資料探勘之分類

分類是構造乙個分類模型，輸入樣本的屬性值，輸出對應的類別，將每個樣本對映到預先定義好的類別。

分類的演算法分為以下兩步：

1、學習步，通過歸納分析訓練樣本集，來建立分類模型，得到分類規則；

2、分類步，先用已知的測試樣本集評估分類規則的準確率，如果準確率是可以接受的，則使用該模型對未知類標號的待測樣本集進行**。

分類屬於有監督學習，有監督學習基於一組包含**變數值和輸出變數值的樣本單元，將全部資料分為乙個訓練集和乙個驗證集，其中訓練集用於建立**模型，驗證集用於測試模型的準確性。得到乙個有效的**模型後，就可以**那些只有**變數的樣本單元的輸出值了。

主要分類演算法包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支援向量機、神經網路、貝葉斯網路等。

資料探勘之分類

分類的定義 通過學習得到目標函式f 也叫 分類模型 把每個屬性集x對映到乙個預先定義好的類稱號y。相關定義 訓練集 屬性 類標號 模型 測試集 分類與聚類的區別 聚類 無指導的學習，事先沒有標籤，而通過某種成因分析找出事物之間存在聚集性原因的過程。面對一堆資料，將這堆資料分成幾類 分類 有指導的學習...

資料探勘之分類演算法

分類是資料探勘 機器學習和模式識別中乙個重要的研究領域。單一的分類方法主要包括 決策樹 貝葉斯 人工神經網路 k 近鄰 支援向量機和基於關聯規則的分類等 還有用於單一分類方法的整合學習演算法，如bagging和boosting等。1 決策樹 主要用於分類和 的技術之一，是以例項為基礎的歸納學習演算法...

資料探勘之分類指標

場景如下 假設原樣本有兩類，true和false，其中 1.總共有t個類別為true的樣本 2.總共有f個類別為false的樣本 分類 後 1.總共有tt個類別為true的樣本被系統判為true，ft個類別為true的樣本被系統判為false，則tt ft t 2.總共有ff個類別為false的樣本...