《数据仓库与数据挖掘》(分类规则)

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1、第9章分类规则挖掘与预测第9章分类规则挖掘与预测主要内容l分类与预测的基本概念l决策树方法l分类规则挖掘的ID3算法l其他分类规则挖掘算法l分类规则的评估l微软决策树及其应用39第9章分类规则挖掘与预测9.1分类与预测的基本概念1.什么是分类数据分类（dataclassfication）是数据挖掘的主要内容之一，主要是通过分析训练数据样本，产生关于类别的精确描述。这种类别通常由分类规则组成，可以用来对未来的数据进行分类和预测。数据分类（dataclassfication）是一个两个步骤的过程：l第1步：建立一个模型，描述给定的数据类集或概念集（简称训练集）。通过分析由属性描述

2、的数据库元组来构造模型。每个元组属于一个预定义的类，由类标号属性确定。用于建立模型的元组集称为训练数据集，其中每个元组称为训练样本。由于给出了类标号属性，因此该步骤又称为有指导的学习。如果训练样本的类标号是未知的，则称为无指导的学习（聚类）。学习模型可用分类规则、决策树和数学公式的形式给出。l第2步：使用模型对数据进行分类。包括评估模型的分类准确性以及对类标号未知的元组按模型进行分类。训练数据分类规则练数据训练数据规则分类规则练数据训练数据规则分类规则练数据训练数据规则分类规则练数据训练数据规则分类规则练数据训练数据规则分类规则练数据训练数据规则分类规则练数据训练数据规则分类

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