剪枝是减少决策树大小的过程。它可以通过定义树的大小或消除支持较少效力的树的区域来降低过度拟合的风险。剪枝通过修剪那些由于噪声或异常值而遵循训练数据中异常的枝条来支持，并以增强树的泛化效率的方式支持原始树。各种方法通常使用统计度量来删除最不可靠的部门，通常导致更快的分类和提高树正确分类独立测试数据的能力。更多… 阅读更多

决策树是一种类似流程图的树形机制，其中每个内部节点表示对属性的测试，每个分支定义测试的结果，叶节点描述类或类分布。树中最高的节点是根节点。学习决策树的算法算法 - 从给定的训练数据中创建决策树。输入 - 由离散值属性描述的训练样本；学生属性集，属性列表。输出 - 决策树。方法创建一个节点 N；如果样本都是同一类 C，则返回 N 作为标记为类 C 的叶节点如果… 阅读更多

基于统计的算法主要有两类：回归 - 回归问题处理的是基于输入值评估输出值。当用于分类时，输入值是来自数据库的值，输出值定义类。回归可用于阐明分类问题，但它用于不同的应用程序，包括预测。回归的基本形式是简单线性回归，它只包含一个预测变量和一个预测值。可以使用两种不同的方法使用回归来实现分类：划分 - 数据被划分… 阅读更多

以下是一些可以用于数据的预处理步骤，以促进提高分类或预测阶段的准确性、有效性和可扩展性：数据清洗 - 这定义了数据的预处理，以使用平滑方法和处理缺失值（例如，通过用该属性中最常出现的值或基于统计的最佳可能值来恢复缺失值）来消除或减少噪声。尽管各种分类算法具有一些用于管理噪声或缺失信息的结构，但此步骤可以帮助减少学习过程中的混淆。相关性… 阅读更多

分类是一种数据挖掘方法，用于预测数据实例的组成员资格。这是一个两步过程。第一步，建立一个模型，定义一组预定的数据类或方法。该模型是通过考虑由属性定义的数据库元组来开发的。每个元组都被认为属于一个预定义的类，这由一个属性决定，称为类标签属性。在分类框架中，数据元组也被定义为样本、示例或对象。用于开发模型的分析数据元组共同构成训练数据集。单个… 阅读更多

遗传算法是使用遗传继承过程的数学结构。它们已成功应用于各种分析问题。数据挖掘可以将人类理解与信息的自动分析结合起来，以发现模式或关键关系。给定一个表示在多个变量上的大型数据库，目标是在数据库中有效地找到最有趣的模式。遗传算法已被用于识别某些软件中的有趣模式。它们通常用于数据挖掘以增强其他算法的执行，例如决策树算法，另一个关联规则。遗传算法需要特定的数据… 阅读更多

神经网络是一系列算法，试图通过模拟人脑运作方式的过程来识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是神经元系统，无论是生物的还是人工的。神经网络几乎适用于任何预测变量（自变量，输入）和预测变量（因变量，输出）之间存在关系的情况，即使这种关系非常复杂，并且不容易用通常的“相关性”或“组间差异”来表达。神经网络有各种应用，如下所示：检测… 阅读更多

神经网络是一系列算法，试图通过模拟人脑运作方式的过程来识别一组记录中的基本关系。通过这种方法，神经网络定义了神经元系统，无论是生物的还是人工的。神经网络是根据认知系统中学习的（假设的）过程和大脑的神经功能建模的分析技术，并且能够在实现所谓的从现有信息学习的过程后，从其他观察结果预测新的观察结果（关于特定变量）。神经网络是数据挖掘技术之一。第一阶段是… 阅读更多

相似性度量提供了某些数据挖掘决策所基于的框架。包括分类和聚类在内的任务通常会考虑某些相似性度量的存在，而缺乏评估相似性的技术的领域通常会发现搜索信息是一项繁琐的功能。相似性度量有几个应用，如下所示：信息检索 - 信息检索 (IR) 系统的目标是满足用户的需求。换句话说，需求通常以在线搜索引擎文本框中输入的简短文本查询的形式体现。IR 系统通常不会直接回答… 阅读更多

数据挖掘的优势数据挖掘的优势如下：市场营销/零售数据挖掘可以通过向直接营销人员提供有关其用户购买行为的有用和准确的趋势来帮助他们。基于这些趋势，营销人员可以更精确地将他们的营销注意力引向他们的客户。例如，软件公司的营销人员可能会向拥有大量软件购买历史的消费者宣传他们的新软件。此外，数据挖掘还可以帮助营销人员预测其用户可能感兴趣购买哪些产品。通过这种预测，营销人员可以给他们的用户惊喜，并创造用户的购物… 阅读更多