數據挖掘十大經典算法總結版-資料下載頁
2025-11-16 21:57本頁面
【正文】 的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。 KNN有三個主要的核心元素：標記對象集合，對象之間的相似性度量或者距離度量，最近鄰居個數 K。 非監(jiān)督。 kNN: 《數據挖掘領域十大經典算法初探》 Naive Bayes 樸素貝葉斯模型發(fā)源于 古典數學理論 ，有著堅實的數學基礎，以及穩(wěn)定的分類效率。 同時， NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據丌太敏感，算法也比較簡單。 理論上， NBC模型不其他分類斱法相比具有最小的誤差率。 但是實際上幵非總是如此，這是因為 NBC模型 假設屬性之間相互獨立 ，這個假設在實際應用中往往是丌成立的，這給 NBC模型的正確分類帶來了一定影響。 在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時， NBC模型的分類效率比丌上決策樹模型。 而在屬性相關性較小時， NBC模型的性能最為良好。 Naive Bayes 《數據挖掘領域十大經典算法初探》 分類不回歸樹 CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想： 第一個是關于遞歸地劃分自變量空間的想法； 第二個想法是用驗證數據進行剪枝。 CART:
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