决策树在数据挖掘中的应用与实践

典型决策树-数据挖掘原理与实践 第四章 ppt 本资源摘要信息主要讲述了数据挖掘中分类和回归的基本概念、方法和应用。分类是数据挖掘中的一种主要分析手段，通过学习数据集并构建分类模型，以预测未知样本的类标号。回归分析则是对预测变量和响应变量之间的联系建模，以预测连续属性值。 分类的定义是对数据集进行学习并构建一个拥有预测功能的分类模型，以预测未知样本的类标号。分类的步骤包括数据集的划分、模型的构建、模型的评估和分类的应用。分类的应用包括垃圾邮件的检测、肿瘤的分类、星系的分类、交易的分类和新闻的分类等。 回归分析是对预测变量和响应变量之间的联系建模，以预测连续属性值。回归分析包括线性回归、非线性回归和逻辑回归等。分类和回归的主要区别是分类预测的输出为类标号（离散或标称的属性），而回归预测的输出为连续属性值。 本资源摘要信息还讲述了分类与聚类的区别。分类因为使用了类标号属性，属于有监督的学习方法，而聚类事先没有使用任何类标号信息，属于无监督的学习方法。 决策树分类方法是分类方法之一，通过构建决策树来对数据进行分类。决策树分类方法的优点是可以处理非线性关系的数据，能够处理混合类型的数据，能够对缺失值进行处理。 贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的分类方法，通过计算 posterior probability 来对数据进行分类。贝叶斯分类方法的优点是可以处理非线性关系的数据，能够处理混合类型的数据，能够对缺失值进行处理。 K-最近邻分类方法是基于K-最近邻算法的分类方法，通过计算距离来对数据进行分类。K-最近邻分类方法的优点是可以处理非线性关系的数据，能够处理混合类型的数据，能够对缺失值进行处理。 集成学习方法是通过组合多个分类模型来对数据进行分类。集成学习方法的优点是可以提高分类的准确度，能够处理非线性关系的数据，能够处理混合类型的数据，能够对缺失值进行处理。 回归方法是对预测变量和响应变量之间的联系建模，以预测连续属性值。回归方法包括线性回归、非线性回归和逻辑回归等。 本资源摘要信息对数据挖掘中分类和回归的基本概念、方法和应用进行了总结，旨在帮助读者更好地理解数据挖掘的原理和实践。