数据挖掘的6种分类算法

数据挖掘是识别数据模式和关系的计算处理过程。 分类是一种数据挖掘技术，用于预测记录属于特定类别的概率。 这里有 6 种广泛使用的分类算法：
1. 决策树
递归地分割数据，直到达到停止条件。
创建一个类似树的结构，其中每个分支代表一个决策，每个叶节点代表一个类。
例如：ID3、C4.5 和 CART。
2. 贝叶斯网络
基于贝叶斯定理构建概率模型。
表示变量之间的依赖关系，计算给定特定证据的类概率。
例如：朴素贝叶斯。
3. 支持向量机 (SVM)
将数据点投影到高维空间中，寻找最佳超平面将其分隔开。
最大化超平面到最近数据点的距离。
例如：线性 SVM 和核 SVM。
4. K 最近邻 (KNN)
查找训练集中与给定数据点最相似的 K 个邻居。
预测数据点的类为这些邻居中最常见的类。
对于低维数据集非常有效。
5. 神经网络
受人类大脑启发的多层处理单元网络。
训练网络识别数据中的模式，并预测属于特定类别的概率。
例如：多层感知器 (MLP) 和卷积神经网络 (CNN)。
6. 随机森林
创建多个决策树并对它们的预测进行平均。
通过降低方差并提高准确性来改善决策树的性能。
对于大数据集非常有效。