工学知识发现与机器学习PPT学习教案.pptx

《工学知识发现与机器学习》的PPT学习教案涵盖了数据挖掘的重要任务——分类，以及相关的机器学习方法。分类在预测领域发挥着关键作用，它通过历史数据学习模型，以便对未来数据进行类别预测。在医疗诊断、信用评估、图像识别等领域，分类方法有着广泛的应用。 分类方法主要有四种类型：基于距离的分类、决策树分类、贝叶斯分类和规则归纳。基于距离的分类方法依赖于数据点之间的相似度，通常通过计算距离来决定归属类别。算法4-1展示了一个基本的过程，即比较每个元组与类中心的距离，以确定最近的类。K-近邻算法（KNN）是这类方法的一个例子，它选取与待分类元组最近的K个训练样本，根据多数类别决定目标类别。 决策树分类则是通过构建树状结构来做出决定，每个内部节点表示一个特征测试，每个分支代表一个测试输出，而叶节点则对应类别。这种方法易于理解和解释，但可能产生过拟合。 贝叶斯分类基于概率理论，尤其是贝叶斯定理，用于估计给定属性值下类别的先验概率。这种方法在处理不确定性数据时特别有用。 规则归纳方法则试图发现数据集中的规则模式，形成易于理解的“如果-那么”规则。这些规则可以直接应用于新数据的分类。 解决分类问题通常包括两个主要步骤：通过训练数据集构建分类模型，这个过程可以是监督学习，因为每个训练样本都有已知的类别标签。评估模型的预测准确性，并用它来对未知类别的新数据进行分类。 在实际应用中，选择合适的分类方法取决于数据的特性、任务需求以及对预测精度和解释性的要求。理解并掌握这些基本的分类方法是机器学习和数据挖掘的基础，对于提升预测模型的性能至关重要。