分类 回归 聚类 常用算法.pdfVIP

分类回归聚类常用算法

一、分类算法

分类算法是机器学习中最常用的算法之一，它用于将数据集划分为

不同的类别。分类算法的目标是通过训练数据集中已知的类别标签

来预测未知数据的类别。常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、

逻辑回归、支持向量机等。

1.决策树

决策树是一种基于树状结构的分类算法。它通过将数据集划分为不

同的子集，使得每个子集中的数据都属于同一类别。决策树的优点

是易于理解和解释，同时对异常值不敏感。然而，决策树容易过拟

合，需要进行剪枝操作来避免这个问题。

2.朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。它通过

计算每个类别的后验概率来进行分类。朴素贝叶斯算法的优点是计

算简单、速度快，但它对特征之间的相关性较为敏感。

3.逻辑回归

逻辑回归是一种广义线性模型，常用于二分类问题。它通过将输入

特征与权重相乘，并通过一个逻辑函数来预测输出的概率。逻辑回

归的优点是计算简单、易于理解，但它对异常值和噪声数据比较敏

感。

4.支持向量机

支持向量机是一种二分类算法，它通过寻找一个超平面来将数据集

分割为两个类别。支持向量机的优点是可以处理高维数据和非线性

问题，但它对大规模数据集的训练时间较长。

二、回归算法

回归算法用于预测连续型变量的值。回归算法的目标是通过训练数

据集中的自变量和因变量之间的关系来预测未知数据的因变量。常

见的回归算法有线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等。

1.线性回归

线性回归是一种最简单的回归算法，它建立了输入特征与输出变量

之间的线性关系。线性回归的优点是计算简单、易于解释，但它对

异常值和噪声数据比较敏感。

2.多项式回归

多项式回归是在线性回归的基础上引入了多项式特征的回归算法。

它可以处理非线性关系，并通过增加高次项来拟合数据。多项式回

归的缺点是容易过拟合，需要进行特征选择和模型调优。

3.岭回归

岭回归是一种带有正则化项的线性回归算法。它通过控制正则化参

数来平衡模型的复杂度和拟合能力，从而降低过拟合的风险。岭回

归的优点是可以处理多重共线性的问题。

4.Lasso回归

Lasso回归是一种带有正则化项的线性回归算法，它通过L1正则化

来约束模型的稀疏性。Lasso回归的优点是可以进行特征选择，并

得到稀疏的模型。

三、聚类算法

聚类算法用于将数据集中的样本分成不同的类别或簇。聚类算法的

目标是使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的相似度

较低。常见的聚类算法有K均值、层次聚类、DBSCAN等。

1.K均值

K均值是一种基于距离的聚类算法，它将数据集划分为K个不重叠

的簇。K均值的优点是计算简单、速度快，但它对初始聚类中心的

选择比较敏感，并且对噪声和异常值比较敏感。

2.层次聚类

层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类算法，它通过计算样本

之间的相似度来构建聚类树。层次聚类的优点是不需要事先指定聚

类个数，但它对大规模数据集的计算开销较大。

3.DBSCAN

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过定义样本的邻域和核心

对象来划分簇。DBSCAN的优点是可以处理不规则形状的簇，并对参

数的选择比较鲁棒，但它对数据集的密度变化比较敏感。

总结：

分类、回归和聚类是机器学习中常用的三种算法。分类算法用于将

数据集划分为不同的类别，回归算法用于预测连续型变量的值，聚

类算法用于将数据集中的样本分成不同的类别或簇。在实际应用中，

我们根据具体问题的特点和需求选择合适的算法。希望本文对读者

有所帮助。