数据挖掘分类算法解析与公交乘客预测应用

"数据挖掘中分类算法的研究及其应用" 本文主要探讨了数据挖掘中的核心技术——分类算法，并对其进行了深入的分析与比较。分类算法在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色，它通过学习数据集中的模式，构建模型来预测未知数据的类别。作者罗海蛟和刘显对几种具有代表性的分类算法进行了详尽的研究，这些算法可能包括但不限于决策树、贝叶斯网络、支持向量机、随机森林等。 首先，文章提到了决策树算法，这是一种直观且易于理解的分类方法。决策树通过构建一系列的判断节点来划分数据，每个内部节点表示一个特征测试，每个分支代表一个测试输出，而叶节点则代表一个类别。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART等，它们在处理离散型和连续型数据时各有优势。 其次，作者可能还讨论了贝叶斯分类，基于贝叶斯定理，该方法尤其适合处理具有大量属性的数据集。贝叶斯分类器假设属性之间相互独立，并且能够有效地处理缺失值和异常值。 支持向量机（SVM）是另一种强大的分类工具，它通过构造超平面最大化类别间隔来实现分类。SVM对于高维数据和非线性问题表现出优秀的性能。 此外，文章还可能涉及随机森林算法，这是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并取多数投票或平均结果来提高预测的准确性和稳定性。 在实际应用部分，作者应用这些分类算法对居民出行数据进行挖掘，特别是针对公交乘客行为。他们发现，通过数据挖掘可以揭示乘客出行的规律，如出行时间、频率、路线选择等，这些信息对于公交系统的规划和优化具有重要意义。同时，作者讨论了利用这些挖掘出的规则来预测公交乘客流量的可能性，为公共交通管理提供决策支持。 结论中，作者指出数据挖掘在公交乘客预测中的应用前景广阔，不仅可以提升公交服务的质量，还有助于城市交通的智能化和可持续发展。未来的研究方向可能包括算法的改进、更复杂数据类型的处理以及多模态数据分析。 关键词：数据挖掘，分类，决策树，决策支持 中图分类号：- . # " % ) + 文献标识码：/ 文章编号：% " " & $ # ( & % （ ! " " # ） 本文是罗海蛟和刘显在数据挖掘领域的研究成果，对于理解分类算法在实际问题中的应用有着重要的参考价值，对于从事数据分析、机器学习和智能决策支持的读者具有很高的阅读价值。