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数据挖掘十大经典算法

一、C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法其核心算法是,ID3算法。

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2)在树构造过程中进行剪枝；

3)能够完成对连续属性的离散化处理；

4)能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程

中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

1、机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关

系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结

点则

对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复

数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

2、从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。

3、决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结

构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的

分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的

类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合

起来以提升分类的正确率。

决策树是如何工作的？

1、决策树一般都是自上而下的来生成的。

2、选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。

3、从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条―规则

4、决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：

1)通过该节点的记录数

2)如果是叶子节点的话，分类的路径

3)对叶子节点正确分类的比例。

1

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4。5算法，严格上说C4。5

只能是ID3的一个改进算法。

算法继承了算法的优点，并在以下几方面对算法进行了改进：

C4.5ID3ID3

1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2)在树构造过程中进行剪枝；

3)能够完成对连续属性的离散化处理；

4)能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程

中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，只适合于

C4.5

能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。来自有哪些信誉好的足球投注网站的其

他内容：

算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法其核心算法是算法。分类决策树算

C4.5,ID3

法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树。决策树的各部分是:

根:学习的事例集。

枝分类的判定条件。

:

叶:分好的各个类。

ID3算法

1、概念提取算法CLS

1)初始化参数C={E},E包括所有的例子,为根。

中的任一元素同属于同一个决策类则创建一个叶子节点终止。

2)IFCeYES

ELSE依启发式标准,选择特征Fi={V1,V2,V3,．．．Vn}并创建判定节点

划分C为互不相交的N个集合C1,C2,C3,．．．,Cn；

对任一个递归。

3)Ci

2、ID3算法

1)随机选择C的一个子集W