6.3 数据挖掘常见算法_第1页
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文档简介

03数据挖掘常见算法一种基于实例的学习算法。对于待分类样本，选择距离最近的K个邻居，通过“多数表决”确定其类别。核心思想是通过样本周边的已知类别数据来推断未知样本的归属。K近邻算法(KNN)基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。通过计算样本属于每个类别的后验概率，选择概率最大的类别作为预测结果，常用于文本分类等概率性场景。朴素贝叶斯(NaiveBayes)01026.3.1分类算法算法简介K-Means是一种经典的无监督学习算法，用于将数据划分为K个不重叠的聚类。通过迭代分配数据点到最近的聚类质心，并更新质心，直至收敛。聚类数量选择选择合适的聚类数量K是关键，常用方法包括肘法、轮廓得分等，以确保聚类结果的质量和可解释性。6.3.2聚类算法-K-Means基于“频繁项集的所有子集必为频繁项集”的先验性质，采用逐层迭代搜索策略。从1-项集开始，不断向上挖掘更长的频繁项集，最终通过频繁项集生成高置信度的关联规则，是发现数据中隐藏模式的经典方法。算法核心原理6.3.3关联规则挖掘算法-Apriori最小支持度(MinimumSupport)判定项集是否为“频繁项集”的核心阈值。指某个项集在数据集中出现的频率下限，只有出现次数占比达到或超过该值的商品组合，才会被视为高频项集，进入后续规则生成环节。作用：有效过滤掉出现次数极少的偶然组合，减少算法后续的计算量，是控制挖掘结果“广度”的关键。例如若阈值设为5%，仅保留在5%以上交易中出现的商品组合。最小置信度(MinimumConfidence)衡量关联规则有效性与可靠性的强度指标。表示在购买了规则前项商品的条件下，同时购买后项商品的条件概率下限，决定了规则是否具备实际业务指导意义。作用：筛选出真正有价值的强关联规则。例如置信度设为70%，意味着购买前项商品的客户中，有至少70%的概率也会购买后项商品，这类规则可直接用于精准营销或货架优化。线性回归是一种经典的监督学习算法，用于构建因变量与一个或多个自变量之间的线性关系模型。其核心数学思想是寻找一条最佳拟合直线，通过最小化预测值与实际观测值之间的误差平方和，来确定线性方程中的参数，从而实现对未知数据结果的预测与推断。数学表达式与核心思想在模型训练完成后，需通过专业指标评估拟合效果。常用指标包括R平方(R²)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)。R平方反映模型对数据的解释能力，数值越接近1拟合越好；各类误差指

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