49、智能农业系统：模式挖掘与分类技术助力作物推荐

智能农业系统：模式挖掘与分类技术助力作物推荐

1. 分类算法基础

在数据处理的训练阶段，系统会评估数据实例的输入属性，以此来选择输出类别。分类算法的训练目的是确定能最佳、最准确分离数据类别的权重。此外，还可以训练和使用多个分类器，然后根据所有分类器的结果做出分类决策。常见的三种分类算法有KNN、SVM和RF：
- KNN算法 ：属于监督学习类别，可用于分类和回归。该算法通过平面内最近的数据点来预测新数据点的类别或连续值。
- SVM算法 ：致力于找到将数据空间划分为不同类别，并将新数据点分配到正确类别的最优决策线。在n维空间中，可能存在多条分割类别的决策线，但必须找到最有助于对数据点进行分类的决策边界。
- RF算法 ：基于集成学习的概念，这是一种通过组合多个分类器来解决难题并提高模型性能的技术。它是一种分类器，通过对数据集不同子集上多个决策树的结果进行平均，以提高数据集的预测准确性。它不依赖于单个决策树，而是考虑每棵树的预测，并根据预测的多数投票来预测最终结果。

2. 智能农业系统方法

为开发能够生成作物推荐的智能农业系统，提出了以下模块：
- 关联规则生成模块 ：提供全国范围内作物规划的见解。
- 模拟模块 ：对包含按地区划分的作物规划数据、天气属性数据（温度、湿度和降水量）以及生产数据（产品平均价格和产量）的数据库应用分类算法。

2.1 模式挖掘

在模式挖掘部分，涉及数据预处理、算法选择和模式挖掘过程： <