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决策树算法

 

分类算法

 

聚类算法

 

集成算法(AdaBoost算法)

 

人工神经网络算法

 

排序算法

 

关联规则算法(Apriori算法)

 

01 决策树算法

 

决策树优点

 

1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。

 

2、可以同时处理标称型和数值型数据。

 

3、测试数据集时,运行速度比较快。

 

4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。

 

决策树缺点

 

1、对缺失数据处理比较困难。

 

2、容易出现过拟合问题。

 

3、忽略数据集中属性的相互关联。

 

4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。

 

改进措施

 

1、对决策树进行剪枝。可以采用交叉验证法和加入正则化的方法。

 

2、使用基于决策树的combination算法,如bagging算法,randomforest算法,可以解决过拟合的问题。

 

常见算法

 

1)C4.5算法

 

ID3算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益,并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。C4.5算法核心思想是ID3算法,是ID3算法的改进,改进方面有:

 

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;

 

在树构造过程中进行剪枝;

 

能处理非离散的数据;

 

能处理不完整的数据。

 

优点:

 

产生的分类规则易于理解,准确率较高。

 

缺点:

 

1)在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效;

 

2)C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

 

2)CART分类与回归树

 

是一种决策树分类方法,采用基于最小距离的基尼指数估计函数,用来决定由该子数

 

据集生成的决策树的拓展形。如果目标变量是标称的,称为分类树;如果目标变量是连续的,称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。

 

优点:

 

1)非常灵活,可以允许有部分错分成本,还可指定先验概率分布,可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树。

 

2)在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时CART 显得非常稳健。

 

02 分类算法

 

1)KNN算法

 

优点 :

 

1)KNN是一种在线技术,新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练

 

2)KNN理论简单,容易实现

 

缺点:

 

1)对于样本容量大的数据集计算量比较大。

 

2)样本不平衡时,预测偏差比较大。如:某一类的样本比较少,而其它类样本比较多。

 

3)KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。

 

4)k值大小的选择。

 

应用领域:

 

文本分类、模式识别、聚类分析,多分类领域

 

2)支持向量机(SVM)

 

支持向量机是一种基于分类边界的方法。其基本原理是(以二维数据为例):如果训练数据分布在二维平面上的点,它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是,通过训练,找到这些分类之间的边界(直线的――称为线性划分,曲线的――称为非线性划分)。对于多维数据(如N维),可以将它们视为N维空间中的点,而分类边界就是N维空间中的面,称为超面(超面比N维空间少一维)。线性分类器使用超平面类型的边界,非线性分类器使用超曲面。

 

支持向量机的原理是将低维空间的点映射到高维空间,使它们成为线性可分,再使用线性划分的原理来判断分类边界。在高维空间中是一种线性划分,而在原有的数据空间中,是一种非线性划分。

 

优点:

 

1)解决小样本下机器学习问题。

 

2)解决非线性问题。

 

3)无局部极小值问题。(相对于神经网络等算法)

 

4)可以很好的处理高维数据集。

 

5)泛化能力比较强。

 

缺点:

 

1)对于核函数的高维映射解释力不强,尤其是径向基函数。

 

2)对缺失数据敏感。

 

应用领域:

 

文本分类、图像识别、主要二分类领域

 

3)朴素贝叶斯算法

 

优点:

 

1)对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集,针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数,并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已。

 

2)支持增量式运算。即可以实时的对新增的样本进行训练。

 

3)朴素贝叶斯对结果解释容易理解。

 

缺点:

 

由于使用了样本属性独立性的假设,所以如果样本属性有关联时其效果不好。

 

应用领域:

 

文本分类、欺诈检测中使用较多

 

4)Logistic回归算法

 

优点:

 

计算代价不高,易于理解和实现

 

缺点:

 

1)容易产生欠拟合。

 

2)分类精度不高。

 

应用领域:

 

用于二分类领域,可以得出概率值,适用于根据分类概率排名的领域,如搜索排名等。

 

Logistic回归的扩展softmax可以应用于多分类领域,如手写字识别等。

 

03 聚类算法

 

1)K means 算法

 

是一个简单的聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k< n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。

 

其中N为样本数,K是簇数,rnk b表示n属于第k个簇,uk 是第k个中心点的值。然后求出最优的uk

 

优点: 算法速度很快

 

缺点: 分组的数目k是一个输入参数,不合适的k可能返回较差的结果。

 

2)EM最大期望算法

 

EM算法是基于模型的聚类方法,是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。E步估计隐含变量,M步估计其他参数,交替将极值推向最大。

 

EM算法比K-means算法计算复杂,收敛也较慢,不适于大规模数据集和高维数据,但比K-means算法计算结果稳定、准确。EM经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。

 

04 集成算法(AdaBoost算法)

 

AdaBoost算法优点

 

1)很好的利用了弱分类器进行级联。

 

2)可以将不同的分类算法作为弱分类器。

 

3)AdaBoost具有很高的精度。

 

4)相对于bagging算法和Random Forest算法,AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重。

 

Adaboost算法缺点

 

1)AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定,可以使用交叉验证来进行确定。

 

2)数据不平衡导致分类精度下降。

 

3)训练比较耗时,每次重新选择当前分类器最好切分点。

 

AdaBoost应用领域

 

模式识别、计算机视觉领域,用于二分类和多分类场景

 

05 人工神经网络算法

 

神经网络优点:

 

1)分类准确度高,学习能力极强。

 

2)对噪声数据鲁棒性和容错性较强。

 

3)有联想能力,能逼近任意非线性关系。

 

神经网络缺点:

 

1)神经网络参数较多,权值和阈值。

 

2)黑盒过程,不能观察中间结果。

 

3)学习过程比较长,有可能陷入局部极小值。

 

人工神经网络应用领域:

 

目前深度神经网络已经应用与计算机视觉,自然语言处理,语音识别等领域并取得很好的效果。

 

06 排序算法(PageRank)

 

PageRank是google的页面排序算法,是基于从许多优质的网页链接过来的网页,必定还是优质网页的回归关系,来判定所有网页的重要性。(也就是说,一个人有着越多牛X朋友的人,他是牛X的概率就越大。)

 

PageRank优点:

 

完全独立于查询,只依赖于网页链接结构,可以离线计算。

 

PageRank缺点

 

1)PageRank算法忽略了网页搜索的时效性。

 

2)旧网页排序很高,存在时间长,积累了大量的in-links,拥有最新资讯的新网页排名却很低,因为它们几乎没有in-links。

 

07 关联规则算法(Apriori算法)

 

Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法,用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系,其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。

 

Apriori算法分为两个阶段:

 

1)寻找频繁项集

 

2)由频繁项集找关联规则

 

算法缺点:

 

1) 在每一步产生侯选项目集时循环产生的组合过多,没有排除不应该参与组合的元素;

 

2) 每次计算项集的支持度时,都对数据库中    的全部记录进行了一遍扫描比较,需要很大的I/O负载。

 

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