第pan style="font-family: 宋體">章常用數(shù)據(jù)挖掘方法介紹

分類(lèi)已經(jīng)應(yīng)用于我們生活的諸多方面且是數(shù)據(jù)挖掘中最常見(jiàn)的方法之一。我們主要研究了基于深度學(xué)本和代謝組學(xué)等數(shù)據(jù)的特征提取和分類(lèi)問(wèn)題。

pan style="font-family:宋體">．1  分類(lèi)問(wèn)題研究基本框架

對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題來(lái)說(shuō)，建立分類(lèi)模括學(xué)試兩個(gè)過(guò)程n’。此類(lèi)問(wèn)題的學(xué)可以采用有監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督的方法，目標(biāo)是將新數(shù)據(jù)劃分至一個(gè)或者多個(gè)的類(lèi)別中，因?yàn)槊總�(gè)數(shù)據(jù)有可能屬于不同的類(lèi)別口’。通常情況下，分類(lèi)模型的構(gòu)建主括以下幾個(gè)方面：

(pan style="font-family:宋體">數(shù)據(jù)預(yù)處理

一  許多數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的、多維度的，通過(guò)預(yù)法可以讓數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一和方便計(jì)算機(jī)識(shí)別的組織形式，行統(tǒng)一格式化的處理，便于后續(xù)的研究。

(2)數(shù)據(jù)表示

對(duì)于分類(lèi)模型來(lái)說(shuō)，預(yù)處理后的數(shù)據(jù)通常不能夠直接作為模型的輸入，也就是說(shuō)原始數(shù)據(jù)不能夠被直行處理，需要將其轉(zhuǎn)換為適用于分類(lèi)模型的數(shù)據(jù)而才能夠完成模型的建立及測(cè)試口]。

(3)數(shù)據(jù)的特征提取

待分類(lèi)的數(shù)據(jù)中含了許多噪聲或無(wú)關(guān)的變量。通過(guò)特征提取方法能夠去掉這些噪聲，獲得代表樣本數(shù)據(jù)特征的低維數(shù)據(jù)，從而能夠更加有效地完成分類(lèi)。

(4)建立分類(lèi)器

特征提取后的低維數(shù)據(jù)將輸入至分類(lèi)器，可以采用不同的分類(lèi)算法判別數(shù)據(jù)所屬類(lèi)別。

(5)模型評(píng)價(jià)

模型評(píng)價(jià)的作用主要是對(duì)分類(lèi)性能的優(yōu)劣給出一個(gè)定量的評(píng)估，評(píng)價(jià)可以采用不同的方法，選擇合適的方法能夠給予模型更加客觀、準(zhǔn)確的評(píng)……