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数据挖掘十大经典算法简介

图像处理 xhhjin 2166浏览 0评论

国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 年 12 月在香港评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

实际上不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的十八种算法,随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。

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下面对评选出来的十大经典算法做个简单介绍:

1、C4.5 算法

C4.5 算法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。C4.5 算法继承了 ID3 算法的优点,并在以下几方面对 ID3 算法进行了改进:

(1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;
(2)在树构造过程中进行剪枝;
(3)能够完成对连续属性的离散化处理;
(4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。

2、K-Means 算法

K-Means 算法是一个聚类算法,把 n 个对象根据他们的属性分为 k 个分割,k < n。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为它们都试图找到数据中自然聚类的中心。

3、支持向量机

支持向量机,英文为 Support Vector Machine,简称 SV 机(论文中一般简称 SVM)。它是一种监督式学习的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假 定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。一个极好的指南是 C.J.C Burges 的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

4、Apriori 算法

Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。

5、最大期望算法

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。

6、PageRank

PageRank 是 Google 算法的重要内容。2001 年 9 月被授予美国专利,专利人是 Google 创始人之一拉里•佩奇(Larry Page)。因此,PageRank 里的 page 不是指网页,而是指佩奇,即这个等级方法是以佩奇来命名的。

PageRank 根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank 背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票,被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank 这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多,一般判断这篇论文的权威性就越高。

7、AdaBoost

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(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。

8、K 最近邻分类算法

K 最近邻 (k-Nearest Neighbor,KNN) 分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。

9、朴素贝叶斯

在众多的分类模型中,应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBC)。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC 模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。理论上,NBC 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为 NBC 模型假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,这给 NBC 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时,NBC 模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时,NBC 模型的性能最为良好。

10、CART: 分类与回归树

CART, Classification and Regression Trees。 在分类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;第二个想法是用验证数据进行剪枝。

更多内容:

1,详细解释数据挖掘中的 10 大算法(上)
2,详细解释数据挖掘中的 10 大算法(下)


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