数据挖掘技术：聚类分析与分类模型探索

"该资源主要讨论了数据挖掘中的聚类分析和分类技术，以及它们在理解和预测数据中的应用。聚类分析是一种无监督学习方法，用于发现数据对象之间的相似性并形成簇。分类则涉及利用历史数据构建模型，对新数据进行预测或归类。" 在数据挖掘领域，聚类分析是一种常用的技术，它的目标是将数据对象集合划分成不同的组，这些组被称为簇。每个簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇间的对象则相对不相似。聚类分析不需要预先知道数据应归属的类别，因此是一种无监督学习方法。这种分析可以用来探索数据的自然结构，也可以作为预处理步骤，为其他算法准备数据。 另一方面，分类和预测是数据挖掘中的两个关键任务。分类主要针对离散型数据，而预测针对连续型数据。分类的目标是构建一个模型，根据对象的属性将其分配到预定义的类别中。例如，信用卡申请人的风险评估就是一个分类问题，通过分析申请人的一些特征如收入、工作年限等，可以决定其是否属于高风险类别。分类模型是基于历史数据（训练集）学习得到的，其中每个对象都有已知的类别标签。模型建立后，可以应用于新的未标记数据，预测其类别。 分类规则通常是从训练数据中挖掘出的，例如，如果一个人的收入超过40,000元且工作时间超过5年，那么他可能被分类为低风险。这些规则可以是明确的逻辑表达式，用于指导新数据的分类决策。 分类数据由记录组成，每个记录有相同的字段，其中一部分字段（目标字段）指示记录所属的类别，其余字段（独立字段）描述对象的特性。决策表是一种表示分类数据的方式，如示例所示，包含了年龄、性别、血压等特征，以及对应的药物选择，这些都是构建分类模型的输入。 在决策表中，每行代表一个对象，列包括不同的属性值。通过分析这样的数据，可以建立决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等分类模型，以预测未知对象应该采用哪种药物治疗。这种方法在医疗、市场分析、金融风险评估等多个领域有着广泛应用。 聚类分析和分类是数据挖掘中的重要工具，它们帮助我们理解数据的内在结构，发现模式，并进行预测。在实际应用中，这些技术常常结合使用，以提供更全面的洞察力和决策支持。