機器學習十大經典演算法簡介

2022-06-29 10:36:04 字數 828 閱讀 9676

不僅僅是選中的十大演算法,其實參加評選的18種演算法,實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法,它們在資料探勘領域都產生了極為深遠的影響。

c4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是id3演算法.c4.5演算法繼承了id3演算法的優點,並在以下幾方面對id3演算法進行了改進:

1)用資訊增益率來選擇屬性,克服了用資訊增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足;

2)在樹構造過程中進行剪枝;

3)能夠完成對連續屬性的離散化處理;

4)能夠對不完整資料進行處理。

c4.5演算法有如下優點:產生的分類規則易於理解,準確率較高。其缺點是:在構造樹的過程中,需要對資料集進行多次的順序掃瞄和排序,因而導致演算法的低效。

即k-means演算法

k-meansalgorithm演算法是乙個聚類演算法,把n的物件根據他們的屬性分為k個分割,k

支援向量機,英文為supportvectormachine,簡稱sv機(**中一般簡稱svm)。它是一種監督式學習的方法,它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支援向量機將向量對映到乙個更高維的空間裡,在這個空間裡建立有乙個最大間隔超平面。

在分開資料的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大,分類器的總誤差越小。

乙個極好的指南是的《模式識別支援向量機指南》。vanderwalt和barnard將支援向量機和其他分類器進行了比較。

apriori演算法是一種最有影響的挖掘布林關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布林關聯規則。

在這裡,所有支援度大於最小支援度的項集稱為頻繁項集,簡稱頻集。

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