2011年数据挖掘经典分类算法详解及特性分析

"基于数据挖掘的分类算法综述(2011年)是一篇针对数据挖掘领域中关键问题的研究论文，它强调了分类算法在数据挖掘中的核心地位。作者唐亚伟和秦玉平通过对当时具有代表性的优秀分类算法进行深入分析和比较，旨在提供给使用者一个选择算法和研究人员改进算法的实用参考。论文关注的分类算法包括决策树、贝叶斯分类、人工神经网络、关联规则分类以及支持向量机等。 决策树归纳算法是首先被提及的方法，它以有向无环图的形式构建，通过信息增益原理确定最有信息量的属性作为决策节点，形成树状结构。这个过程会递归地根据属性的取值进一步细化分支，直到达到一定的停止条件。决策树因其直观易懂和解释性强而受到欢迎。 贝叶斯分类则是基于贝叶斯定理的概率模型，利用先验概率和后验概率来估计新数据点属于各类别的可能性。这种方法特别适用于处理缺失数据和处理高维数据时的特征选择。 人工神经网络则模拟人脑神经元工作的方式，通过多层神经元的连接和权重调整，实现数据的非线性分类。它适用于复杂的模式识别任务，但训练过程可能需要大量数据和计算资源。 关联规则分类则是通过分析数据集中的频繁项集来发现数据之间的关联，并据此进行分类。这种方法常用于市场篮子分析，找出商品间的购买关联。 支持向量机（SVM）是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过构建最优超平面将不同类别的数据分开，对于非线性数据可以通过核函数映射到高维空间。SVM在小样本、非线性和高维数据上表现出色。 这篇综述不仅阐述了各种分类算法的基本原理，还讨论了它们的优缺点，以及在实际应用中可能遇到的问题。对于数据挖掘领域的实践者来说，这篇文章是一份宝贵的参考资料，帮助他们更好地理解和选择合适的分类算法，或者启发他们在算法设计和优化方面的思考。"