数据挖掘：第四章——模型建立与分类算法详解

在第四章的PPT中，讲解的是数据挖掘中的一个重要环节——分类过程，特别是建立模型阶段。分类在数据挖掘中占据核心位置，它是通过学习数据集来创建预测模型，用于预测新样本所属的类别。这一章详细介绍了几种常见的分类方法： 1. 决策树分类：这是一种直观的模型，它基于一系列的规则或条件（如“如果年龄是年轻人且收入低，则贷款决策为风险”），将数据划分到不同的类别。 2. 贝叶斯分类：基于贝叶斯定理的概率模型，通过计算先验概率和后验概率来进行分类。例如，根据年龄和收入的联合概率来判断贷款风险。 3. K-最近邻分类：基于实例的学习方法，根据新样本与训练集中最相似的K个样本的类别，多数投票决定新样本的分类。 4. 集成学习方法：如随机森林或梯度提升机，通过组合多个基础模型的预测结果来提高分类性能。 5. 回归方法：虽然章节标题提到回归，但在分类章节中，回归通常用于对比，它是对连续值的预测，与分类任务有所不同。 分类过程分为几个步骤： - 数据预处理：首先，将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的泛化能力。 - 模型训练：使用训练集，利用决策树、规则或概率模型构建分类器。 - 模型评估：对测试集应用模型，计算准确率、召回率等指标，评估模型性能。 - 模型应用：选择表现良好的模型，用于对新的未知样本进行分类，如决定贷款是否安全。 分类与回归的主要区别在于输出类型：分类的输出是离散的类别标签（如“risky”或“safe”），而回归的输出是连续数值。例如，区分贷款违约与非违约属于分类问题，而预测顾客未来的消费金额则是回归任务。 分类与聚类的另一个关键区别在于是否依赖于类别标签：分类是监督学习，依赖已知的类别信息；而聚类是无监督学习，根据数据本身的内在结构进行分组，无需预先知道类别。 第四章的PPT深入探讨了数据挖掘中分类的重要性和实施步骤，展示了如何通过多种算法和技术有效地解决实际问题。这为理解和实践数据挖掘提供了坚实的基础。