数据挖掘信息增益（数据挖掘信息增益率）

数据挖掘中,信息增益比是什么?

总结来说，C5的信息增益比策略并非一味偏向取值多的特征，而是考虑了数据集的大小和特征取值的分布情况。在大数据背景下，这种策略能提供更为准确和稳定的特征选择。对于C5的改进是否真的消除了ID3的偏差，它背后的科学原理和实际效果，仍有待深入研究和实践验证。

=== 设A属性为专业，B属性为学历，计算得到A属性的信息增益比B的大，也就是说在分类时，A属性比B属性更具参考价值。事实也正是这样，从上表可得到：只要是计算机专业的学生都买电脑的结论，而通过学历并不能得出任何结论，以为哪种学历的学生都可能买或不买。不知道这样你能否懂。

其实从概念来讲，就一句话，信息增益表示由于特征A而使得数据集的分类不确定性减少的程度，信息增益大的特征具有更强的分类能力。

C5比ID3改进的地方时：ID3选择属性用的是子树的信息增益（这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy）（熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，而C5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。

数据挖掘十大经典算法及各自优势

1、大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。 Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。

2、以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。

3、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。（2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。（3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。

3、你知道哪些数据挖掘算法对噪声比较敏感?哪些数据挖掘算法对噪声不敏...

1、人工神经网络（ANN）ANN模拟人脑神经网络，通过大量节点的连接实现信息处理。它的强大之处在于能够学习复杂的模式，但需要大量数据和计算资源，且训练过程可能漫长。

2、KNN算法 KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

3、其次，数据噪声对数据挖掘和机器学习算法的影响尤为显著。这些算法通常依赖于数据中的模式和关联来做出预测或分类。噪声数据的存在会破坏这些模式和关联，导致算法性能下降。例如，在信用评分模型中，噪声数据可能导致模型错误地将信用良好的客户标记为高风险，或者漏掉真正的高风险客户。

4、处理噪声： 实际数据库常包含异常、缺失或错误数据，算法应具备处理这些“噪声”数据的能力，以提高聚类结果的质量。顺序无关性： 算法应对输入数据的顺序不敏感，以确保在不同排序下都能得到稳定的结果。高维度处理： 面对高维数据，如数据仓库中的大量维度，传统的算法可能表现不佳。

5、朴素贝叶斯 比较简单的算法，所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感。如果条件独立性假设成立，即各特征之间相互独立，朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，如逻辑回归收敛得更快，因此只需要较少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。

数据挖掘中的经典算法

决策树算法是数据挖掘中常用的预测模型之一。它通过构建树状结构模型，将数据集分类或回归预测。决策树算法包括IDC5和CART等，它们通过递归地将数据集分割成不同的子集，以形成决策树的各个节点和分支。这种算法易于理解和解释，并且在许多领域得到了广泛应用。聚类算法是数据挖掘中一种无监督学习方法。

K-Means算法 K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2） 在树构造过程中进行剪枝；3） 能够完成对连续属性的离散化处理；4） 能够对不完整数据进行处理。

决策树算法 决策树算法是一种常用的数据挖掘分类算法。它通过构建决策树模型，将数据集进行分类。决策树算法可以根据不同的划分标准，生成不同的决策树结构。常见的决策树算法包括IDC5和CART等。这些算法通过递归地选择最优划分属性，构建决策树，实现对数据的分类。

K-means算法：是一种聚类算法。SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。EM：最大期望值法。pagerank：是google算法的重要内容。

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1、Apriori算法是一个最有影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集算法，其核心是一组递归算法思想的基础上两个阶段的频率。关联规则被归类为一维的，单一的，布尔关联规则。

2、The Apriori algorithm Apriori算法，它是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的算法核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

3、用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2） 在树构造过程中进行剪枝；3） 能够完成对连续属性的离散化处理；4） 能够对不完整数据进行处理。C5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。

数据挖掘中的预测算法有哪些

决策树方法。其核心思想是选取具有最高信息增益的属性，即相对于信息熵最高的属性，可参考维基百科中二者的计算公式作为当前节点的分裂属性。人工神经网络。人工神经网络，是对人脑若干基本特性的抽象。它由大量神经元通过丰富的连接构成多层网络，用以模拟人脑功能。支持向量机。

预测建模：将已有数据和模型用于对未知变量的语言。分类，用于预测离散的目标变量。回归，用于预测连续的目标变量。聚类分析：发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。

数据挖掘算法主要包括以下几种： 分类算法：如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。这些算法可以用于预测类别型数据。 聚类算法：如K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法用于将数据分组，使得相似的数据点聚集在一起。

遗传算法。遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种遗传仿生的全局优化方法。决策树方法。决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的和潜在的信息。粗集方法。粗集方法专注于研究不精确、不确定知识的数学工具。

进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C5。决策树方法很直观，这是它的最大优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。

聚类算法：将数据按照相似性进行分组，例如基于K-Means聚类、层次聚类等算法。关联规则挖掘：在数据集中发现项与项之间的相关性，例如Apriori算法等。预测建模：利用历史数据的模式寻找未来的趋势和预测，例如基于回归分析、时间序列分析等。