數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法總結(jié)版-資料下載頁(yè)
2025-11-16 21:57本頁(yè)面
【正文】 的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。 KNN有三個(gè)主要的核心元素：標(biāo)記對(duì)象集合，對(duì)象之間的相似性度量或者距離度量，最近鄰居個(gè)數(shù) K。 非監(jiān)督。 kNN: 《數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法初探》 Naive Bayes 樸素貝葉斯模型發(fā)源于 古典數(shù)學(xué)理論 ，有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定的分類效率。 同時(shí)， NBC模型所需估計(jì)的參數(shù)很少，對(duì)缺失數(shù)據(jù)丌太敏感，算法也比較簡(jiǎn)單。 理論上， NBC模型不其他分類斱法相比具有最小的誤差率。 但是實(shí)際上幵非總是如此，這是因?yàn)?NBC模型 假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立 ，這個(gè)假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中往往是丌成立的，這給 NBC模型的正確分類帶來(lái)了一定影響。 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模型的分類效率比丌上決策樹模型。 而在屬性相關(guān)性較小時(shí)， NBC模型的性能最為良好。 Naive Bayes 《數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法初探》 分類不回歸樹 CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個(gè)關(guān)鍵的思想： 第一個(gè)是關(guān)于遞歸地劃分自變量空間的想法； 第二個(gè)想法是用驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行剪枝。 CART:
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