数据挖掘分类的主要用途、主要算法、算法\伪代码

主要用途：

数据挖掘分类是指通过对已有数据进行分析和处理，从中挖掘出有用的信息，以便用于分类预测、聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等领域。其主要用途包括：

1.分类预测：根据已有数据的特征，对未知数据进行分类预测。

2.聚类分析：将数据分成相似的组，每组内的数据相似度高，组间的相似度低。

3.关联规则挖掘：发现数据中的关联性，如购物篮分析中的“啤酒与尿布”现象。

4.异常检测：检测数据中的异常值或异常事件，如信用卡欺诈检测等。

主要算法：

数据挖掘分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机等。其中，决策树和朴素贝叶斯算法是常用的分类算法。

1.决策树：将数据集按照特征属性分割成多个子集，直到每个子集中的数据都属于同一类别，形成一棵树形结构。

2.朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，通过计算先验概率和条件概率，对数据进行分类。

3.神经网络：模拟人脑神经元之间的相互作用，通过学习调整神经元之间的权重，实现分类预测。

4.支持向量机：将数据映射到高维空间，通过构建超平面将不同类别的数据分开。

算法伪代码：

1.决策树：

输入：训练数据集D，特征集A
输出：决策树T

算法：
1.判断数据集D是否属于同一类别C，如果是则返回单节点树T，节点为C。
2.判断特征集A是否为空，如果是则返回单节点树T，节点为D中出现频率最高的类别。
3.选择最优划分特征a*，将数据集D划分成子集D1、D2、...、Dn。
4.对于每个子集Di，递归调用步骤1-3，返回子树Ti。
5.构建决策树T，根节点为特征a*，分支为子树T1、T2、...、Tn。

2.朴素贝叶斯：

输入：训练数据集D，特征集A，测试数据x
输出：x的分类y

算法：
1.计算先验概率P(yi)和条件概率P(xi|yi)，其中yi为类别，xi为特征。
2.计算P(x|yi)=P(x1|yi)*P(x2|yi)*...*P(xn|yi)，其中n为特征数，xi为第i个特征。
3.计算P(yi|x)=P(x|yi)*P(yi)，得到每个类别的后验概率。
4.将x分类为概率最大的类别。