A. 數據挖掘 K-NN演算法 這個題 過程對嗎！！！幫忙下 謝謝
過程正確。不需要一定要和第一個比。
KNN演算法[5]的基本思路是[6]：在給定新文本後，考慮在訓練文本集中與該新文本距離最近（最相似）的 K 篇文本，根據這 K 篇文本所屬的類別判定新文本所屬的類別，具體的演算法步驟如下：
一、:根據特徵項集合重新描述訓練文本向量
二、:在新文本到達後，根據特徵詞分詞新文本，確定新文本的向量表示
三、:在訓練文本集中選出與新文本最相似的 K 個文本，
B. .+通過這門課,你都學到了哪些數據挖掘演算法+(列舉3個)
摘要 KNN演算法，這種分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似，即特徵空間中最鄰近的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN演算法常用於數據挖掘中的分類，起到了至關重要的作用。
C. 三種經典的數據挖掘演算法
演算法，可以說是很多技術的核心，而數據挖掘也是這樣的。數據挖掘中有很多的演算法，正是這些演算法的存在，我們的數據挖掘才能夠解決更多的問題。如果我們掌握了這些演算法，我們就能夠順利地進行數據挖掘工作，在這篇文章我們就給大家簡單介紹一下數據挖掘的經典演算法，希望能夠給大家帶來幫助。
1.KNN演算法
KNN演算法的全名稱叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近鄰，簡稱為KNN演算法，這種分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似，即特徵空間中最鄰近的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN演算法常用於數據挖掘中的分類，起到了至關重要的作用。
2.Naive Bayes演算法
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。這種演算法在數據挖掘工作使用率還是挺高的，一名優秀的數據挖掘師一定懂得使用這一種演算法。
3.CART演算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我們常見的分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。這兩個思想也就決定了這種演算法的地位。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於KNN演算法、Naive Bayes演算法、CART演算法的相關知識，其實這三種演算法在數據挖掘中占據著很高的地位，所以說如果要從事數據挖掘行業一定不能忽略這些演算法的學習。
D. 如何使用 r 語言的 knn 演算法進行分類
K最近鄰分類演算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰。
kNN演算法的核心思想是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別（類似投票），並具有這個類別上樣本的特性。
該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。
E. 數據挖掘常用演算法有哪些
1、 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯(NB)屬於生成式模型(即需要計算特徵與類的聯合概率分布)，計算過程非常簡單，只是做了一堆計數。NB有一個條件獨立性假設，即在類已知的條件下，各個特徵之間的分布是獨立的。這樣樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快於判別模型，如邏輯回歸，所以只需要較少的訓練數據即可。即使NB條件獨立假設不成立，NB分類器在實踐中仍然表現的很出色。它的主要缺點是它不能學習特徵間的相互作用，用mRMR中的R來講，就是特徵冗餘。
2、邏輯回歸(logistic regression)
邏輯回歸是一個分類方法，屬於判別式模型，有很多正則化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用樸素貝葉斯那樣擔心特徵是否相關。與決策樹與SVM相比，還會得到一個不錯的概率解釋，甚至可以輕松地利用新數據來更新模型(使用在線梯度下降演算法online gradient descent)。如果需要一個概率架構(比如，簡單地調節分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區間)，或者希望以後將更多的訓練數據快速整合到模型中去，那麼可以使用它。
3、 線性回歸
線性回歸是用於回歸的，而不像Logistic回歸是用於分類，其基本思想是用梯度下降法對最小二乘法形式的誤差函數進行優化。
4、最近鄰演算法——KNN
KNN即最近鄰演算法，其主要過程為：計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離(常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等);對上面所有的距離值進行排序;選前k個最小距離的樣本;根據這k個樣本的標簽進行投票，得到最後的分類類別;如何選擇一個最佳的K值，這取決於數據。
5、決策樹
決策樹中很重要的一點就是選擇一個屬性進行分枝，因此要注意一下信息增益的計算公式，並深入理解它。
6、SVM支持向量機
高准確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數據在原特徵空間線性不可分，只要給個合適的核函數，它就能運行得很好。在動輒超高維的文本分類問題中特別受歡迎。可惜內存消耗大，難以解釋，運行和調參也有些煩人，而隨機森林卻剛好避開了這些缺點，比較實用。
F. 常用的數據挖掘演算法有哪幾類
常用的數據挖掘演算法分為以下幾類：神經網路，遺傳演算法，回歸演算法，聚類分析演算法，貝耶斯演算法。
目前已經進入大數據的時代，所以數據挖掘和大數據分析的就業前景非常好，學好大數據分析和數據挖掘可以在各個領域中發揮自己的價值；同時，大數據分析並不是一蹴而就的事情，而是需要你日積月累的數據處理經驗，不是會被輕易替代的。一家公司的各項工作，基本上都都用數據體現出來，一位高級的數據分析師職位通常是數據職能架構中領航者，擁有較高的分析和思辨能力，對於業務的理解到位，並且深度知曉公司的管理和商業行為，他可以負責一個子產品或模塊級別的項目，帶領團隊來全面解決問題，把控手下數據分析師的工作質量。
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G. 數據挖掘的方法及實施
數據挖掘的方法及實施
作為一門處理數據的新興技術，數據挖掘有許多的新特徵。首先，數據挖掘面對的是海量的數據，這也是數據挖掘產生的原因。其次，數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的，有復雜的數據結構，維數大。最後，數據挖掘是許多學科的交叉，運用了統計學，計算機，數學等學科的技術。以下是常見和應用最廣泛的演算法和模型：
傳統統計方法：①抽樣技術：我們面對的是大量的數據，對所有的數據進行分析是不可能的也是沒有必要的，就要在理論的指導下進行合理的抽樣。②多元統計分析：因子分析，聚類分析等。③統計預測方法，如回歸分析，時間序列分析等。
可視化技術：用圖表等方式把數據特徵用直觀地表述出來，如直方圖等，這其中運用的許多描述統計的方法。可視化技術面對的一個難題是高維數據的可視化。
決策樹：利用一系列規則劃分，建立樹狀圖，可用於分類和預測。常用的演算法有CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0等。
神經網路：模擬人的神經元功能，經過輸入層，隱藏層，輸出層等，對數據進行調整，計算，最後得到結果，用於分類和回歸。
遺傳演算法：基於自然進化理論，模擬基因聯合、突變、選擇等過程的一種優化技術。
關聯規則挖掘演算法：關聯規則是描述數據之間存在關系的規則，形式為「A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn」。一般分為兩個步驟：①求出大數據項集。②用大數據項集產生關聯規則。
除了上述的常用方法外，還有粗集方法，模糊集合方法，Bayesian Belief Netords，最鄰近演算法（k-nearest neighbors method（KNN））等。
數據挖掘的實施流程
前面我們討論了數據挖掘的定義，功能和方法，現在關鍵的問題是如何實施，其一般的數據挖掘流程如下：
問題理解和提出→數據准備→數據整理→建立模型→評價和解釋
問題理解和提出：在開始數據挖掘之前最基礎的就是理解數據和實際的業務問題，在這個基礎之上提出問題，對目標有明確的定義。
數據准備：獲取原始的數據，並從中抽取一定數量的子集，建立數據挖掘庫，其中一個問題是如果企業原來的數據倉庫滿足數據挖掘的要求，就可以將數據倉庫作為數據挖掘庫。
數據整理：由於數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的，有復雜的數掘結構，就要對數據進行初步的整理，清洗不完全的數據，做初步的描述分析，選擇與數據挖掘有關的變數，或者轉變變數。
建立模型：根據數據挖掘的目標和數據的特徵，選擇合適的模型。
評價和解釋：對數據挖掘的結果進行評價，選擇最優的模型，作出評價，運用於實際問題，並且要和專業知識結合對結果進行解釋。
以上的流程不是一次完成的，可能其中某些步驟或者全部要反復進行。
H. 數據挖掘中的分類技術
數據挖掘中的分類技術
KNN（K最近鄰演算法）
演算法核心：如果一個樣本在特徵空間中K個最相似的樣本中的大多數屬於一個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別的特徵
在確定分類時只依靠最鄰近的一個或幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬類別，在做決策時只與極少數的相鄰樣本有關
由於KNN方法主要依靠周圍有限的臨近樣本，而不是依靠判別類域的方法來確定樣本所屬類別。對於類域交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更合適
決策樹
決策樹要解決的問題是用哪些屬性充當這棵樹的各個節點的問題，決策樹按分裂標准不同可以分為基於資訊理論的方法和基於最小GINI指標方法
神經網路
神經網路的學習是一個過程，並按照一定的規則（學習演算法）調整各層的權值矩陣，待網路各層權值都收斂到一定值，學習過程結束
支持向量機（SVM）
盡量把樣本中從更高維度看起來在一起的樣本合在一起
支持向量機的目的是找到一個最優超平面，使分類間隔最大。最優超平面就是要求分類面不但能將兩類正確分開，而且使分類間隔最大
在兩類樣本中離分類面最近且位於平行於最優超平面上的點就是支持向量，為找到最優超平面，只要找到所有的支持向量即可
對於非線形支持向量機，通常做法為把線形不可分轉換成線形可分，通過一個非線形映射將低維輸入空間中的數據特徵映射到高維。
I. 數據挖掘的方法有哪些
數據挖掘的的方法主要有以下幾點：
1.分類挖掘方法。分類挖掘方法主要利用決策樹進行分類，是一種高效且在數據挖掘方法中佔有重要地位的挖掘方法。為了對數據進行較為准確的測試並據此分類，我們採用決策樹演算法，而決策樹中比較典型的幾種方法為：ID3演算法，此方法具有較強的實用性，適用於大規模數據處理；KNN演算法，此方法算量較大，適用於分別類別的數據處理。
2..聚類分析挖掘方法。聚類分析挖掘方法主要應用於樣品與指標分類研究領域，是一種典型的統計方法，廣泛應用於商業領域。此聚類分析方法根據適用對象不同又可分為四種分析挖掘方法：基於網格的聚類分析方法、基於分層的聚類方法、基於密度的聚類挖掘方法和基於模型的聚類方法。
3.預測方法。預測方法主要用於對知識的預測以及對連續數值型數據的挖掘，傳統的預測方法主要分為：時間序列方法、回歸模型分析法、灰色系統模型分析。而現在預測方法主要採用神經網路與支持向量機演算法，進行數據分析計算，同時可預測未來數據的走向趨勢。
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J. 大數據挖掘的演算法有哪些
大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. Logistic回歸，LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型，LR是值得使用的。
3.決策樹，DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題，DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林等集成學習演算法被提出來的原因。
4.支持向量機，很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。
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