最簡單、最常用的分類器。

* *好在大多數情況下，樸素貝葉斯的分類效果還是不錯的。樸素貝葉斯分類器依賴于精確的自然概率模型，在監(jiān)督學習樣本集中可以達到非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型的參數估計采用最大似然估計方法，換句話說，樸素貝葉斯模型可以在沒有貝葉斯概率或任何貝葉斯模型的情況下工作。樸素貝葉斯分類常用于文本分類，特別是對于英語等語言，分類效果非常好。

數據挖掘的核心是對數據建模的過程。所有的數據挖掘產品都有這個建模過程，不同的是它們構建模型的方式不同。在數據挖掘中可以使用許多不同的算法。決策樹是一種經常使用的技術，它可以用來分析數據以及進行預測。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C4.5，決策樹方法直觀，這是它最大的優(yōu)點。缺點是隨著數據復雜度的增加，分支數量增加，管理難度加大。

近年來，神經網絡越來越受到人們的重視，因為它為解決大型復雜問題提供了一種相對有效和簡單的方法。神經網絡常用于兩類問題:分類和回歸。它最大的優(yōu)點是能準確預測復雜問題。神經網絡的缺點是網絡模型是黑箱，預測值難以理解；神經網絡過度擬合。IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司都是該產品的供應商。

數據挖掘的算法有很多，不同的算法有不同的優(yōu)勢，也發(fā)揮不同的作用?？梢哉f算法為數據挖掘做出了巨大的貢獻。如果我們想了解數據挖掘，我們必須了解這些算法。下面繼續(xù)介紹關于數據挖掘的算法知識。1.Apriori算法是挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的最有影響力的算法之一。

該關聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾型關聯(lián)規(guī)則。這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱為頻率集，這個算法比較復雜，但是也很實用。2.最大期望算法在統(tǒng)計計算中，最大期望算法是尋找概率模型中參數的最大似然估計的算法，其中概率模型依賴于不可觀測的隱變量，最大期望常用于機器學習和計算機視覺的數據聚合領域。