6数据挖掘基本算法教程.ppt

数据仓库与数据挖掘;数据仓库与数据挖掘;第六章 数据挖掘基本算法;第六章 数据挖掘基本算法;6.1 分类规则挖掘;6.1.1 分类与估值;6.1.1 分类与估值;6.1.1 分类与估值;6.1.1 分类与估值;6.1.1 分类与估值;6.1.1 分类与估值;6.1.1 分类与估值;6.1.2 决策树;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.1 决策树算法原理;6.1.2.2 常用决策树算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（1） ID3算法;（2） C4.5算法;（2） C4.5算法;C4.5算法的分裂属性选择度量;C4.5对连续数据的处理;C4.5对连续数据的处理;C4.5对连续数据的处理;C4.5对缺失数据的处理;C4.5对缺失数据的处理;C4.5对生成规则的利用;（2） C4.5算法;6.1.2.3 决策树剪枝;6.1.2.3 决策树剪枝;6.1.2.3 决策树剪枝;6.1.2.3 决策树剪枝;（1） 预剪枝;（1） 预剪枝;（1） 预剪枝;（２） 后剪枝;（2） 后剪枝;（2） 后剪枝;（2） 后剪枝;（2） 后剪枝;6.1.2.4 由决策树提取分类规则;6.1.2.4 由决策树提取分类规则;6.1.2.4 由决策树提取分类规则;6.1.2.5 决策树方法在数据挖掘中的应用;（1）KnowledgeSEEKER简介;（1）KnowledgeSEEKER简介;（2）数据准备;（2）数据准备;（3）定义研究对象;（3）定义研究对象;（3）定义研究对象;（3）定义研究对象;（4） 建立模型;（5）理解模型;（5）理解模型;（5）理解模型;（5）理解模型;（5）理解模型;（5）理解模型;（5）理解模型;（6）预测;6.1.3 贝叶斯分类;6.1.3.1 贝叶斯定理;6.1.3.2 贝叶斯分类;（1） 贝叶斯分类步骤;（2） 先验概率和后验概率;（3）贝叶斯分类;（3）贝叶斯分类;6.1.3.3 贝叶斯分类器;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素???叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（1） 朴素贝叶斯分类;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络;（2） 贝叶斯信念网络