逼近离散值函数f: Ân_V的k-近邻算法 训练算法： 对于每个训练样例<x,f(x)>，把这个样例加入列表training_examples分类算法： 给定一个要分类的查询实例xq 在training_examples 1-近邻算法把xq分类为正例，然而5-近邻算法把xq分类为反例。 右图是对于一个典型的训练样例集合1-近邻算法导致的决策面。 三、距离加权最近邻算法 对k-近邻算法的一个显而易见的改进是对k个近邻的贡献加权，根据它们相对查询点xq的距离，将较大的权值赋给较近的近邻。 四、对k-近邻算法的说明 按距离加权的k-近邻算法是一种非常有效的归纳推理方法。它对训练数据中的噪声有很好的鲁棒性，而且当给定足够大的训练集合时它也非常有效。 python版本： 这里实现一个手写识别算法，这里只简单识别0~9熟悉，在上篇文章中也展示了手写识别的应用，可以参考：机器学习与数据挖掘-logistic回归及手写识别实例的实现 输入：每个手写数字已经事先处理成
想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法 算法是监督学习还是无监督学习呢？这是一个监督学习算法，因为训练数据是已经分好类的。使用分好类的病人数据，C4.5算法不需要自己学习病人是否会患癌症。 再次，C4.5算法既可以处理连续数据也可以处理离散数据。我的理解是，算法通过对连续的数据指定范围或者阈值，从而把连续数据转化为离散的数据。 最后，不完全的数据用算法自有的方式进行了处理。 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。 第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？
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终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。 同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori 算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。 有了可以量化的计算方式，我们却还不能立刻运算，这是因为如果我们直接运算所有的数据，运算量极其的大，很难实现，这里说明一下，假设我们只有 4 种商品：商品0，商品1，商品 2，商品3. ，该算法不仅适用于零售行业，同样适用于相同技术的其他行业，如网站流量分析以及医药行业等。
Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质） 4. Aprior算法实现过程 5. 数据挖掘 5.1 寻找关联属性 5.2 生成关联规则 5.3 更加严谨的栗子 6. Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank Aprior算法核心术语 “啤酒与尿布”是通过人工观察并发现事物规律的典型栗子，这也引出数据挖掘十大算法之一的Aprior算法——关联规则挖掘算法,这个算法其实并不像其他算法这么难，甚至算法本身也并没有提出什么新的概念 Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质） 性质一：如果x是一个频繁K项集，则其非空子集也一定是频繁K项集 性质二：非频繁K项集的超集一定是非频繁的 性质三：任何一个项集的支持度不小于其超集的支持度 FP-Growth算法需要递归生成条件数据库和条件FP-tree,所以内存开销大，而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/
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. 另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。 三、数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。 四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。 五、数据挖掘十大经典算法(5) EM 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中 八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。 聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。 例如，假设我们有一个患者数据集。 4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。 在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。 7.AdaBoost AdaBoost是一种构造分类器的增强算法。 你可能知道，分类器需要大量的数据，并试图预测或分类一个新的数据元素属于哪个类。 9.Naive Bayes Naive Bayes并不是一个单一的算法，而是一个分类算法的家族，他们有一个共同的假设: 被分类的数据的每一个特征都是独立于所有其他特性的。
02 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。 03 EM算法的推导 给定的训练样本是 ? 样例间独立，我们想找到每个样例隐含的类别z，能使得p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下： ? 那么一般的EM算法的步骤如下： 循环重复直到收敛 { （E步）对于每一个i，计算 （M步）计算 那么究竟怎么确保EM收敛？假定θt 和θt+1 是EM第t次和t+1次迭代后的结果。 04 EM算法另一种理解 坐标上升法（Coordinate ascent）： ? 数据分析1480 ? 长按扫码关注我
01 前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： ? 排序算法.png 他们的性能比较： ? 性能比较.png 下面，利用Python分别将他们进行实现。 直接插入排序 算法思想： ? 快速排序的基本思想：挖坑填数+分治法 从序列当中选择一个基准数(pivot) 在这里我们选择序列当中第一个数最为基准数 将序列当中的所有数依次遍历，比基准数大的位于其右侧，比基准数小的位于其左侧 3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。 ，该算法是采用分治法的一个典型的应用。
什么是算法呢？ 简单的说，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。 1、有穷性，执行有限步骤后，算法必须中止。 2、确切性，算法的每个步骤都必须确切定义。 与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。 02 傅立叶变换 和快速傅立叶变换 ? 链接分析算法一直是这个领域最让人费解的算法之一，实现方式不一，而且其本身的特性让每个实现方式的算法发生异化，不过基本原理却很相似。 9 数据压缩算法 数据压缩算法有很多种，哪种最好？这要取决于应用方向，压缩mp3，JPEG和MPEG-2文件都不一样。 哪里能见到它们？不仅仅是文件夹中的压缩文件。 你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?
在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上（ICDM， International Conference on Data Mining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top 本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括： [1] k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824） [2] 支持向量机SVM（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/49885481） [3] EM算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji /article/details/50626088） [4] 朴素贝叶斯算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50441927） [5
算法的复杂性。 内排序的分类 根据排序过程中借助的主要操作，内排序分为： 插入排序 交换排序 选择排序 归并排序 2.外排序 外排序是由于排序的记录个数太多，不能同时放置在内存中，整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行 它的思路就是让每一个关键字，都和它后面的每一个关键字比较，如果大则交换，这样第一位置的关键字在第一次循环后一定变成最小值。 简单选择排序法的工作原理是：每一次从无序组的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在无序组的起始位置，无序组元素减少，有序组元素增加，直到全部待排序的数据元素排完。 ? 代码说明 简单选择排序相对简单，交换移动数据的次数相当少，节约时间。 简单选择排序的时间复杂度为O(n^2)。
「数据结构与算法Javascript描述」十大排序算法 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。 排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。 本文将为大家介绍十大经典的排序算法。 1. 冒泡排序 我们先来了解一下「冒泡排序」算法，它是最慢的排序算法之一，但也是一种最容易实现的排序算法。 然而，在实际情况中，归并排序还有一些问题，当我们用这个算法对一个很大的数据集进行排序时，我们需要相当 大的空间来合并存储两个子数组。 当开始用这个算法遍历数据集时，所有元素之间的距离会不断减小，直到处理到数据集的末尾，这时算法比较的就是相邻元素了。
算法描述 (1). 比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换它们两个； (2). 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对； (3). 算法描述 (1). 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）； (2). 重新排序数列，把所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。 算法描述 (1). 将一组数据构建成一个堆； (2). 调整这个堆，使之成为最大堆，将根结点上最大的数与倒数第一个数进行交换； (3). 算法描述 (1). 找出待排序列中最大值 max 和最小值 min，算出序列的数据范围 r = max - min + 1，申请辅助空间 C[r]； (2). 算法描述 (1). 设置固定数量的空桶； (2). 把数据放在对应的桶内，分别对每个非空桶内数据进行排序； (3). 拼接非空的桶内数据，得到最终的结果。 2. 动画演示 ? 3.
举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。 最后，算法灵活通用，AdaBoost 可以加入任何学习算法，并且它能处理多种数据。 AdaBoost 有很多程序实现和变体。 和存储训练数据的算法不同，懒散学习法在训练过程中不需要做许多处理。只有当新的未被分类的数据输入时，这类算法才会去做分类。 这是个监督算法还是非监督的呢？因为 kNN 算法提供了已经被分类好的数据集，所以它是个监督学习算法。 为什么我们会用 kNN？便于理解和实现是我们使用它的两个关键原因。 第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。 算法是监督学习还是无监督学习呢？这是一个监督学习算法，因为训练数据是已经分好类的。使用分好类的病人数据，C4.5算法不需要自己学习病人是否会患癌症。 那 C4.5 算法和决策树系统有什么区别呢？ 再次，C4.5算法既可以处理连续数据也可以处理离散数据。我的理解是，算法通过对连续的数据指定范围或者阈值，从而把连续数据转化为离散的数据。 最后，不完全的数据用算法自有的方式进行了处理。 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。根据“没有免费午餐原理”，没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。 算法的优势是：对于数据挖掘和聚类，观察到遗失的数据的这类数据点对我们来说很重要。我们不知道具体的类，因此这样处理丢失数据对使用 EM 算法做聚类的任务来说是很关键的。
因为可以直接访问你，所以引入阻尼因子的概念； 海洋除了有河流流经，还有雨水，但是下雨是随机的； 提出阻尼系数，还是为了解决某些网站明明存在大量出链（入链），但是影响力却非常大的情形。 扩展：FP-Growth 算法 Apriori 算法需要多次扫描数据库，性能低下，不适合大数据量。 FP-growth算法，通过构建 FP 树的数据结构，将数据存储在 FP 树中，只需要在构建 FP 树时扫描数据库两次，后续处理就不需要再访问数据库了。 硬间隔：数据是线性分布的情况，直接给出分类。 软间隔：允许一定量的样本分类错误。 核函数：非线性分布的数据映射为线性分布的数据。 到这里，10大算法都已经说完了，其实一般来说，常用算法都已经被封装到库中了，只要导入相应的模型即可。 -END-
数据挖掘 国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法： ? 2 k-Means聚类 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k < n >它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心 在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误差越小。 其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。 理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
k-NN (k-nearest neighbor) 由 Cover 和 Hart 于 1968 年提出，属于机器学习算法中的监督学习算法，可以用来解决分类和回归问题。 k-NN 的工作原理 为了对 k-NN 算法有个直观的认识，我们看个例子： [3v71xum6qx.png? k-NN 算法的工作原理是看离待分类物体最近的 k 个物体的类别，这 k 个物体的大多数属于那个类别，待分类物体也就属于那个类别。 下面我们通过 Scikit-learn 中的 k-NN 算法对鸢尾花进行分类。 下面我们通过 Scikit-learn 中的 k-NN 算法对患者是否患有糖尿病进行预测。
算法使用方法在每个算法中给出了3大类型，主算法程序，调用程序，输入数据，调用方法如下： 将需要数据的测试数据转化成与给定的输入格式相同，然后以Client类的测试程序调用方式进行使用。 18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。 给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。 详细介绍链接 SVM 支持向量机算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。 详细介绍链接 BIRCH BIRCH算法利用构建CF聚类特征树作为算法的核心，通过树的形式，BIRCH算法扫描数据库，在内存中建立一棵初始的CF-树，可以看做数据的多层压缩。
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