06数据分析 - 预测性分析
预测性分析
分类
决策树算法
计算步骤：
选择对象的一个特征，并根据这一特征对训练集进行分类
计算某特征分类后分类结果的混乱程度 （使用基尼系数，系数越小越接近根结点）
以混乱程度最低为原则，确定最佳节点删除不必要的节点生成模型进行预测随机森林算法
KNN-最近邻分类算法
神经网络算法
聚类
仅依据数据中发现的描述对象的特征，将数据进行分组，其目标是，组内的对象相互间是相似的，面不同组之间的对象是不同的
- K-means
是以最小误差函数的值最小为目标，按照预设的分类数量，采用距离作为相似性的评价指标，认为两个对象的距离越近，其相似度越大
常用计算距离方式：
- K-中心点
- 多层次聚类
关联分析
关联分析是发现隐藏在大型数据集下有意义的联系
分析步骤：
1. 支持度计数: 项 X,Y 同时出现的次数
2. 计算支持度：支持度 = 项 X,Y同时出现的次数/事务库的事务总数
3. 置信度计数：计算项Y在项X出现的事物中出现的次数
4. 计算置信度：项Y在项X中出的事物置信度= （X,Y）的置信度计数/项X出现的次数
5. 确定频繁项集：按照预告设定的支持度和置信度确定频繁项集
难点：如何快速发现频繁项集
常用算法：
APriori: 最常用也是最经典的关联分析算法，其核心是通过连接产生候选项集和其支持度，然后通过剪枝产生频繁项集
FP-Tree
APriori算法
核心目标：降低产生频繁项集的复杂度
核心思想：
1. 如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集都是频繁的
2. 如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的
步骤：
1. 寻找频繁项集
2. 计算置信度
离群点检测
检测方法：
- 基于统计
大部分的基于统计的离群点检测方法是构建一个概率分布模型，并计算对象符合该模型的概率，把具有低概率的对象视为离群点
拉伊达准则
3 ∂原则
等概率准则
拉格布斯准则
箱型图 - 基于邻近度
通常可以在数据对象之间定义邻近性度量，把远离大部分的对象视为离群点 - 基于密度
考虑数据可能存在于不同密度区域这一事实，从基于密度观点分析，离群点是在低密度区域中的对象，一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆
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