数据挖掘概念与技术原书第2版第6章 数据挖掘算法之分类和预测算法 共36页.pptx

分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描述重要数据类或预测未来的数据趋势 的模型 分类： 预测类对象的分类标号（或离散值） 根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据 预测： 建立连续函数值模型 比如预测空缺值，或者预测顾客在计算机设备上的花费 典型应用 欺诈检测、市场定位、性能预测、医疗诊断 【分类】 银行贷款员需要分析数据，来弄清哪些贷款申请者是安全的，哪些是有风险的（将贷款申请者分为“安全”和“有风险”两类） 我们需要构造一个分类器来预测类属编号，比如预测顾客属类 【预测】 银行贷款员需要预测贷给某个顾客多少钱是安全的 构造一个预测器，预测一个连续值函数或有序值，常用方法是回归分析 数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的技术，它包含了多种算法，其中分类和预测是最常见的两种分析形式。这两种方法主要用于构建模型，以便描述数据的重要类别或预测未来趋势。 分类是针对离散值的问题，它的目的是预测类对象的分类标签。例如，银行贷款员可能需要分析贷款申请者的数据，将他们分为“安全”和“有风险”两类。在这个过程中，我们会利用训练数据集和类标号属性构建一个分类器，这个分类器能够根据新数据的特征来预测其所属类别。分类算法如决策树、贝叶斯分类、K近邻等，它们通过学习训练集中的模式来生成分类规则，然后对未知数据进行预测。 预测则涉及连续值，通常用于估计某个数值或序列，如预测顾客在计算机设备上的花费。银行贷款员在预测时需要确定对某个顾客贷款的安全金额，这可以通过回归分析等方法实现，构建一个预测模型，该模型可以映射输入（如顾客的信用评分、收入等）到输出（安全贷款额度）。 分类与预测的主要区别在于，分类处理的是离散的类别标签，而预测处理的是连续的数值。在实现过程中，两者都包括学习和应用模型两个步骤。学习阶段，算法分析训练数据来构建模型；应用阶段，模型被用来预测未知数据的类别或数值。 监督学习是一种有指导的学习方法，用于分类和预测，其中训练数据包含了每个样本的类别标签。而在无监督学习中，类别标签是未知的，算法需要自行发现数据的内在结构，如聚类。 为了优化分类和预测的效果，数据预处理是必不可少的。这包括数据清理（处理噪声和缺失值）、相关性分析（去除无关或冗余属性）、数据变换和归约（如规范化和特征选择），这些步骤可以提升模型的准确性、效率和泛化能力。 比较不同分类和预测方法时，通常关注以下标准：预测准确率、运行速度、鲁棒性（处理异常和缺失值的能力）、可扩展性（处理大数据集的能力）以及可解释性（模型的清晰度和理解难度）。例如，决策树是一种常见的分类方法，它以树状结构表示规则，易于理解和解释，但可能会产生过拟合问题，因此需要通过剪枝等手段来优化。 总结来说，数据挖掘中的分类和预测是数据分析的关键工具，它们在金融风险评估、市场营销、性能预测等多个领域都有广泛应用。理解并掌握这些算法和技术对于数据驱动的决策制定至关重要。