分类与预测
Dr. Qingyuan Bai
School puter Science
Faculty of Mathematics puter Science,
Fuzhou University
Email: ******@fzu.
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分类和预测是数据挖掘中最基本也是最具丰富内容的技术。一般来说,数据挖掘除数据预处理之外,主要基本技术为关联规则、分类与预测、聚类。
分类是区分抽象事务和具体事物的方法和能力,分类也是一种知识表示方法。
有人认为分类是人类具有的最基本知识。
分类与预测
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预测是构造和使用模型评估无标号样本类(预测出类),或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。
用预测法预测类标号也称为分类,用预测法预测连续值为预测。
分类和预测是应用最广泛的方法。它不仅在数据挖掘有大量应用,在其他学科也同样有较好的应用。
分类与预测
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分类和预测
分类方法和预测方法已被许多学科研究
机器学习
事例学习、归纳学习、神经元网络学习
模式识别
特征提取,模式分类。
专家系统
专家系统中有许多是分类问题。
统计学
统计理论是分类的基础。
神经生物学
生物信息学
Web 技术
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概述:1. 什么是分类(1)
分类:
是给一个样本(对象、元组、实例) 按照给定分类体系用一定方法将其归于某类。分类体系可能是人为的,也可能是学习到的(如聚类的得到的)。
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(2)
分类的定义:
从给定样本组成的数据集
和类集
分类就是给出一个映射
样本被分配到一个类, 精确包含了被映射到其中的所有样本。
即:
映射就是分类模型,通
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