32、分类方法及其在基础设施管理中的应用

分类方法及其在基础设施管理中的应用

1. 数据分类与预处理

在数据分析中，准确分类数据至关重要。从结果来看，若某样本在类别 1、2、4、5 的概率为零，那么极有可能该样本属于类别 3。

在创建频率表之前，需将数值变量进行转换。对于正态分布，可采用含两个参数（均值和标准差）的概率密度函数来替代数值变量分布。相关公式如下：
- 均值：$\mu = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} x_{i}$
- 标准差：$\sigma = \sqrt{\frac{1}{n - 1} \sum_{i = 1}^{n} (x_{i} - \mu)^{2}}$
- 概率密度函数：$f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} e^{-\frac{(x - \mu)^{2}}{2\sigma^{2}}}$

其中，$\mu$ 为均值，$\sigma$ 为标准差，$F(x)$ 为正态分布。

另一种选择主要属性和通用类别的方法是获取 Kononenko 信息，即各属性提供信息的总和，这能解释预测值对类别概率的影响。公式为：$\log_{2}P(c|x) - \log_{2}P(c)$，其中 $P(c|x)$ 是给定预测器（特征）时类（目标）的后验概率，$P(c)$ 是类的先验概率。通过绘制图表，可展示每个预测器的影响，图表中线条长度与优势比范围相关，能体现预测器的重要性及预测值的影响。

2. 决策树方法

决策树理论是分类器中广泛应用的方法，基于信息增益。它将大型数据集分解为较小子集和根，以树结构展示分类或回归模型，最终形成包含决策节点和叶节点的树。决策节点（如 TYPE）