【正文】 （4） 異質(zhì)性指標(biāo)下降的最大幅度小于用戶指定的幅度。按哪種劃分最好呢？有3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)可以用來(lái)衡量劃分的好壞：GINI指數(shù)、雙化指數(shù)、有序雙化指數(shù)。B、分類型變量——列出劃分為兩個(gè)子集的所有可能組合，計(jì)算每種組合下生成子節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性。 如何從分支變量的眾多取值中找到一個(gè)當(dāng)前的最佳分割點(diǎn)（分割閾值）。 如何從眾多的屬性變量中選擇一個(gè)當(dāng)前的最佳分支變量；而在稱為“貝葉斯主義”的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派中，他們認(rèn)為時(shí)間是單向的，許多事件的發(fā)生不具有可重復(fù)性，因此先驗(yàn)概率只能根據(jù)對(duì)置信度的主觀判定來(lái)給出，也可以說(shuō)由“信仰”來(lái)確定。在屬性個(gè)數(shù)比較多或者屬性之間相關(guān)性較大時(shí)，NBC模型的分類效率比不上決策樹(shù)模型。在眾多的分類模型中，應(yīng)用最為廣泛的兩種分類模型是：決策樹(shù)模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive 樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監(jiān)督學(xué)習(xí)的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。九、數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法(9) Naive Baye一個(gè)普遍的做法是利用進(jìn)化算法優(yōu)化功能擴(kuò)展[3]，還有一種較普遍的方法是利用訓(xùn)練樣本的互信息進(jìn)行選擇特征。K值得選擇 該方法的另一個(gè)不足之處是計(jì)算量較大，因?yàn)閷?duì)每一個(gè)待分類的文本都要計(jì)算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個(gè)最近鄰點(diǎn)。而不是靠判別類域的方法來(lái)確定所屬類別的，因此對(duì)于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來(lái)說(shuō)，KNN方法較其他方法更為適合。該方法的思路是：如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即特征空更新的規(guī)則是：減小弱分類器分類效果較好的數(shù)據(jù)的概性調(diào)整。使得 其中 然后就根據(jù)這個(gè)分類器，來(lái)提高被它分錯(cuò)的的樣本的權(quán)重，并降低被正確分類的樣本權(quán)重。AdaBoost方法對(duì)于噪聲數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)很敏感。9 反向連接數(shù)量和反向連接的等級(jí)基本思想：與PageRank的不同之處：僅考慮專家頁(yè)面的鏈接。優(yōu)點(diǎn)：根據(jù)用戶的查詢請(qǐng)求和相關(guān)上下文判斷用戶查詢相關(guān)的主題（用戶的興趣）返回查詢結(jié)果準(zhǔn)確性高。 PageRank（主題敏感的PageRank）2005年初，Google為網(wǎng)頁(yè)鏈接推出一項(xiàng)新屬性nofollow，使得網(wǎng)站管理員和網(wǎng)志作者可以做出一些Google不計(jì)票的鏈接，也就是說(shuō)這些鏈接不算作投票。Google把從A頁(yè)面到B頁(yè)面的鏈接解釋為A頁(yè)面給B頁(yè)面投票，Google根據(jù)投票來(lái)源（甚至來(lái)源的來(lái)源，即鏈接到A頁(yè)面的頁(yè)面）和投票目標(biāo)的等級(jí)來(lái)決定新的等級(jí)。一起組成了完整的數(shù)據(jù)。最大期望算法（Expectationmaximization algorithm，又譯期望最大化算法）在統(tǒng)計(jì)中被用于尋找，依賴于不可觀察的隱性變量的概率模型中，參數(shù)的最大似然估計(jì)。從算法的運(yùn)行過(guò)程，我們可以看出該Apriori算法的優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、易理解、數(shù)據(jù)要求低，然而我們也可以看到Apriori算法的缺點(diǎn)：(1)在每一步產(chǎn)生侯選項(xiàng)目集時(shí)循環(huán)產(chǎn)生的組合過(guò)多，沒(méi)有排除不應(yīng)該參與組合的元素。它的核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。任意(統(tǒng)計(jì)學(xué)符號(hào))中或者 Barnard 將支持向量機(jī)和其他能；(2) 它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論之上在特征空間中建構(gòu)最優(yōu)分割超平面，使得學(xué)習(xí)器得Vapnik等人在多年研究統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上對(duì)線性分類器提出了另一種設(shè)計(jì)最佳準(zhǔn)則。法觀測(cè)的隱藏變量（Latent 近似的k平均算法已經(jīng)被設(shè)計(jì)用于原始數(shù)據(jù)子集的計(jì)算。這些集合內(nèi)部的數(shù)據(jù)是相似的,而集合間是相異的。并且聚類分析得到的聚類的準(zhǔn)確率也不一樣。首先掃描一次數(shù)據(jù)集, 計(jì)算每一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象與其臨近對(duì)象的距離, 累加求其距離和, 并計(jì)算出距離和均值。為了能讓更多的數(shù)據(jù)參與到聚類中心的計(jì)算種去，閾值范圍要包含大多數(shù)的數(shù)據(jù)。但對(duì)于實(shí)際數(shù)據(jù)，孤立點(diǎn)個(gè)數(shù)往往不可預(yù)知。二是初始聚類中心選擇，計(jì)算準(zhǔn)則函數(shù)；輸出：k個(gè)簇的集合。術(shù)語(yǔ)“kmeans”最早是由James MacQueen在1967年提出的，這一觀點(diǎn)可以追溯到1957年 Hugo Steinhaus所提出的想法。 訓(xùn)練例的因素屬性值可以是不確定的,以 行處理,但結(jié)論屬性的值必須是離散值. *LOG(|Ti|/|T|) 3）. (|Ti|/|T|)*Info(X)。 P 只跟本身與其子樹(shù)有關(guān),采取信息理論用熵來(lái)量度. 1) 2) 分好的各個(gè)類. 根: 4) 能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理。， 如果是葉子節(jié)點(diǎn)的話，分類的路徑 每個(gè)決策樹(shù)可以依靠對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)的分割3) 能夠完成對(duì)連續(xù)屬性的離散化處理；樹(shù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示某個(gè)對(duì)象，而每個(gè)分叉路徑則代表的某個(gè)可能的屬性值，而每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)則以提升分類的正確率。選擇分割的方法有好幾種，但是目的都是一致的：對(duì)目標(biāo)類嘗試進(jìn)行最佳的分割。 這里就不做介紹。此外， 分類的判定條件. (窗口). 重復(fù)2)到4),直到無(wú)例外為止. Split_Infox(X)= Gain 1) 對(duì)已生成的決策樹(shù)進(jìn)行裁剪,減小生成樹(shù)的規(guī)模.算法描述 （3）算法嘗試找出使平方誤差函數(shù)值最小的k個(gè)劃分。（2）要求用戶必須事先給出要生成的簇的數(shù)目k。算法的改進(jìn)在選擇初始中心點(diǎn)時(shí)，由于將孤立點(diǎn)計(jì)算在內(nèi)，所以在迭代過(guò)程中要避免孤立點(diǎn)的影響。經(jīng)典k均值算法中沒(méi)有考慮孤立點(diǎn)。對(duì)隨機(jī)選取初始聚類中心的改進(jìn)找出距離最近的2個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象形成集合Am。k平均算法的一個(gè)缺點(diǎn)是，分組的數(shù)目k是一個(gè)輸入?yún)?shù)，不合適的k可能返回較差的結(jié)果。種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以及回歸分析中。也就是將隱藏變量象能夠觀測(cè)到的一樣包含在內(nèi)從而計(jì)算最大似然的期望值；另外一步是最支持向量機(jī)的提出有很深的(1) 它是針對(duì)線性可分情況進(jìn)行分析，對(duì)于線性不可分況討論起，在沒(méi)有弄懂其原理之前，不要急于學(xué)習(xí)線性不可分等較復(fù)雜的情況，支持向量機(jī)在設(shè)計(jì)時(shí)，需要用到條件極值問(wèn)題的求解，因此需用拉格朗日乘子理論，但對(duì)多數(shù)人來(lái)說(shuō)，介紹一個(gè)極好的指南是找到分類最佳的平面，即使得屬于兩個(gè)不同類的數(shù)據(jù)點(diǎn)間隔最大的那個(gè)面，該面亦稱為最大四、數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法(4)Apriori第一步，簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)所有含一個(gè)元素項(xiàng)目集出現(xiàn)的頻數(shù)，并找出那些不小于最小支持度的項(xiàng)目集，即一維最大項(xiàng)目集。五、數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法(5) EMM 步上找到的參數(shù)估計(jì)值被用于下一個(gè) E 步計(jì)算中，這個(gè)過(guò)程不斷交替進(jìn)行。表示能夠觀察到的不完整的變量值，用 讓 佩奇和謝爾蓋一個(gè)頁(yè)面的PageRank是由所有鏈向它的頁(yè)面（“鏈入頁(yè)面”）的重要性經(jīng)過(guò)遞歸算法得到的。PageRank是Google的商標(biāo)，其技術(shù)亦已經(jīng)申請(qǐng)專利。這個(gè)重要性得分值為：PR（T）/C(T)不足：人們的查詢具有主題特征，PageRank忽略了主題相關(guān)性，導(dǎo)致結(jié)果的相關(guān)性和主題性降低；另外，PageRank有很嚴(yán)重的對(duì)新網(wǎng)頁(yè)的歧視。那么影響google PageRank的因素有哪些呢?4 加入免費(fèi)開(kāi)源目錄如果某個(gè)樣本點(diǎn)已經(jīng)被準(zhǔn)確地分類，那么在構(gòu)造下一個(gè)訓(xùn)練集中，它被選中的概率就被降低；相反，如果某個(gè)樣本點(diǎn)沒(méi)有被準(zhǔn)確