分类原理

贝叶斯分类是数据挖掘中的基础方法，通过贝叶斯信念网络实现。SPSS-Clementine应用于贝叶斯分类过程中，展示其实际应用价值。

朴素贝叶斯分类的计算方法讲得还挺细，尤其是怎么连续属性，讲了两种方式：离散化和用概率分布函数，实战里都挺常见的。 连续属性的方式蛮关键的，像你在用户行为预测、邮件分类这类项目时，数据基本都会包含连续型的，比如“停留时间”“点击次数”这些。这里讲得还不错，代码思路也清晰。 你要是搞过SPSS或Clementine，会发现它和这篇内容的结合还挺实用的，尤其适合需要在业务场景中落地的同学。 想拓展点思路？看看相关文章也不错，比如决策树和朴素贝叶斯的对比，对你选择模型策略有。还有贝叶斯在数据挖掘中的应用，讲得也挺接地气。 如果你做建模经常遇到连续属性不好的问题，可以试试文中说的两种方法，各有优劣，实际

数据预处理分类：从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本功能。在实际的数据预处理过程中，这4种功能不一定都用到，而且，它们的使用也没有先后顺序，某一种预处理可能先后要多次进行。

Jeff教授是否具有终身职位？分类器测试数据与未见数据。

分类回归树节点先验概率选项允许在预测字符型目标字段时设定各类的先验概率。先验概率是目标字段每一类在训练集中的相对频率的估计值，反映了预测值出现之前各个可能目标字段值的概率。方法包括基于训练数据（默认）、对所有类均等设置等。这些选项是数据挖掘中的重要内容，图21-24展示了分类回归树节点先验概率选项的具体设置。

在领域分类中，不同代码代表了不同的领域，以下是几类常见的领域代码和对应的领域名称： AQ（安全生产） BB（包装） CB（船舶） CH（测绘） CJ（城镇建设） CY（新闻出版） 这些代码有助于在管理系统中快速分类和识别领域，提高工作效率。

15.1.4.2空间分类算法与空间趋势分析，空间分类是指分析空间对象基于其特定的空间属性进行分类模式。空间因素可以包括非空间属性和空间属性，有时也会同时使用。样本数据的训练可以通过改进传统的分类算法来实现。空间决策树技术通过两步方法构建决策树，基于实体与其相邻实体的关系来描述类的特征。这种方法假设类的描述依赖于与实体最相关的谓词集合。

非监督分类与监督分类流程对比 | 流程步骤 | 监督分类 | 非监督分类 | 备注 ||---|---|---|---|| 1. 初步分类 | √ | √ | || 2. 选择训练样本 | √ | | 仅监督分类需要 || 3. 确定分类器 | √ | | 仅监督分类需要 || 4. 分类合并专题判断 | | √ | 仅非监督分类需要 || 5. 分类后处理 | √ | √ | || 6. 检验分类结果 | √ | √ | || 7. 统计分析、输出结果 | √ | √ | |

视图分为普通视图和检查视图，其中检查视图只允许满足检查条件的更新操作成功执行。

支持向量机的结构风险最小化原则，线性不可分问题拿手，适合搞分类任务的你。SVM 不靠经验拍脑袋，而是用数理逻辑来下判断，泛化能力也比较强。配上源代码、教程、仿真演示，学习起来事半功倍，推荐你看看。