【十大经典数据挖掘算法】CART

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#数据挖掘 #算法 #机器学习 #决策树 #python

于 2015-12-10 14:28:00 首次发布
本文详细介绍了CART算法，一种用于分类和回归的数据挖掘算法。CART通过二元分裂处理标量和连续属性，利用Gini指数衡量分裂时的不纯度。文章还探讨了CART的生成和剪枝过程，以及其在决策树构建中的应用。
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数据挖掘十大经典算法之——CART 算法
03-27 2931
本是青灯不归客，却因浊酒恋红尘，星空不问赶路人，岁月不负有心人
大数据时代 数据挖掘十大经典算法
Shinobi_Jack的博客
09-19 1146
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
数据挖掘十大经典算法
chujunwen的博客
05-21 667
一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的长处。并在下面几方面对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 在树构造过程中进行剪枝； 可以完毕对连续属性的离散化处理； 可以对不完整数据进行处理。 C4.5算法有例如以下长处：产生的分类规则易于理解，准确...
数据挖掘十大经典算法原理
九岁ya的博客
11-24 2516
数据挖掘十大经典算法原理 1. Apriori算法 Apriori是一种关联规则的频繁集算法，其核心思想是通过候选集生成金额情节向下检测两个阶段来挖掘频繁集。它使用支持度寻找频繁集。使用置信度确定强关联规则。 2. KNN算法 KNN算法的主要思想是计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练数据，k个数据中哪个类别的占多数，则该待测元组就属于哪个类别。 3. C4.5算法...
数据挖掘十大算法
weixin_39484738的博客
10-15 1万+
数据挖掘十大算法一、C4.5 算法二、K-Means 算法三、朴素贝叶斯算法四、K 最近邻分类算法（KNN）五、EM 最大期望算法六、PageRank 算法七、AdaBoost八、Apriori 算法九、SVM 支持向量机十、CART 分类与回归树 一、C4.5 算法 ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID3 算法的改进，改进方面有：
数据挖掘十大经典算法 整理
CWS_chen
12-26 7800
数据挖掘的主要任务是分类、聚类、关联分析、预测、时序模式和偏差分析。 （一）C4.5 算法 C4.5算法是机器学习中的一种分类决策树算法，其核心是ID3 算法，C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝；【剪枝有两种方式：1、先构造后剪枝...
数据挖掘的十大经典算法及其应用场景和优缺点
最新发布
sinat_32501475的博客
12-31 1143
数据挖掘是从大型数据集中提取有用信息的过程，它结合了统计学、机器学习和数据库技术，以便从数据中发现模式和趋势。在数据爆炸的时代，数据挖掘技术的应用越来越广泛，从商业决策到科学研究，都离不开数据挖掘。本文将介绍十大经典数据挖掘算法及其应用场景、优缺点。
【十大经典数据挖掘算法详解】
星留影的刹那间
11-10 438
【十大经典数据挖掘算法详解】 以下是个人觉得算法讲解比较清晰易懂的博客收藏！ C4.5 K-Means SVM Apriori 使用Apriori进行关联分析（一） 使用Apriori进行关联分析（二） EM PageRank AdaBoost KNN Naïve Bayes CART回归树 更多推荐： 决策树生成算法 深入理解SVM之对偶问题...
十大经典数据挖掘算法
hxxjxw的博客
07-12 280
①C4.5算法 ②KNN ③朴素贝叶斯Naive Bayes ④CART 分类与回归树 ⑤K-means ⑥SVM ⑦EM算法最大期望算法 ⑧PageRank算法 ⑨AdaBoost算法 ⑩The Apriori algorithm
数据挖掘十大算法之Apriori算法
fengxiandada的博客
03-26 1万+
文章目录1. “啤酒与尿布”的案例2. Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence)提升度频繁K项（目）集候选K项（目）集3. Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质）4. Aprior算法实现过程5. 数据挖掘5.1 寻找关联属性5.2 生成关联规则5.3 更加严谨的栗子6. Aprior算法的优缺点6.1 改进Aprior算法6.2 F
数据挖掘中十大经典算法
10-27
数据挖掘十大经典机器学习算法，国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 年 12 月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法： C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, ...
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优质文档 十大经典数据挖掘算法R语言实现 共28页.pdf
08-11
在R语言中，我们可以实现多种经典的数据挖掘算法，以帮助我们从数据中发现模式、规律和趋势。 1. Apriori算法：Apriori是最具影响力的关联规则挖掘算法，用于找出频繁项集。它基于“频繁项集的子集必须也是频繁的”...
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数据挖掘领域十大算法代码实现CART.rar
06-02
此外，压缩包中提到的"数据挖掘领域十大算法"可能包括其他经典算法，如ID3、C4.5、随机森林、支持向量机、K近邻、神经网络、Adaboost、GBDT（梯度提升决策树）、贝叶斯网络和PCA（主成分分析）。这些算法各有特色，...
十大经典数据挖掘算法R语言的实现
08-15
根据提供的文件信息，本文将详细介绍R语言中十大经典数据挖掘算法的具体实现与应用场景。这十个算法包括：Apriori、C4.5、Naive Bayes、K-means、SVM、CART、KNN、PageRank、AdaBoost以及EM算法。 ### 一、Apriori...
数据挖掘场景十大经典算法
09-03
数据挖掘是利用算法从大数据集中抽取有价值信息的过程，其中涉及多种经典算法。C4.5算法是一种分类决策树算法，由ID3算法发展而来，其改进了信息增益选择属性的缺陷，并具备连续属性离散化处理、不完整数据处理能力...
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04-18 9387
1.算法简述 分类是指分类器（classifier）根据已标注类别的训练集，通过训练可以未知类别的样本进行分类，被成为监督学习（supervised learning）。如果训练集的样本没有标注类别，那么就需要用到聚类。聚类是把相似的样本聚成一类，这种相似性通常以距离来度量。聚类被称为无监督学习（unspervised learning）。 k-means是聚类算法中常用的一种
【数据挖掘】分类之Naïve Bayes
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1.算法简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是无监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。 本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词（correct）。当然，输入的单词有可能本身就是正确的。比如，输入的单词thew，用户
【数据挖掘】分类之kNN
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1.算法简介 knn的思想挺简单的：计算待分类的数据点与训练集所有样本点，取距离最近的k个样本；统计这k个样本的类别数量；根据多数表决方案，取数量最多的那一类作为待测样本的类别。距离度量可采用Euclidean distance，Manhattan distance和cosine。 用Iris数据集作为测试，代码参考[1] import numpy as np impor
全面解析十大经典数据挖掘算法
下面将详细介绍标题中提到的数据挖掘算法。 1. Apriori算法： Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法，它通过频繁项集（频繁出现的物品组合）来发现项集之间的有趣关系。Apriori算法的核心思想是基于这样一...
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