第九课 2021年5月8日 数据挖掘基础-part 21

【数据挖掘基础】是数据分析领域中的重要组成部分，它涉及到对大量数据进行探索、模式发现以及知识提取的过程。在本课程的第九课中，主要讲解了数据挖掘中的四个关键任务：聚类（Clustering）、分类（Classification）、关联规则分析（Association Analysis）以及异常检测（Anomaly Detection），并特别关注了分类这一主题。 分类是数据挖掘中的核心任务之一，它旨在通过已有的数据，预测未知数据的类别。在本课中，讲解了基于贝叶斯定理的分类方法，即贝叶斯分类器。贝叶斯分类器利用概率框架来解决分类问题，通过计算给定属性值下类别的后验概率来预测未知数据的类别。 贝叶斯定理公式表示为：P(C|A) = P(A|C) * P(C) / P(A)，其中P(C|A)是后验概率，P(A|C)是似然概率，P(C)是先验概率，而P(A)是证据概率。在实际应用中，我们通常假设属性之间在给定类别的情况下是独立的，这被称为朴素贝叶斯假设。因此，贝叶斯分类器简化为：P(C|A1, A2, ..., An) = P(A1|C) * P(A2|C) * ... * P(An|C) * P(C) / P(A1, A2, ..., An)。 为了估计这些概率，我们需要从数据中学习。对于离散属性，我们可以计算属于特定类别的样本中具有某一属性值的实例数量与该类别总样本数量的比值。例如，若要计算给定类别下某属性的状态概率，可以统计该状态下属于该类别的样本数除以该类别总样本数。对于连续属性，情况会复杂些，通常需要进行离散化或者使用其他概率密度估计方法。 在提供的数据集中，我们看到了一个包含"Refund"、"Marital Status"和"Taxable Income"等属性的示例，以及对应的类别"Evade"。通过对这些数据的分析，我们可以估算出各个属性在不同类别下的条件概率，进而使用贝叶斯定理为新样本进行分类。 在实际应用中，朴素贝叶斯分类器因其计算简单、效果良好而广泛使用，但其朴素的假设（属性之间的独立性）在某些复杂场景下可能并不成立，这可能导致分类性能下降。然而，即使如此，贝叶斯分类器仍然是许多实际问题的首选方法，特别是在文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 总结起来，本课主要介绍了数据挖掘的基础知识，特别是分类任务中的贝叶斯方法，通过理解贝叶斯定理和朴素贝叶斯分类器的工作原理，我们可以更有效地对数据进行分类预测。同时，还强调了从数据中估计概率的重要性，这对于构建有效的分类模型至关重要。