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数据挖掘原理与实践 第四章 ppt
数据挖掘原理与实践 第四章 ppt
数据挖掘
原理与实践
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3.1 概述 3.2 决策树分类方法 3.3 贝叶斯分类方法 3.4 K-最近邻分类方法 3.5 集成学习方法 3.6 回归方法
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资源评论
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第
4
讲 分类与回归
3.1
概述
3.2
决策树分类方法
3.3
贝叶斯分类方法
3.4 K
-
最近邻分类方法
3.5
集成学习方法
3.6
回归方法
课程网站访问
地址:
htt
p://www
.scholat.com/course
/44
3.1
概述
分类的定义
分类的步骤
分类与回归的
区别
分类与聚类的
区别
分类的应用
数据挖掘中分
类算法归类
回归
分类的定义
分类是数
据挖掘中的一种
主要分析手
段
分类的任
务是对数据集进
行学习并
构造
一个
拥有预
测功能的
分类模型
,
用于
预测未知样本的
类标号
,
如:
根据电子邮件的标题和内容检查
出垃圾邮件
根据核磁共振的结果区分肿瘤是
恶性还是良性的
根据星系的形状对它们进行分类
划分出交易是合法或欺诈
将新闻分类金融、天气、娱乐体
育等
回归分析(预测)
回归分析可以对预测
变量和响应变量之间
的联系建模。
为连续值函数
建模
,
预测未知的或
缺省值。
如给定潜在顾客
的收入和职业,
预测他们在
计
算机设备上的花费
。
回归分析包括:线性
回归、非线性回归以
及逻辑回归等。
分类与回归的区别
分类和回归都
有预测的功能,
但是:
分类预测的输出为类标号(离散或标称的属性);
回归预测的输出为连续属性值;
分类与回归的
例子:
预测未来某银行客户会流失或不流失,这是分类任务;
预测某商场未来一年的总营业额,这是回归任务。
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