python数据挖掘算法简介及实现

1.数据挖掘流程

1.数据选择

分析完业务需求后，您需要选择与您需要的业务相关的数据。定义业务需求并选择业务特定的数据是数据挖掘的前提。

2。预处理数据

选择的数据会存在噪声、不完整等缺陷。数据必须经过清理、整合、转换和总结。

3。数据转换

根据选择的算法，将处理后的数据转换为特定的数据挖掘算法分析模型。

4。数据挖掘

使用所选的数据挖掘算法处理数据以获取信息。

5。解释和评估

对数据挖掘和实际工作中应用后的信息进行分析和解释。

2. 通用数据挖掘算法简介

1.关联分析算法

关联规则是通过最小支持度阈值和最小置信度阈值找到不同领域数据之间的关联。在关联规则分析算法的研究中，算法效率是一个核心问题。经典算法包括：Apriori算法、AprioriTid算法、FP增长算法；

2。分类算法

决策树算法：使用树结构来表示分类或决策集，生成规则或查找模式。主要有ID3算法、C4.5算法、SLIQ算法、SPRINT算法、RainForest算法；

朴素贝叶斯分类算法：利用贝叶斯定理概率统计方法，选择分类概率相对较高的类别；

CBA(Classification Based on Association)算法：基于关联规则的分类算法；算法

MIND（Mining in Database）：使用数据库中的用户定义函数（UDF）来应用分类的算法；

神经网络分类算法：用一个训练集训练若干个神经网络，用训练好的模型对样本进行分类；

粗糙集理论：粗糙集理论的特点是不需要给出具体的特征或属性的定量描述，而是直接从给定的问题出发，通过不可微和不可微来定义问题的近似域。可微的关系。课堂，以了解所涉及问题的法律；

遗传算法：遗传算法模拟生物进化的过程，利用复制（选择）、交叉（重组）和变异（变异）三种基本方法作为优化和克服技术的三种基本方法；

3。聚类算法

聚类分析与分类不同。聚类分析处理数据对象的类别。未知。聚类分析是将对象集合分组为由相似对象组成的组的过程。它分为 3 类方法：

分区方法（Partition method） 给定一个包含 N 个对象或元组的数据库，分区方法从数据构建 K 个分区，每个分区代表一个簇，且 K