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数据挖掘--分类课件ppt

数据挖掘--分类课件ppt

性别 身高(米) 类别
1.6 矮
男 2高
女 1.83 高
女 1.88
高
女 1.7
矮
男 1.85 中等
女 1.6 矮
男 1.7 矮
男 2.2 高
男 2.1 高
女 1.8 高
男 1.82 中等
女 1.7 中等
女 1.75 中等
女 1.73 中等
00:07
KNN的例子
只使用身高做特征， K=3，对于样本 <kate,1.8,女>应 属于哪个类别？
训练集应用于建立分类模型 测试集应用于评估分类模型
K折叠交叉验证(K-fold cross validation)：将初 始采样分割成K个子样本(S1，S2,...,Sk)，取K-1个 做训练集，另外一个做测试集。交叉验证重复K 次，每个子样本都作为测试集一次，平均K次的 结果，最终得到一个单一估测。
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
00:07
1
分类的流程
动物种类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产蛋 是否有毛
狗
中
0
4
否
是
猪
大
0
4
否
是
牛
大
0
麻雀
小
2
4
否
是
2
是
是
天鹅 中
2
2
是
是
大雁
中
2
2
是
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题

《数据挖掘入门》PPT课件

《数据挖掘入门》PPT课件

依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系，用以帮助商家作出决策。例如：
7.
面包 2% 牛奶 1.5% （占超市交易总数）
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度，
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
05.06.2021
精选ppt
10
什么是数据挖掘
1. 数据挖掘（从数据中发现知识） 从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、
以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。
2. 其它可选择的名字 数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据
考古、数据捕捞、信息获取、事务智能等。
3. 广义观点 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库中或其它信息
24
6，分类与预测 分类和预测是两种重要的数据分析方法，在商业上
的应用很多。分类和预测可以用于提取描述重要数据类 型或预测未来的数据趋势。
分类的目的是提出一个分类函数或分类模型（即分 类器）通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别 中。数据分类可以分为两步进行。第一步建立模型，用 于描述给定的数据集合。通过分析由属性描述的数据集 合来建立反映数据集合特性的模型。第二步是用模型对 数据对象进行分类。
05.06.2021

数据挖掘技术 分类挖掘及其应用PPT课件

数据挖掘技术 分类挖掘及其应用PPT课件

这种分类算法主要用来找寻样本集合中主要类别的分类规则，
用于划分主类和其他类。对于其他类，同样可以看做一个样本集
合，再次利用该分类算法进行分类。
第5章 分类挖掘及其应用
第4页/共22页
5.3人工免疫算法及其在故障诊断中的应 用
• 5.3.1人工免疫算法
➢5.3.1.1引言
本节阐明了不同免疫算法或免疫理论的原理，同时也提出了常用 的人工免疫系统的一般模型框架。这些技术己经被成功的用于模式识别 和数据挖掘、故障检测与诊断、计算机安全及其它各种应用。
第12页/共22页
第5章 分类挖掘及其应用
5.3.3基于克隆变异机理的故障诊断方法研 究
➢5.3.3.1引言
在本书中，借鉴免疫系统的克隆变异机理及已有人工 免疫系统成果，结合故障诊断的实际应用，研究具有故 障诊断能力，同时又具有对故障样本的连续学习功能的 自适应故障诊断方法。最后通过对标准样本的分类识别 及实际的故障诊断实例验证了本书提出方法的有效性。
随机初始化抗原群体 取出一个抗原 计算亲和力 克隆 变异 选择 剪枝 抗体抑制 产生记忆
网络抑制
群体更新
否 收敛条件满足
是 结束
否
抗原搜索完毕
是
图5-1 aiNet算法流程图
第8页/共22页
第5章 分类挖掘及其应用
免疫网络模型
3）实验结果分析
0.2 0.15 0.1 0.05
0 -0.05
-0.1 -0.15
两个细胞与给
定抗原的激励值，当满足式（ 5-22）和式（5-23）两个M条C件cand时idate，
可将 mcmatch 取代
，如果只满足式M（C5ca-nd2ida2te ），直接将

分类-数据挖掘PPT

分类-数据挖掘PPT

2020/6/10
2
Bayesian Theorem: Basics
假设X是未知分类标号的样本数据 H代表某种假设，例如X属于分类C P(H|X): 给定样本数据X，假设 H成立的概率
例如，假设样本数据由各种水果组成，每种水果 都可以用形状和颜色来描述。如果用X代表红色 并且是圆的，H代表X属于苹果这个假设，则 P(H|X)表示，已知X是红色并且是圆的，则X是苹 果的概率。
P(X|Ci) 最大化。否则，我们最大化 P(X|Ci)P(Ci)。类
的先验概率可以用 P(Ci)si s计算；其中，si是类C中的 训练样本数，而s是训练样本总数。
2020/6/10
7
Naïve Bayes Classifier
给大定。为具降有低许计多算属的性开的销数据，集可，以计朴算素地P(假X设|Ci属) 性的间开不销存可能在依非赖常
Neural Network classifiers 相当。在应用于大数据集时，具 有较高的准确率和速度 Naïve Bayes Classifier假设属性值之间是独立的，因此可以 简化很多计算，故称之为Naïve 。当属性值之间有依赖关系 时，采用Bayesian Belief Networks进行分类。
2020/6/10
3
Bayesian Theorem: Basics
P(H): 任一个水果，属于苹果的概率.
(不管它什么颜色，也不管它什么形状)
P(X): 任一个水果，是红色并且是圆的概率
(不管它属于什么水果)
P(X|H) : 一个水果，已知它是一个苹果，则它是红 色并且是圆的概率。
P(H|X) : 一个水果，已知它是红色并且是圆的,则它 是一个苹果的概率。
P ( C i|X ) P ( C j|X )1 j m j i .

《数据挖掘技术》课件

《数据挖掘技术》课件

拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析

可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。

数据挖掘ppt课件(2024)

数据挖掘ppt课件(2024)

医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理

《数据挖掘》之分类和预测PPT(37张)

《数据挖掘》之分类和预测PPT(37张)

G(A a ) I( is 1 ,n s 2 ,.s m .) .E ,(A )
具有高信息增益的属性，是给定集合中具有高区分度 的属性。所以可以通过计算S中样本的每个属性的信 息增益，来得到一个属性的相关性的排序。
age youth youth middle_aged senior senior senior middle_aged youth youth senior youth middle_aged middle_aged senior
buys_computer = “yes” IF age = “senior” AND credit_rating = “fair” THEN buys_computer =
“no”
可伸缩性与决策归纳树
分类挖掘是一个在统计学和机器学习的领域也 被广为研究的问题，并提出了很多算法，但是 这些算法都是内存驻留的
分类和预测
分类 VS. 预测
分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描 述重要数据类或预测未来的数据趋势 的模型
分类：
预测类对象的分类标号（或离散值） 根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据
，并用来分类新数据
预测：
建立连续函数值模型 比如预测空缺值，或者预测顾客在计算机设备上的花费
4. 对测试属性每个已知的值，创建一个分支， 并以此划分元组
5. 算法使用同样的过程，递归的形成每个划分 上的元组决策树。一旦一个属性出现在一个 节点上，就不在该节点的任何子节点上出现
6. 递归划分步骤停止的条件
划分D（在N节点提供）的所有元组属于同一类 没有剩余属性可以用来进一步划分元组——使用多数表决 没有剩余的样本 给定分支没有元组，则以D中多数类创建一个树叶

贝叶斯分类(数据挖掘)PPT课件

贝叶斯分类(数据挖掘)PPT课件

（ P( X / Ci ) 常被称为给定Ci 时数据X的似然度，
而使P( X / Ci ) 最大的假设Ci 称为最大似然假设）。
否则，需要最大化 P( X / Ci )
。
注意：
类的先验概率可以用 P(Ci ) si s
计算，其
si 中 是C类i 中的训练样本数，而s是训练样本总数。
7
（4）.给定具有许多属性的数据集，计算 P(X / Ci ) 的开销可能 非常大。为降低计算 P( X / Ci ) 的开销，可以做类条件独立 的朴素假定。给定样本的类标号，假定属性值相互独立，即在
8
2019/11/1
9
(5).对于未知样本 X 分类，也就是对每个类 C，i 计算
P(X / Ci )P。(C样i ) 本 X 被指派到类 ，当C且i 仅当：
换言P之(C，i /XX被) 指P派(C到j /其X )
j 1, 2, , m, j i
最大的类。
P( X / Ci )P(Ci )
这是很合理的，因为如果X独立于H时被观察到的可能性 越大，那么X对H的支持度越小。
4
理论上讲，与其所有分类算法相比，贝叶斯分类 具有最小的出错率。然而，实践中并非如此。
这是由于对其应用的假设的不准确，以及缺乏可 用的概率数据造成的。
研究结果表明，贝叶斯分类器对两种数据具有较 好的分类效果：
1.完全独立的数据。 2.函数依赖的数据。
High
No
Excellent
NO
3
31~40 High
No
Fair
Yes
4
>40
Medium No
Fair
Yes
5
>40

数据挖掘导论第章_分类_其他技术ppt课件

数据挖掘导论第章_分类_其他技术ppt课件
24
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
22
规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略

数据挖掘PPT全套课件

数据挖掘PPT全套课件

记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘

数据挖掘__分类课件

数据挖掘__分类课件
END.
算法 4-1通过对每个样本和各个类的中心来比较， 从而可以找出他的最近的类中心，得到确定的类 别标记。
22:26
14
基于距离的分类方法的直观解释
（a）类定义 （b）待分类样例 （c）分类结果
22:26
15
距离分类例题
C1=(3,3,4,2), C2=(8,5,-1,-7), C3=(-5,-7,6,10); 请用基于距离的算法给以下样本分类： (5,5,0,0) (5,5,-5,-5) (-5,-5,5,5)
性别 身高(米) 类别
1.6 矮
男 2高
女 1.83 高
女 1.88
高
女 1.7
矮
男 1.85 中等
女 1.6 矮
男 1.7 矮
男 2.2 高
男 2.1 高
女 1.8 高
男 1.82 中等
女 1.7 中等
女 1.75 中等
女 1.73 中等
22:26
KNN的例子
只使用身高做特征， K=3，对于样本 <kate,1.8,女>应 属于哪个类别？
（9） END
（10hich the most u ∈N.
22:26
17
姓名 Kristina 女 Jim Maggie Martha Stephanie Bob Kathy Dave Worth Steven Debbie Todd Kim Amy Wynette
马修斯相关性系数定义为
22:26
10
分类模型的评估
ROC曲线通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实 现，其中TPR=TP/(TP+FN), FPR=FP/(FP+TN)。

《数据挖掘》课件

《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学

【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt

【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt

16:06
9
分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。
数据集有10只非爬行动物，其中8只被预测为非爬行动物，特 异度为8/10
精度(Precision):
TP/(TP+FP)
分类器预测了12只动物为爬行动物，其中10只确实是爬行动 物，精度为10/12
准确率(Accuracy): (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)
数据集包含23只动物，其中18只预测为正确的分类，准确率 为18/23
训练集应用于建立分类模型 测试集应用于评估分类模型
K折叠交叉验证(K-fold cross validation)：将初 始采样分割成K个子样本(S1，S2,...,Sk)，取K-1个 做训练集，另外一个做测试集。交叉验证重复K 次，每个子样本都作为测试集一次，平均K次的 结果，最终得到一个单一估测。
16:06
16
K-近邻分类算法
K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN）通过 计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组 距离最近的K个训练数据，K个数据中哪个类别的训练数据 占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
算法 4-2 K-近邻分类算法
输入： 训练数据T；近邻数目K；待分类的元组t。

贝叶斯分类(数据挖掘)ppt课件

贝叶斯分类(数据挖掘)ppt课件
（ P( X / Ci ) 常被称为给定 Ci 时数据X的似然度， 而使 P( X / Ci ) 最大的假设 Ci 称为最大似然假设）。
否则，需要最大化 P( X / Ci ) 。
注意： 类的先验概率可以用 P(Ci ) si s 计算，其中
si 是类 Ci中的训练样本数，而s是训练样本总数。
7
设：
C1 对应于类buys_computer=“yes”， C2 对应于类buys_computer=“no”。 我们希望分类的未知样本为：
6.4 Bayesian Classification
1
Bayesian Classification
贝叶斯分类是一种统计分类方法。 在贝叶斯学习方法中实用性最高的一种是朴
素贝叶斯分类方法。 本节主要介绍贝叶斯的基本理论，和朴素贝
叶斯的原理和工作过程，并给出一个具体的 例子。
2
Bayesian Theorem: Basics
设 X是类标号未知的数据样本。
设H为某种假设，如数据样本X属于某特定的类C。
对于分类问题，我们希望确定P(X|H)，即给定观测数据样本 X，假定H成立的概率。贝叶斯定理给出了如下计算P(X|H)的
简单有效的方法：
P(H / X ) P( X / H )P(H ) P( X )
P(H)：先验概率，或称H的先验概率。 P(X/H):代表假设H成立情况下，观察到X的概率。 P(H/X):后验概率，或称条件X下H的后验概率。
P(Ci / X ) P(C j / X ) ，其中 j 1, 2, , m, j i
这样，最大化 P(Ci / X ) ，其 P(Ci / X ) 最大的类 Ci 称为最大后 验假定。根据贝叶斯定理：

数据挖掘分类精品PPT课件

数据挖掘分类精品PPT课件
Unsupervised learning (clustering) The class labels of training data is unknown Given a set of measurements, observations, etc. with the aim of establishing the existence of classes or clusters in the data
主要内容
分类和预测 贝叶斯分类、神经网络分类 预测
2020/10/17
Data Mining: Concepts and Techniques
1
Classification vs. Prediction
Classification 主要用于对离散的数据进行预测 分为两步：
根据训练集，构造分类模型（训练集中每个元组的分类标号事先已经 知道）
2020/10/17
Data Mining: Concepts and Techniques
3
Classification Process (1): Model Construction
Training Data
Classification Algorithms
NAME RANK
YEARS TENURED
模型使用阶段: for classifying future or unknown objects 估计模型的准确性 用一些已知分类标号的测试集和由模型进行分类的 结果进行比较 两个结果相同所占的比率称为准确率 测试集和训练集必须不相关 如果准确性可以接受的话, 使用模型来对那些不知道分 类标号的数据进行分类。
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
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2020/5/21
.
16
K-近邻分类算法
大部分分类器都输出一个实数值(可以看作概率),通过变 换阈值可以得到多组TPR与FPR的值。
2020/5/21
.
11
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
2020/5/21
.
12
基于距离的分类算法的思路
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
2020/5/21
.
1
分类的流程
根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
2020/5/21
.
2
f(xi1 ,xi2 ,xi3 ,..x.i)n. .y.i ,
步骤三：建立分类模型或分类器（分类）。
分类器通常可以看作一个函数，它把特征映射到类的空间 上
2020/5/21
.
5
如何避免过度训练
分类也称为有监督学习(supervised learning), 与之相对于的是无监督学习(unsupervised learning),比如聚类。
2020/5/21
.
7
分类模型的评估
真阳性(True Positive)： 实际为阳性 预测为阳性 真阴性(True Negative)：实际为阴性 预测为阴性 假阳性(False Positive)： 实际为阴性 预测为阳性 假阴性(False Negative)：实际为阳性 预测为阴性
预测是否正确 预测结果 比如预测未知动物是鸟类还是爬行动物，阳性代表爬
行动物，阴性代表非爬行动物，请大家阐述 TP=10， TN=8，FN=3，FP=2是什么意义
2020/5/21
.
8
分类模型的评估
灵敏度(Sensitivity)： TP/(TP+FN)
也称为查全率(Recall)
数据集共有13只爬行动物，其中10只被正确预测为爬行动物， 灵敏度为10/13
分类与聚类的最大区别在于，分类数据中的一 部分的类别是已知的，而聚类数据的类别未知。
建立分类模型需要学习一部分已知数据，如果 训练时间过长，或者预测模型参数太多而样本 较少，将导致过度训练(overfitting)。
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如何避免过度训练
避免过度训练最重要一点是，模型的参数量应 远小于样本的数量。
其中sim(ti，Cj)被称为相似性。
在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近， 相似性越大，距离越远，相似性越小。
距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每 个类的中心来完成。
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基于距离的分类算法的一般性描述
算法 4-1 基于距离的分类算法
输入：每个类的中心C1，…，Cm；待分类的元组t。 输出：输出类别c。
特异度(Specificity): TN/(TN+FP)
数据集有10只非爬行动物，其中8只被预测为非爬行动物，特 异度为8/10
精度(Precision):
TP/(TP+FP)
分类器预测了12只动物为爬行动物，其中10只确实是爬行动 物，精度为10/12
准确率(Accuracy): (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)
应建立训练集(training set)和测试集(test set)。
训练集应用于建立分类模型 测试集应用于评估分类模型
K折叠交叉验证(K-fold cross validatiห้องสมุดไป่ตู้n)：将初 始采样分割成K个子样本(S1，S2,...,Sk)，取K-1个 做训练集，另外一个做测试集。交叉验证重复K 次，每个子样本都作为测试集一次，平均K次的 结果，最终得到一个单一估测。
数据集包含23只动物，其中18只预测为正确的分类，准确率 为18/23
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分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。
马修斯相关性系数定义为
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分类模型的评估
ROC曲线通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实 现，其中TPR=TP/(TP+FN), FPR=FP/(FP+TN)。
定义4-2 给定一个数据库 D={t1，t2，…，tn}和一 组类C={C1，…，Cm}。假定每个元组包括一些数 值型的属性值：ti={ti1，ti2，…，tik}，每个类也包 含数值性属性值：Cj={Cj1，Cj2，…，Cjk}，则分 类问题是要分配每个ti到满足如下条件的类Cj：
sim(ti，Cj)>=sim(ti，Cl) ，Cl∈C，Cl≠Cj，
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基于距离的分类方法的直观解释
（a）类定义 （b）待分类样例 （c）分类结果
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距离分类例题
C1=(3,3,4,2), C2=(8,5,-1,-7), C3=(-5,-7,6,10); 请用基于距离的算法给以下样本分类： (5,5,0,0) (5,5,-5,-5) (-5,-5,5,5)
（1）dist=∞；//距离初始化
（2）FOR i:=1 to m DO
（3） （4）
IF dis(ci，t)<dist THEN BEGIN c← i；
（5） （6）
dist←dist(ci，t)；
END.
算法 4-1通过对每个样本和各个类的中心来比较， 从而可以找出他的最近的类中心，得到确定的类 别标记。
分类的流程
步骤一：将样本转化为等维的数据特征（特征提取）。
所有样本必须具有相同数量的特征 兼顾特征的全面性和独立性
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分类的流程
步骤二：选择与类别相关的特征（特征选择）。
比如，绿色代表与类别非常相关，黑色代表部分相关，灰 色代表完全无关
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分类的流程