解釋數據挖掘中的分類：類型、分類器和應用程序 [2022]

數據挖掘是數據科學中最重要的部分之一。 它允許您獲取必要的數據並從中生成可操作的見解以執行分析過程。

在下面的專欄中，我們將介紹數據挖掘系統的分類，並討論該過程中使用的不同分類技術。 您將了解它們在當今環境中的使用方式以及如何成為該領域的專家。

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是指以不同的方式挖掘或挖掘數據以識別模式並獲得更多洞察力。 它涉及分析發現的模式以了解如何有效地使用它們。

在數據挖掘中，您對大型數據集進行排序，找到所需的模式並建立關係以執行數據分析。 這是數據分析中的關鍵步驟之一，沒有它，您將無法完成數據分析過程。

數據挖掘是任何數據分析過程的初始步驟之一。 因此，正確執行數據挖掘至關重要。

什麼是數據挖掘中的分類？

數據挖掘中的分類是一種將數據點分成不同類別的常用技術。 它允許您組織各種數據集，包括複雜和大型數據集以及小型和簡單數據集。

它主要涉及使用可以輕鬆修改的算法來提高數據質量。 這是監督學習在數據挖掘技術中的分類中特別常見的一個重要原因。 分類的主要目標是將感興趣的變量與所需的變量聯繫起來。 感興趣的變量應該是定性類型的。

該算法建立了預測變量之間的聯繫。 您在數據挖掘中用於分類的算法稱為分類器，您通過分類器進行的觀察稱為實例。 當您必須處理定性變量時，您可以在數據挖掘中使用分類技術。

有多種類型的分類算法，每一種都有其獨特的功能和應用。 所有這些算法都用於從數據集中提取數據。 用於特定任務的應用程序取決於任務的目標和需要提取的數據類型。

數據挖掘中的分類技術類型

在討論數據挖掘中的各種分類算法之前，讓我們先看看可用的分類技術類型。 首先，我們可以將分類算法分為兩類：

1. 生成式
2. 有區別的

下面對這兩個類別做一個簡單的解釋：

生成式

生成分類算法對各個類別的分佈進行建模。 它試圖通過估計模型的分佈和假設來學習創建數據的模型。 您可以使用生成算法來預測看不見的數據。

一個突出的生成算法是樸素貝葉斯分類器。

有區別的

它是一種基本的分類算法，用於確定一行數據的類別。 它通過使用觀察到的數據進行建模，並且依賴於數據質量而不是其分佈。

邏輯回歸是一種優秀的判別分類器。

機器學習中的分類器

分類是數據挖掘中非常流行的一個方面。 因此，機器學習有很多分類器：

1. 邏輯回歸
2. 線性回歸
3. 決策樹
4. 隨機森林
5. 樸素貝葉斯
6. 支持向量機
7. K-最近鄰

1. 邏輯回歸

邏輯回歸允許您對特定事件或類別的概率進行建模。 它使用邏輯來對二元因變量進行建模。 它為您提供單次試驗的概率。 因為邏輯回歸是為分類而構建的，可幫助您了解多個自變量對單個結果變量的影響。

邏輯回歸的問題在於，它僅在您的預測變量是二元且所有預測變量都是獨立的情況下才有效。 此外，它假設數據沒有任何缺失值，這可能是一個很大的問題。

2. 線性回歸

線性回歸基於監督學習並執行回歸。 它根據自變量對預測值進行建模。 首先，我們用它來找出預測和變量之間的關係。

它根據特定的自變量預測因變量值。 特別是，它找到了自變量和因變量之間的線性關係。 它非常適合您可以線性分離的數據並且效率很高。 但是，它容易過擬合和鼻子。 此外，它依賴於自變量和因變量線性相關的假設。

3. 決策樹

決策樹是數據挖掘中最強大的分類技術。 這是一個類似於樹形結構的流程圖。 在這裡，每個內部節點指的是一個條件的測試，每個分支代表測試的結果（無論是真還是假）。 決策樹中的每個葉節點都有一個類標籤。

您可以根據決策樹將數據拆分為不同的類。 它將根據創建的決策樹預測新數據點屬於哪些類。 它的預測邊界是垂直和水平線。

4. 隨機森林

隨機森林分類器在不同的數據集子樣本上擬合多個決策樹。 它使用平均值來提高其預測準確性並管理過度擬合。 子樣本量總是等於輸入樣本量； 但是，樣本是通過替換抽取的。

隨機森林分類器的一個獨特優勢是它減少了過度擬合。 此外，該分類器比決策樹具有更高的準確性。 然而，它是一種速度較慢的實時預測算法，並且是一種高度複雜的算法，因此很難有效地實現。

5.樸素貝葉斯

樸素貝葉斯算法假設每個特徵彼此獨立，並且所有特徵對結果的貢獻相同。

該算法依賴的另一個假設是所有特徵都具有同等重要性。 它在當今世界有許多應用，例如垃圾郵件過濾和文檔分類。 樸素貝葉斯只需要少量的訓練數據來估計所需的參數。 此外，樸素貝葉斯分類器比其他復雜和高級的分類器要快得多。

然而，樸素貝葉斯分類器因估計能力差而臭名昭著，因為它假設所有特徵都同等重要，這在大多數現實世界場景中並非如此。

6.支持向量機

支持向量機算法，也稱為 SVM，表示空間中的訓練數據以較大的差距區分為類別。 然後將新的數據點映射到相同的空間，並根據它們落入的差距的一側來預測它們的類別。 該算法在高維空間中特別有用，並且內存效率很高，因為它僅在其決策函數中使用訓練點的子集。

該算法在提供概率估計方面滯後。 您需要通過五重交叉驗證來計算它們，這非常昂貴。

7. K-最近鄰

k-最近鄰算法具有非線性預測邊界，因為它是一個非線性分類器。 它通過查找其 k 最近鄰的類來預測新測試數據點的類。 您將使用歐幾里得距離選擇測試數據點的 k 個最近鄰。 在 k 個最近的鄰居中，您必須計算不同類別中存在的數據點的數量，並將新數據點分配給具有最多鄰居的類別。

這是一個相當昂貴的算法，因為找到 k 的值需要大量資源。 此外，它還必須計算每個實例到每個訓練樣本的距離，這進一步增加了它的計算成本。

數據挖掘系統分類的應用

有很多關於我們如何在日常生活中使用分類算法的例子。 以下是最常見的：

• 營銷人員使用分類算法進行受眾細分。 他們通過使用這些算法將目標受眾分為不同的類別，以製定更準確和有效的營銷策略。
• 氣象學家使用這些算法根據濕度、溫度等各種參數來預測天氣狀況。
• 公共衛生專家使用分類器來預測各種疾病的風險，並製定策略來減輕其傳播。
• 金融機構使用分類算法來尋找違約者，以確定他們應該批准哪些銀行卡和貸款。 它還可以幫助他們檢測欺詐行為。

結論

分類是數據挖掘中最受歡迎的部分之一。 如您所見，它在我們的日常生活中有大量應用。 如果您有興趣了解有關分類和數據挖掘的更多信息，我們建議您查看我們的數據科學執行 PG 計劃。

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