模式识别 ldf分类器和分类的区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-03 03:29 标签： 模式识别 分类
机器学习与模式识别 - 专题 - 简书
下载简书移动应用
接受投稿, 需要审核
机器学习算法关注机器学习，人工智能，数据挖掘，计算机视觉等相关领域的文章Posts - 114,
Articles - 0,
Comments - 37
09:05 by Batys, ... 阅读,
& 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。从这个意义上说，数据挖掘的目标就是根据样本数据形成的类知识并对源数据进行分类，进而也可以预测未来数据的归类。分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、信用卡的信用分级、图像模式识别。
& 分类挖掘所获的分类模型可以采用多种形式加以描述输出。其中主要的表示方法有：分类规则、决策树、数学公式和神经网络。另外，最近又兴起了一种新的方法&粗糙集，其知识表示采用产生式规则。
　　分类(classification )是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务, 目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
　　分类和回归都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。与回归不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。二者常表现为决策树的形式，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。　　
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此
外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,
c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
　　不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，
特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重
要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。
　　另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据&
　　与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。也就是说，聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。聚 类的目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别尽可能的大。因此，聚类的意义就在于将观察到的内容组织成类分层结构，把 类似的事物组织在一起。通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的关系。
& 　数据聚类分析是一个正在蓬勃发展的领域。聚类技术主要是以统计方法、机器学习、神经网络等方法为基础。比较有代表性的聚类技术是基于几何距离的聚类方法，如欧氏距离、曼哈坦距离、明考斯基距离等。聚类分析广泛应用于商业、生物、地理、网络服务等多种领域。
　　聚类(clustering)是指根 据&物以类聚&的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于 同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空 间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。
　　当前，聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中
一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。君，已阅读到文档的结尾了呢~~
线性分类器的设计:基本思路,感知器算法,贝叶斯分类器的原理:贝叶斯公式及其意义,先验概率,后验概率和类条件概率密度,贝叶斯分类的原理,...
扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
模式识别的本质是分类:识别与认知的区别和联系
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='/DocinViewer-4.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口&&&&模式识别文本分类算法研究比较
&模式识别文本分类算法研究比较
模式识别文本分类算法研究比较模式识别文本分类算法研究比较模式识别文本分类算法研究比较模式识别文本分类算法研究比较模式识别文本分类算法研究比较模式识别文本分类算法研究比较
若举报审核通过，可奖励20下载分
被举报人：
taobao2008
举报的资源分：
请选择类型
资源无法下载
资源无法使用
标题与实际内容不符
含有危害国家安全内容
含有反动色情等内容
含广告内容
版权问题，侵犯个人或公司的版权
*详细原因：
VIP下载&&免积分60元/年（1200次）
您可能还需要
Q.为什么我点的下载下不了，但积分却被扣了
A. 由于下载人数众多，下载服务器做了并发的限制。若发现下载不了，请稍后再试，多次下载是不会重复扣分的。
Q.我的积分不多了，如何获取积分？
A. 获得积分，详细见。
完成任务获取积分。
论坛可用分兑换下载积分。
第一次绑定手机，将获得5个C币，C币可。
关注并绑定CSDNID，送10个下载分
下载资源意味着您已经同意遵守以下协议
资源的所有权益归上传用户所有
未经权益所有人同意，不得将资源中的内容挪作商业或盈利用途
CSDN下载频道仅提供交流平台，并不能对任何下载资源负责
下载资源中如有侵权或不适当内容，
本站不保证本站提供的资源的准确性，安全性和完整性，同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
开发技术下载排行
您当前C币：0&&&可兑换 0 下载积分
兑换下载分:&
消耗C币:0&
立即兑换&&
兑换成功你当前的下载分为 。前去下载资源
你下载资源过于频繁，请输入验证码
如何快速获得积分？
你已经下载过该资源，再次下载不需要扣除积分
模式识别文本分类算法研究比较
所需积分：10
剩余积分：0
扫描微信二维码精彩活动、课程更新抢先知
VIP会员，免积分下载
会员到期时间：日
剩余下载次数：1000
模式识别文本分类算法研究比较
剩余次数：&&&&有效期截止到：
你还不是VIP会员VIP会员享免积分 . 专属通道极速下载
VIP下载次数已满VIP会员享免积分 . 专属通道极速下载，请继续开通VIP会员
你的VIP会员已过期VIP会员享免积分 . 专属通道极速下载，请继续开通VIP会员

我要回帖

更多关于 模式识别 分类 的文章

 

随机推荐