机器学习数据挖掘十大经典算法 数学建模常用算法

发布于:2022-11-09 ⋅ 阅读:(12) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

         国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 (香
港召开)年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法。不仅仅是选中的十大算法,其实参加
评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产
生了极为深远的影响。

        C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.


目录

Classification分类

1.C4.5

2.CART算法

3.KNN

4.Naive Bayers朴素贝叶斯

Statistical Learning统计学习

5.SVM(Support Vector Machines)

6.EM

Association Analysis关联分析

7.Apriori

8.FP-Tree

Link Mining链接挖掘

9.PageRank

10.HITS

Clustering聚类

11.K-Means(The k-means algorithm)

12.BRICH

Bagging and Boosting袋装与推进

13.AdaBoost

Sequential Patterns序列模式

14.GSP

15.PrefixSpan

Integrated Mining集成挖掘

16.CBA

Rough Sets粗糙集

17.finding reduct

Graph Mining图挖掘

18.GSpan


Classification分类

1.C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几个方面对ID3算法进行了改进:

(1)用信息增益率/比来选择属性,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处理
(3)能够完成对连续属性离散化处理
(4)能够对不完整数据进行处理。

优点:产生的分类规则易于理解,准确率高。

缺点: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。

决策树

优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。

缺点:可能产生过拟合问题。

适用数据类型:数值型和标称型。

决策分类树算法之ID3,C4.5算法系列_Android路上的人的博客-CSDN博客采用java编程

2.CART算法

CART算法的全称是分类回归树算法(Classification and Regression Tree),它是一个二元分类,采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策,形成决策树之后要进行减枝处理。在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法(二元切分法);第二个想法是用验证数据进行剪枝(预剪枝、后剪枝)。在回归树的基础上的模型树构建难度可能增加了,但同时其分类效果也有提升。

树回归

优点:可以对复杂和非线性的数据建模。

缺点:结果不易理解。

适用数据类型:数值型和标称型。

3.KNN

给定一些已经训练好的数据,输入一个新的测试数据点,计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况,哪个分类的类型占多数,则此测试点的分类与此相同。方法思路: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)的样本中大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。

k-近邻算法

优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定。

缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。

适用数据类型:数值型和标称型。

K-最近邻算法_Android路上的人的博客-CSDN博客

4.Naive Bayers朴素贝叶斯

条件概率的相互转换推导。

在众多的分类模型中,应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBC)。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此,这是因为NBC模型假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时,NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时,NBC模型的性能最为良好。

朴素贝叶斯

优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题。

缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。

适用数据类型:标称型。

Statistical Learning统计学习

5.SVM(Support Vector Machines)

支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SVM。它是一种监督式学习的方法,它广泛应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差较小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。Van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

支持向量机

优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易理解。

缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。

适用数据类型:数值型和标称型数据。

6.EM

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数的最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚类(Data Clustering)领域。

Association Analysis关联分析

7.Apriori

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶频段集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集

Apriori算法

优点:易编码实现。

缺点:在大数据集上可能较慢。

适用数据类型:数值型或者标称型数据。

8.FP-Tree

这个算法克服了Apriori算法的产生过多候选集的缺点,通过递归的产生频度模式树,然后对树进行挖掘,后面的过程与Apriori算法一致。

Link Mining链接挖掘

9.PageRank

PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,这个等级算法是以佩奇来命名的。

PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到该页面的链接都是对该页面的“一次投票”, 被链接的频数越多,就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多,一般判断这篇论文的权威性就越高。

10.HITS

与PageRank算法是比较类似的,HITS算法引入了权威值和中心值的概念,HITS算法是受用户查询条件影响的。

Clustering聚类

11.K-Means(The k-means algorithm)

k-means算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

K-均值聚类

优点:容易实现。

缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢。

适用数据类型:数值型数据。

12.BRICH

BRICH算法利用构建CF聚类特征树作为算法的核心,通过树的形式,BRICH算法扫描数据库,在内存中建立一颗初始的CF树,可以看做数据的多层压缩。

Bagging and Boosting袋装与推进

13.AdaBoost

AdaBoost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分类来实现的,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。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。

AdaBoost

优点:泛化错误率低,易编码,可以应用在大部分分类器上,无参数调整。

缺点:对离群点敏感。

适用数据类型:数值型和标称型数据。

Sequential Patterns序列模式

14.GSP

序列模式挖掘算法,GSP算法也是Apriori类算法,在算法的过程中也会进行连接和剪枝操作,不过在剪枝判断的时候还加上了一些时间上的约束等条件。

15.PrefixSpan

PreFixSpan算法是另一个序列模式挖掘算法,在算法的过程中不会产生候选集,给定初始前缀模式,不断的通过后缀模式中的元素转到前缀模式中,而不断的递归挖掘下去。

Integrated Mining集成挖掘

16.CBA

CBA算法是一种集成挖掘算法,因为他是建立在关联规则挖掘算法之上的,在已有的关联规则理论前提下,做分类判断,只是在算法的开始时对数据做处理,变成类似于事务的形式。

Rough Sets粗糙集

17.finding reduct

进行属性约简的算法,通过上下近似集的判断删除无效的属性,进行规制的输出。

Graph Mining图挖掘

18.GSpan

GSpan算法属于图挖掘算法领域,主要用于频繁子图的挖掘,相较于其他的图算法,子图挖掘算法是他们的一个前提或基础算法。GSpan算法用到了DFS编码,和Edge五元组,最右路径子图扩展等概念,算法比较抽象和复杂。

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