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數據挖掘常見演算法

發布時間:2025-02-10 23:05:45

❶ 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。

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