数据挖掘：基于规则的分类器详解

该资源是《数据挖掘导论》第二版的中文版，具体章节为第四章，主题为“基于规则的分类器”。文件类型为PPTX，可能包含图文并茂的讲解和实例。 在数据挖掘领域，分类是一种重要的任务，它涉及到将数据对象根据特定的特征分配到预定义的类别中。本章主要讨论了基于规则的分类器，这是一种使用一系列“如果...那么...”规则来决定数据记录所属类别的方法。这些规则通常由条件（属性测试的逻辑组合）和结果（类别标签）构成，形式化表示为 (条件) → y，其中条件是规则的左-hand side（LHS，前件），y是右-hand side（RHS，后件），即类别标签。 在示例中，介绍了几种基于规则的分类情况，如住房拥有情况和婚姻状态与年收入的关联规则。例如，规则表明没有房子且婚姻状态为单身或离异，并且年收入小于80K的人，不会购买房屋；而同样条件但年收入大于80K的人，则可能会购买房屋。这些规则帮助我们理解数据中的模式和规律。 基于规则的分类器的工作原理是通过检查每个记录是否满足规则的条件部分（前件）。如果满足，就应用该规则的结论部分（后件）来预测类别。例如，规则R1表示胎生动物为否且飞行动物为是的生物被分类为鸟类，R3则表示胎生且体温恒定的动物为哺乳类。当一个记录匹配到某个规则的前件时，我们就说这个规则覆盖了这个记录，如果规则的后件与记录的真实类别一致，那么规则就是准确的。 规则覆盖率是指在数据集中被某个规则覆盖的记录数量占总记录数的比例，而规则准确率则是被覆盖记录中类别预测正确的比例。例如，如果一个规则覆盖了40%的数据记录，并且在这40%的记录中有50%的预测是正确的，那么该规则的覆盖率是40%，准确率是50%。 在实际应用中，基于规则的分类器可能会遇到多个规则同时覆盖一个记录的情况，这时就需要决策策略，比如选择覆盖率最高或者准确率最高的规则。此外，为了优化规则集，通常会进行规则剪枝，以减少冗余和提高效率，这包括删除覆盖率低或准确率低的规则。 总结来说，基于规则的分类器是一种实用的数据挖掘工具，尤其适合于理解和解释数据模式。它们通过构造易于理解的规则来实现预测，并提供了对数据内在结构的洞察。然而，这种方法也有其局限性，比如可能产生过于复杂的规则集，以及对于噪声数据和概念漂移的敏感性。因此，在实际应用中，需要结合其他数据挖掘技术和模型评估指标来综合考虑。