数据挖掘概念与流程

一、定义与特点

数据挖掘（Data Mining），又称资料探勘、数据采矿，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的，但又有潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘主要基于人工智能、机器学习

数据挖掘具有以下几个特点：

1.应用性：

        数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合，来源于应用实践，也服务于应用实践。

2.工程性：

        数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程，在实际应用中，典型的数据挖掘还是一个交互和循环的过程。

3.集合性：

        数据挖掘涉及数据库技术、机器学习、统计学、人工智能、模式识别、高性能计算、知识工程、神经网络、信息检索、信息的可视化等众多领域。

二、数据挖掘常用算法概述

数据挖掘常用算法涉及多个领域和技术，以下是对这些算法的概述：

一、分类算法

1. 决策树算法

   • 原理：选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件，递归地生成决策树，直到满足停止条件。
   • 典型算法：ID3、C4.5、CART等。
   • 优点：易于理解和实现，能够处理非线性关系，对缺失值不敏感。
   • 缺点：容易过拟合，对连续值处理不够灵活。

2. 朴素贝叶斯算法

   • 原理：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
   • 优点：算法简单，分类速度快，对小规模数据表现良好。
   • 缺点：假设特征之间独立，这在现实中往往不成立，从而影响分类效果。

3. 支持向量机（SVM）

   • 原理：通过找到一个最优超平面来最大化类与类之间的间隔，从而实现分类。
   • 优点：分类准确率高，对高维数据和小样本数据表现良好。
   • 缺点：对非线性问题处理需要选择合适的核函数，计算量大。

4. K最近邻（KNN）算法

   • 原理：根据样本在特征空间中的K个最相似邻居的类别来判断样本的类别。
   • 优点：简单直观，无需训练过程，适用于样本容量较大的类域。
   • 缺点：计算量大，需要事先确定K值，对样本容量较小的类域容易产生误分。

5. 逻辑回归（LR）

   • 原理：通过线性回归的输出结果进行逻辑转换&#