数据挖掘复习：ID3算法、Apriori与朴素贝叶斯实例详解

数据挖掘复习中的计算题1主要涵盖了几个重要的概念和技术，包括ID3算法、信息增益、Apriori算法、FP树以及朴素贝叶斯方法。让我们逐一解析这些知识点。 1. **ID3算法** (P130): ID3算法是一种基于信息增益的决策树算法。信息增益是用于评估一个属性对分类效果的指标，它衡量的是在给定属性的条件下，通过划分数据减少不确定性的程度。在例1中，计算每个属性的信息增益，即在已知属性值后，区分不同类别的信息量减少，选择信息增益最大的属性作为当前节点的划分依据。 2. **Apriori算法** (P152): Apriori算法主要用于发现数据库中的频繁模式，例如在购物篮分析中寻找经常一起购买的商品组合。该算法首先找出频繁1项集，然后递归地扩展到频繁模式集。挖掘过程涉及到频繁模式的生成和条件模式基的构建。 3. **FP树** (P158): FP树是Apriori算法的一种优化版本，它通过构建树状结构来存储频繁模式和它们的关联规则。构建过程中，首先扫描数据库以发现频繁项集，然后按频率降序排列并构造FP树。挖掘过程包括生成条件模式基和递归构建子数据库，直到没有更多的频繁模式。 4. **朴素贝叶斯分类**: 朴素贝叶斯方法假设各个特征之间相互独立，利用贝叶斯定理进行预测。在例2中，通过计算给定特征组合下属于不同类别的后验概率，如样本X被分类为P（晴天）或N（非晴天）的概率，来决定最可能的类别。通过比较两个后验概率，确定最合适的分类。 5. **贝叶斯信念网络** (Bayesian Belief Network, BBN): BBN是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。在这个场景中，通过计算各种条件下的概率，如高血压（BP）与心脏病（HD）的关系，来预测疾病的发生概率。计算先验概率、条件概率等帮助我们理解变量间的因果关系和不确定性。 总结来说，数据挖掘计算题1涉及了决策树算法（ID3），频繁模式挖掘（Apriori, FP树），以及基于概率的分类方法（朴素贝叶斯）。通过解决这些问题，学生将能理解和掌握这些基础的数据挖掘技术及其在实际问题中的应用。