12、数据挖掘与支持向量机技术详解

数据挖掘与支持向量机技术详解

1. 数据挖掘算法

1.1 随机森林算法

随机森林是一种强大的集成学习方法，其基本思想是通过构建多个决策树来进行分类或回归。以下是随机森林算法的具体步骤：
1. 加载数据并初始化。
2. 对于指定数量的树：
- 从 D 个特征中随机选择 m 个特征。
- 对数据进行采样，创建 T 个不同的树。
- 通过迭代分裂/形成决策节点来创建每棵树。
- 运行多棵树对任何测试特征进行预测。
- 使用多数投票进行分类。

Algorithm 9 Random forest algorithm.
1: Load data and initialize
2: for (a given number of trees) do
3:
    Select m features randomly from D features
4:
    Sample data to create T different trees
5:
    Create each tree by iteratively splitting/forming decision nodes
6:
    Predict any test feature by running the multiple trees
7:
    Classify using majority voting
8: end for

1.2 贝叶斯分类器

1.2.1 朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器从概率的角