数据挖掘：分类与预测算法解析

"数据挖掘概念与技术原书第2版第6章主要探讨了数据挖掘中的两种重要技术：分类和预测。这两种技术都是为了从大量数据中提取有用信息，形成模型，以支持决策和理解数据趋势。分类主要是预测离散的类标号，而预测则是建立连续函数值模型，用于估算未来的数值。在实际应用中，它们广泛应用于欺诈检测、市场定位、性能预测和医疗诊断等领域。" 分类是数据挖掘的核心任务之一，它涉及将数据对象分配到预定义的类别中。例如，银行贷款员可能需要区分安全和有风险的贷款申请者。为此，他们需要构建一个分类器，该分类器基于训练数据集中的特征（如信用评分、收入等）来预测类属编号。分类算法通过分析训练数据，学习如何构建决策规则、决策树或其他数学模型，以对新数据进行分类。训练数据集包含元组及其对应的类标号，模型的性能通常通过比较模型预测与测试集的实际结果来评估。 预测则关注连续数值的估算，如预测贷款额度或未来销售额。这里，我们不再预测离散的类别，而是建立一个连续函数，如回归分析，来预测未知的连续值。例如，银行贷款员可能需要确定给定客户的安全贷款额度。预测器使用输入变量（如客户的收入、负债等）来生成预测值。预测过程同样包括两个步骤：首先建立模型，然后使用模型对新数据进行预测，其准确度也是通过与已知结果的比较来评估。 分类和预测之间存在显著的区别。分类主要处理离散的输出，而预测处理连续的输出。在监督学习中，分类和预测都依赖于带有已知结果的训练数据，即模型在“指导”下学习。无监督学习则不依赖类标号，而是寻找数据内在的结构或聚类。 数据挖掘中的分类和预测算法是理解和预测数据的关键工具，它们在金融、市场营销、健康科学等多个领域有着广泛的应用。通过有效的分类和预测模型，企业和组织能够更好地理解客户行为、优化业务策略并降低潜在风险。