如今，在不同組織中生成和創(chuàng)建的數(shù)據(jù)的大小正在急劇增加，在加上多媒體時代的來臨，每天的數(shù)據(jù)量是十分龐大且復(fù)雜的，因此對數(shù)據(jù)的分類與分析技能就顯得十分重要了，本次小思就針對Categorical data analysis分類數(shù)據(jù)分析的這個方面，來與同學(xué)們分享一下關(guān)于課程以及知識點的相關(guān)內(nèi)容，有興趣的同學(xué)不妨與我們一起來了解一下吧。

Categorical data analysis分類數(shù)據(jù)分析是什么?

分類數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，它標(biāo)識類別并將其分配給數(shù)據(jù)集合，以便進(jìn)行更準(zhǔn)確的分析。分類方法利用了決策樹、線性規(guī)劃、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計學(xué)等數(shù)學(xué)技術(shù)。

分類數(shù)據(jù)分析可用于通過使用算法來質(zhì)疑、做出決策或預(yù)測行為。它的工作原理是開發(fā)一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中包含一組特定的屬性以及可能的結(jié)果。分類算法的工作是發(fā)現(xiàn)這組屬性如何得出結(jié)論。

分類模型的構(gòu)建有兩個步驟。

學(xué)習(xí)步驟:這是使用不同算法構(gòu)建分類器的地方，通過使模型使用可用的訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí)。必須訓(xùn)練模型以預(yù)測準(zhǔn)確的結(jié)果。

分類步驟:這是模型用于預(yù)測類標(biāo)簽，在測試數(shù)據(jù)上測試構(gòu)造模型的地方。這反過來又估計了分類規(guī)則的準(zhǔn)確性。

Categorical data analysis分類數(shù)據(jù)分析知識點包括：

1、分類

分類是所謂的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法的一類，其中數(shù)據(jù)分為兩部分：訓(xùn)練集和驗證集。使用訓(xùn)練集，通過提取已經(jīng)與已知輸出關(guān)聯(lián)的最具判別性的特征來學(xué)習(xí)模型。然后在測試集上驗證該模型，在該測試集中，我們通過為給定的輸入值生成足夠的輸出來評估所學(xué)習(xí)模型的效率。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是基于大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的計算模型。它們被認(rèn)為是最好的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出取決于饋送到它的輸入和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的不同參數(shù)。

3、聚類

聚類屬于無監(jiān)督數(shù)據(jù)分析算法，其中在沒有任何先驗信息的情況下學(xué)習(xí)和突出顯示數(shù)據(jù)的隱藏結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)中已經(jīng)提出了幾種聚類算法，例如：K均值，K最近鄰，分層聚類，...等。

4、決策樹

決策樹是一個數(shù)學(xué)模型，可幫助在多個操作過程之間進(jìn)行選擇。它使用估計概率來計算可能的結(jié)果。在每個節(jié)點上，在二進(jìn)制比較中，對每個屬性進(jìn)行測試。使用訓(xùn)練集生成樹，其中訓(xùn)練變量的類位于葉子中。有了新值，通過遍歷樹的路徑來執(zhí)行測試列表，直到到達(dá)葉子。變量的類是到達(dá)的葉子的標(biāo)簽。

5、隨機(jī)森林

隨機(jī)森林是用于分類、回歸和其他任務(wù)的樹預(yù)測變量的組合。每棵樹都依賴于獨立采樣的隨機(jī)向量的值，并且森林中所有樹的分布都相同。它是數(shù)據(jù)科學(xué)家最常用的方法或框架之一。

6、知識發(fā)現(xiàn)

知識發(fā)現(xiàn)(KDD)是一個跨學(xué)科領(lǐng)域，專注于從數(shù)據(jù)中提取有用知識的方法。由于互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫的廣泛使用，在線數(shù)據(jù)的持續(xù)快速增長對KDD方法產(chǎn)生了巨大的需求。從數(shù)據(jù)中提取知識的挑戰(zhàn)借鑒了統(tǒng)計、數(shù)據(jù)庫、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、優(yōu)化和高性能計算方面的研究，以提供先進(jìn)的商業(yè)智能和 Web 發(fā)現(xiàn)解決方案。

除了課堂知識外，Categorical data analysis分類數(shù)據(jù)分析課程還需要掌握相關(guān)的團(tuán)建，常見的包括：

Weka：它是用于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集合。這些算法可以直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)集，也可以從自己的 Java 代碼中調(diào)用。Weka包含用于數(shù)據(jù)預(yù)處理，分類，回歸，聚類，關(guān)聯(lián)規(guī)則和可視化的工具。它也非常適合開發(fā)新的機(jī)器學(xué)習(xí)方案。

RapidMiner：它是同名公司開發(fā)的軟件平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，文本處理和數(shù)據(jù)分析提供了集成環(huán)境。

R analytcs套件：它是R的強(qiáng)大而高效的用戶界面。它是免費和開源的，在Windows，Mac和Linux上效果很好。實際上，R是排名最高的數(shù)據(jù)分析語言。

python scikit learn：它是一個開源的python庫，實現(xiàn)了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)，預(yù)處理，交叉驗證和可視化算法

以上就是關(guān)于Categorical data analysis分類數(shù)據(jù)分析知識點、基本信息以及常見軟件的相關(guān)內(nèi)容分享了，希望能夠為有需要的同學(xué)提供到一定的幫助，當(dāng)然了，若是需要專業(yè)老師給出幫助的話，也可以與我們的在線老師取得聯(lián)系哦。