数据挖掘之分类概述

汇报人:AA2024-01-25数据挖掘之分类概述目录CONTENCT分类基本概念与原理基于决策树分类方法基于K近邻分类方法基于朴素贝叶斯分类方法基于支持向量机分类方法集成学习在分类中应用总结与展望01分类基本概念与原理分类定义分类作用分类定义及作用分类是一种数据挖掘技术，通过对已知类别的样本进行学习，建立一个分类模型，用于预测新样本的类别。分类在数据挖掘中扮演着重要角色，它可以帮助我们理解数据的内在结构和规律，预测未知数据的类别，为决策提供支持。0102030405决策树算法通过构建决策树来实现分类，易于理解和解释，适用于处理离散型数据。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，适用于处理文本分类等任务。K近邻算法根据样本之间的距离进行分类，简单直观，但需要计算样本之间的距离。支持向量机算法通过寻找最优超平面来实现分类，适用于处理高维数据和二分类问题。神经网络算法模拟人脑神经元连接方式进行分类，具有强大的学习和泛化能力。常见分类算法简介召回率精确率准确率F1值ROC曲线和AUC值评估指标与性能度量真正例占实际为正例的比例，衡量分类器找出所有正例的能力。真正例占预测为正例的比例，衡量分类器预测为正例的准确程度。分类正确的样本数占总样本数的比例，衡量分类器的整体性能。精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了分类器的精确率和召回率。通过绘制不同阈值下的真正例率和假正例率曲线，计算曲线下的面积AUC值来评估分类器的性能。AUC值越大，分类器性能越好。02基于决策树分类方法特征选择决策树生成决策树剪枝从训练集中选择对分类最有用的特征进行分裂。常用的特征选择方法有信息增益、增益率和基尼指数等。根据选定的特征评估标准，递归地生成决策树。典型的算法有ID3、C4.5和CART等。通过去除一些子树或叶节点，降低决策树的复杂度，提高模型的泛化能力。决策树构建过程预剪枝在决策树生成过程中，提前停止树的生长。通常通过设置树的最大深度、最小样本数等参数来实现。后剪枝在决策树生成后，对其进行简化。常用的后剪枝方法有错误率降低剪枝（Reduced-ErrorPruning,REP）、悲观错误剪枝（PessimisticErrorPruning,PEP）和代价复杂度剪枝（CostComplexityPruning,CCP）等。优化方法针对决策树的优化方法包括集成学习（如随机森林、梯度提升决策树等）、特征工程（如特征选择、特征变换等）以及模型调参（如调整树的深度、叶子节点最少样本数等参数）。剪枝策略及优化方法ID3算法01采用信息增益作为特征选择标准，递归地构建决策树。但ID3算法倾向于选择取值较多的特征，且无法处理连续特征和缺失值。C4.5算法02在ID3算法的基础上进行了改进，采用增益率作为特征选择标准，能处理连续特征和缺失值。同时，C4.5算法引入了剪枝策略，提高了模型的泛化能力。CART算法03既可以用于分类也可以用于回归。在分类任务中，CART算法使用基尼指数作为特征选择标准，递归地构建二叉决策树。CART算法还支持后剪枝策略，进一步提高模型的性能。实例：ID3、C4.5和CART算法03基于K近邻分类方法K近邻算法原理及实现K近邻算法原理：K近邻算法是一种基于实例的学习，或者是局部逼近和将所有的计算推迟到分类之后进行的分类方法。通过测量不同数据点之间的距离进行分类。010203K近邻算法实现步骤计算待分类项与其他各项之间的距离。按照距离的递增关系进行排序。K近邻算法原理及实现选取距离最小的K个点。确定前K个点所在类别的出现频率。返回前K个点出现频率最高的类别作为预测分类。K近邻算法原理及实现欧氏距离最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的距离为：d(x,y)=√[(x1-y1)²+(x2-y2)²+...+(xn-yn)²]。曼哈顿距离曼哈顿距离是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和，即：d(x,y)=|x1-y1|+|x2-y2|+...+|xn-yn|。余弦相似度余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。如果夹角为90度，则相似度为0；如果两个向量的方向相同，则相似度为1。距离度量方式选择01020304数据准备特征提取训练模型测试与评估实例：手写数字识别使用K近邻算法对提取的特征进行训练，得到分类模型。从图像中提取出能够代表数字特征的数据，如形状、纹理等。收集手写数字的图像数据，并进行预处理，如图像大小归一化、去噪等。使用测试数据集对模型进行测试，评估模型的分类准确率、误差率等指标。04基于朴素贝叶斯分类方法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。通过计算样本属于各个类别的概率，选择概率最大的类别作为样本的所属类别。朴素贝叶斯算法原理包括三个主要步骤，分别是准备阶段、分类器训练阶段和分类器应用阶段。在准备阶段，需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取等；在分类器训练阶段，使用训练数据集对分类器进行训练，得到各个类别的先验概率和条件概率；在分类器应用阶段，使用训练好的分类器对测试数据集进行分类。朴素贝叶斯算法实现朴素贝叶斯算法原理及实现在朴素贝叶斯分类中，特征选择对于分类器的性能具有重要影响。通过选择合适的特征，可以提高分类器的准确性和效率。特征选择的重要性常见的特征选择方法包括基于统计的方法、基于信息论的方法和基于机器学习的方法等。这些方法可以帮助我们去除不相关或冗余的特征，保留对分类结果有重要影响的特征。特征选择的方法特征选择对性能影响垃圾邮件识别问题垃圾邮件识别是朴素贝叶斯分类的一个典型应用。通过训练一个朴素贝叶斯分类器，我们可以对新的邮件进行自动分类，识别出垃圾邮件和非垃圾邮件。实现步骤首先收集一组垃圾邮件和非垃圾邮件作为训练数据集，对数据进行预处理和特征提取；然后使用朴素贝叶斯算法训练分类器，得到各个类别的先验概率和条件概率；最后使用训练好的分类器对新的邮件进行分类，判断其是否为垃圾邮件。实例：垃圾邮件识别05基于支持向量机分类方法原理参数调优训练模型评估模型选择核函数数据预处理支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，用于数据分类和回归分析。它通过在高维空间中寻找一个超平面，使得不同类别的样本在该超平面上的投影距离最大化，从而实现分类。包括数据清洗、特征提取和标准化等。根据数据类型和问题特点选择合适的核函数。通过交叉验证等方法调整SVM参数，如惩罚因子C和核函数参数等。使用训练数据集对SVM模型进行训练。使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。支持向量机原理及实现核函数选择与参数调优线性核适用于线性可分问题，计算简单。多项式核适用于非线性问题，可通过调整多项式次数控制模型复杂度。适用于大多数非线性问题，具有较强的泛化能力。类似于神经网络中的激活函数，适用于某些特定问题。核函数选择与参数调优Sigmoid核高斯核（RBF）80%80%100%核函数选择与参数调优控制误分类的惩罚程度，C越大则对误分类的惩罚越重，模型越复杂。如多项式核的次数、高斯核的宽度等，影响模型的复杂度和泛化能力。通过交叉验证选择合适的参数组合，以获得最优的模型性能。惩罚因子C核函数参数交叉验证数据准备特征提取训练模型评估模型实例：文本情感分析收集文本数据并进行预处理，如分词、去除停用词、词向量表示等。利用词袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征。选择合适的核函数和参数，使用训练数据集对SVM模型进行训练。使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，并与其他算法进行比较分析。06集成学习在分类中应用集成学习思想及常见方法集成学习思想：集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。Bagging：从原始数据集中自助采样生成多个子数据集，对每个子数据集训练一个基学习器，然后将这些基学习器的结果结合。Boosting：从初始训练集训练一个基学习器，根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。Stacking：先训练出初级学习器，然后“生成”一个新数据集用于训练次级学习器。在这个新数据集中，初级学习器的输出被当作样例输入特征，而初始样本的标记仍被当作样例标记。原理随机森林是以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。特点简单、容易实现、计算开销小；在很多现实任务中展现出强大的性能；被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。随机森林和梯度提升树介绍原理梯度提升树是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。特点对于异常值的鲁棒性非常强；在相对少的调参时间情况下，预测的准备率也可以比较高；适用于低维数据和高维数据；可以做特征选择。随机森林和梯度提升树介绍问题背景信用卡欺诈是一个严重的问题，数据挖掘技术可以帮助银行识别潜在的欺诈行为。集成学习可以通过结合多个模型的预测结果来提高预测的准确性和稳定性，特别是在处理不平衡数据集（如信用卡欺诈数据，其中欺诈样本通常远少于正常样本）时表现优异。可以采用随机森林或梯度提升树等集成学习方法来构建分类模型，通过训练模型来学习正常交易和欺诈交易的特征差异，进而对新的交易进行预测和分类。应用集成学习的优势具体实现实例：信用卡欺诈检测07总结与展望VS直观易懂，分类速度快，适合处理非数值型数据。缺点容易过拟合，对连续属性处理不好，类别不平衡时影响较大。优点各类算法优缺点比较分类准确度高，对缺失数据和噪声数据有较好的健壮性。假设属性之间相互独立，实际中往往不成立。优点缺点各类算法优缺点比较优点分类效果好，尤其在高维空间中表现优异。缺点对参数和核函数选择敏感，计算复杂度高。各类算法优缺点比较优点可以处理复杂的非线性关系，具有强大的学习能力。要点一要点二缺点训练时间长，容易陷入局部最优解，对参数设置敏感。各类算法优缺点比较发展趋势和前沿技术探讨集成学习通过组合多个弱分类器来构建强分类器，提高分类精度和稳