主要分类方法介绍

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1、分类(CategorizationorClassification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）用到的知识就是概率的东西不准确的说，就是给它一些已经知道分类的例子作为样本，让它自己“找到”分类标准。说概念就太抽象，我给你举一些例子吧比如程序是区分大豆和绿豆的。我们输入的数据是比如颜色值、半径大小，属于黄豆还是绿豆等等（当然这是个简单的例子）。首先

2、我们需要拿出一些“豆子”的数据给程序，并告诉它是黄豆还是绿豆，然后通过自己的算法，让程序“计算”出区分两种东西的“边界条件”，或者简单说就是提取特征（一般用的比较多的就是距离）。这就相当于训练/学习等概念。主要分类方法介绍主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归

3、纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。（2）贝叶斯贝叶斯（Bayes）分类算法

4、是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN（TreeAugmentedNaïveBayes)算法，它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。（3）人工神经网络人工神经网络（Arti

5、ficialNeuralNetworks，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中，大量的节点（或称”神经元”，或”单元”）之间相互联接构成网络，即”神经网络”，以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练，训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能，经过训练的网络就可用于对象的识别。目前，神经网络已有上百种不同的模型，常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络（Boltzmann机）、竞争神经网络（Hamming网络，

6、自组织映射网络）等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。（4）k-近邻k-近邻(kNN，k-NearestNeighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本，看这k个样本中多数属于哪一类，就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法，它存放样本，直到需要分类时才进行分类，如果样本集比较复杂，可能会导致很大的计算开销，因此无法应用到实时性很强的场合。（5）支持向量机支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是Vapnik

7、根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43] ，它的最大特点是根据结构风险最小化准则，以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题，支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面，由此确定该区域中未知样本的类别。（6）基于关联规则的分类关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来，对于如何将关联规则挖掘用于分类问题，学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则，其中condset是项(或属性-值对)的集合，而C是类标号，这种

8、形式的规则称为类关联规则（classassociationrules，CARS）。关联分类方法一般由两步组成：第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则；第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高