《数据挖掘》之分类和预测.pptx

数据挖掘中的分类和预测是两种核心的技术，它们都是通过对历史数据进行分析来提炼有用信息，以便对未来事件做出预测或对未知数据进行标记。分类主要关注的是离散的、定性的结果，例如将用户分为不同的群体，如“安全”或“有风险”的贷款申请人。而预测则涉及到连续的、定量的估计，比如预测顾客可能的消费金额。 分类过程通常分为两个阶段：学习和应用。学习阶段，分类算法使用训练数据集构建分类器，这其中包括了一系列的特征（属性）和对应的类别标签。例如，一个简单的分类规则可能是：“如果工作年限大于6年或职位为教授，则为终身职位”。这个规则是通过分析训练数据学习得来的。在应用阶段，利用建立的分类器对新的未知数据进行分类，评估模型的准确率，即比较模型预测的类别与实际类别的一致性。 预测同样分为两个步骤。根据无类标号属性的训练数据构建预测模型，如回归分析。然后，用模型对新数据进行预测，输出连续值，如预测顾客的贷款额度。预测模型可以表示为一个函数，如 y=f(X)，其中X是输入变量，y是连续的输出结果。 监督学习是分类的主要方法，它依赖于已知的类别标签来指导模型的训练。无监督学习则不同，它不依赖于类别标签，而是寻找数据中的自然聚类结构。例如，聚类可以用于发现客户群体，而无需事先知道具体的类别。 为了优化分类和预测的效果，需要对数据进行预处理。这包括数据清理，去除噪声，处理缺失值，以及相关性分析，去除不相关或冗余的属性。此外，数据变换和归约也很重要，如规范化，以缩小数值范围，提高算法的效率和精度。 比较分类和预测方法时，主要考虑以下指标：预测准确率、运行速度、健壮性（处理异常和缺失值的能力）、可伸缩性（处理大数据集的能力）和可解释性（模型的清晰度和理解性）。决策树是一种常用的工具，它的结构直观，易于解释，能够同时满足分类和预测的需求。通过属性测试和分支，决策树能有效地对新数据进行分类或预测。 例如，一个简单的决策树可能基于年龄、学生身份和信用评级来预测用户是否会购买电脑。如果用户是年轻人且信用良好，那么他们购买电脑的可能性就较大。这样的决策树模型既具有较高的可解释性，也能在一定程度上反映数据的内在规律。通过不断调整和优化决策树的结构，可以进一步提升其预测性能。