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数据挖掘导论(第二版)第3章:分类-基础.pptx
数据挖掘导论(第二版)第3章:分类-基础.pptx
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数据分析
第三章 分类
分类
:
基本概念
,
决策
树
,
模型评估
分类
:
定义
给定一个数据集
合
(
训练集
)
–
每个记录都包含了一个属性
集合
,
其中有一个属性内容
是
类别
.
通过学习训练集
,得到一个
模型
,该模型是一个
函数,功能为通
过除类别属性之
外的属性值计算
能得到类别值
.
目标
:
预测事先不知道类
别的数据,使得预
测结
果越准确越好
.
–
训练集决定了模型预测的精确度,一般来说,训练集被
分成两块,学习数据和测试数据,学习数据用来获取模
型,测试数据用来检验模型精度
.
02/03/202
0
2
分类任务案例
任务
属性集
,
x
分类标签
,
y
电子邮件信
息分类
通过邮件的标题和内容提
取相关的特征
垃圾邮件
非垃圾邮件
肿瘤细胞的
识别
从
x
光或
MRI
扫描中提
取的特征
恶性或者良性
星系分类
从天文望远镜图像中提取
特征
椭圆、螺旋或不规则
形状的星系
02/03/202
0
3
例
02/03/202
0
4
学习模型
归纳
推论
模型
Tid
A
ttrib1
A
ttrib2
Attrib3
Class
1
Yes
Large
125K
No
2
No
Medium
100K
No
3
No
Small
70K
No
4
Yes
Medium
120K
No
5
No
Large
95K
Yes
6
No
Medium
60K
No
7
Yes
Large
220K
No
8
No
Small
85K
Yes
9
No
Medium
75K
No
10
No
Small
90K
Yes
10
Tid
A
ttrib1
A
ttrib2
Attrib3
Class
11
No
Small
55K
?
12
Yes
Medium
80K
?
13
Yes
Large
110K
?
14
No
Small
95K
?
15
No
Large
67K
?
10
检验集
学习方法
训练集
应用模型
分类计数
基础的分类器
–
基于决策树的算
法
–
基于规则的分类
器
–
最近邻分类器
–
神经网络
–
深度学习
–
朴素贝叶斯和贝
叶斯信念网络
–
支持向量机
集成分类器
–
Boosting, Bagging,
随机森林
02/03/202
0
5
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