摘要： 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值函数的方法，主要的算法有：ID3算法、C4.5算法及CART。 在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象，树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值，而每一个叶子节点则对应从根节点 阅读全文

摘要： K均值（K-means）算法 K-means 算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为形心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各簇的形心的值，直至得到最好的聚类结果。（形心可以是实际的点、或者是虚拟点） 假 阅读全文

摘要： 基本概念 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的非监督学习算法。这些关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。频繁项集（frequent item sets)是经常出现在一块的物品的集合，关联规则(association rules)暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 下图是一个乒乓球店的交 阅读全文