商务智能：第4章分类算法详解——k-means到支持向量机

商务智能分类算法.ppt是一份深入探讨商务智能领域中分类方法的重要文档，它将理论与实践相结合，着重讲解了第四章——分类在商务智能中的应用。该章节涵盖了数据挖掘中常见的十大分类算法，包括： 1. k-means聚类算法：这是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个互不重叠的类别，每个类别内的对象相似度较高。 2. Apriori算法：这是关联规则学习的一种基础算法，常用于市场篮子分析，发现数据项之间的频繁模式。 3. Expectation-Maximization (EM)算法：用于统计模型参数的估计，特别适用于带有缺失值的数据集，如混合高斯模型。 4. PageRank：最初由Google引入，用于计算网页的相对重要性，现在也被用于文本分类和社交网络分析。 5. AdaBoost：一种集成学习方法，通过结合多个弱分类器形成一个强分类器，提高预测性能。 6. C4.5和CART（决策树）算法：两种基于树结构的分类方法，C4.5更注重信息增益，CART则以划分特征值来构建决策树。 7. Naive Bayes分类：基于贝叶斯定理的简单概率分类器，假设特征之间相互独立，适合处理大规模数据集。 8. k-最近邻(k-NN)分类：基于实例的学习方法，根据新样本与训练集中最相似样本的类别进行预测。 9. 支持向量机(SVM)：通过寻找最优超平面来进行分类，特别适用于非线性可分数据。 每种算法都有其适用场景和优缺点，学习者可以通过这份PPT了解到它们在实际商业问题解决中的应用策略和优化技巧。此外，文档还可能涉及决策树分类算法的细节，如ID3、C4.5等，这些算法在商务智能中被广泛用于客户细分、市场预测和业务规则建模。 这份PPT提供了商务智能中分类算法的核心原理和实践应用，对于理解和掌握数据挖掘技术，特别是对初学者和专业人士来说，都是极具价值的学习资源。