优质文档 十大经典数据挖掘算法R语言实现 共28页.pdf

#Something about the data mining 数据挖掘(Data mining):是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器 学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据分析十大经典算法: 1.Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 2.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是 ID3 算法。 3. Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes） 4. K-means 算法：是一种聚类算法 5. SVM：一种监督式学习方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中 6.CART:分类与回归树,下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝 7. KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。 8. Pagerank:是 google 算法的重要内容。 9. adaboost:是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。 10. EM：最大期望值法。 注意:十大算法大概分类: KNN，决策树(以 C4.5)为例,SVM,AdaBoost,CART,Naive Bayes 都是分类作为目的的算法 而 K-means 是最常见的聚类算法；Apiori 是关联规则挖掘算法;EM 是一种概率模型参数的算 法;PageRank 是一种链接分析的算法，主要用于图数据里，对结点重要性进行排名. 数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它与计算机科学紧密相连，涉及统计学、在线分析、情报检索、机器学习和模式识别等多个领域。在R语言中，我们可以实现多种经典的数据挖掘算法，以帮助我们从数据中发现模式、规律和趋势。 1. Apriori算法：Apriori是最具影响力的关联规则挖掘算法，用于找出频繁项集。它基于“频繁项集的子集必须也是频繁的”这一核心思想，通过递推算法找到满足最小支持度的项集。在实际应用中，如购物篮分析，Apriori可以帮助我们发现商品之间的关联性。 2. C4.5决策树算法：C4.5是ID3算法的升级版，用于构建分类决策树。它通过信息熵和信息增益来选择最佳分割属性，递归地划分数据空间，最终形成易于理解的决策规则。 3. Naive Bayes算法：这是一种基于贝叶斯定理的简单但强大的分类算法，假设各特征之间相互独立。在文本分类和垃圾邮件过滤等领域有着广泛应用。 4. K-means算法：K-means是一种无监督学习的聚类算法，通过迭代调整样本分配，使得同一簇内的样本点间距离最小，不同簇间的距离最大。 5. SVM（支持向量机）：SVM是一种监督学习方法，适用于分类和回归分析。它通过构建最大边距超平面将不同类别数据分开，能处理高维空间问题。 6. CART（分类与回归树）：CART算法结合了分类和回归，通过递归二分的方式构建树状模型。同时，它还引入了剪枝策略，防止过拟合。 7. KNN（K-最近邻）：KNN是一种懒惰学习方法，它在分类时才计算最近邻，理论成熟，适用于小规模数据集。R语言中可以利用此算法对数据进行分类或回归。 8. PageRank：Google的PageRank算法通过链接分析确定网页的重要性，它考虑了网页之间的链接关系，对网络节点的重要性进行排名。 9. AdaBoost：AdaBoost是一种集成学习的迭代算法，通过弱分类器的组合生成强分类器。每次迭代都会强化那些错误率高的弱分类器，以提高整体性能。 10. EM（期望最大化）：EM算法用于估计概率模型的参数，特别是在存在缺失数据或隐变量的情况下，如混合高斯模型的参数估计。 这些算法在R语言中都有相应的包支持实现，如`arules`用于关联规则挖掘，`rpart`用于构建决策树，`kmeans`实现K-means聚类，`e1071`包提供了SVM函数，`class`包则包含了KNN算法等。通过对这些算法的理解和应用，数据分析师能够深入洞察数据，为决策提供有力支持。在实际项目中，根据数据特性和任务需求，选择合适的算法进行建模，是数据挖掘过程的关键步骤。