一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，除了要掌握基本的統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析方法、思維、數(shù)據(jù)分析工具技能之外，還需要掌握一些數(shù)據(jù)挖掘的思想，幫助我們挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，這也是數(shù)據(jù)分析專家和一般數(shù)據(jù)分析師的差距之一。

數(shù)據(jù)挖掘主要分為分類算法，聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業(yè)市場對算法的所有需求。而這三類里又包含許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹深奧難懂，今天就給大家用簡單的大白話來介紹數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法原理，幫助大家快速理解。

算法分類

連接分析：PageRank

關(guān)聯(lián)分析：Apriori

分類算法：C4.5，樸素貝葉斯，SVM，KNN，Adaboost，CART

聚類算法：K-Means，EM

 一、PageRank

當一篇論文被引用的次數(shù)越多，證明這篇論文的影響力越大。

一個網(wǎng)頁的入口越多，入鏈越優(yōu)質(zhì)，網(wǎng)頁的質(zhì)量越高。

原理

網(wǎng)頁影響力=阻尼影響力+所有入鏈集合頁面的加權(quán)影響力之和

• 一個網(wǎng)頁的影響力：所有入鏈的頁面的加權(quán)影響力之和。
• 一個網(wǎng)頁對其他網(wǎng)頁的影響力貢獻為：自身影響力/出鏈數(shù)量。
• 用戶并不都是按照跳轉(zhuǎn)鏈接的方式來上網(wǎng)，還有其他的方式，比如直接輸入網(wǎng)址訪問。
• 所以需要設(shè)定阻尼因子，代表了用戶按照跳轉(zhuǎn)鏈接來上網(wǎng)的概率。

比喻說明

1、微博

一個人的微博粉絲數(shù)不一定等于他的實際影響力，還需要看粉絲的質(zhì)量如何。

如果是僵尸粉沒什么用，但如果是很多大V或者明星關(guān)注，影響力很高。

2、店鋪的經(jīng)營

顧客比較多的店鋪質(zhì)量比較好，但是要看看顧客是不是托。

3、興趣

在感興趣的人或事身上投入了相對多的時間，對其相關(guān)的人事物也會投入一定的時間。那個人或事，被關(guān)注的越多，它的影響力/受眾也就越大。

關(guān)于阻尼因子

1、通過你的鄰居的影響力來評判你的影響力，但是如果不能通過鄰居來訪問你，并不代表你沒有影響力，因為可以直接訪問你，所以引入阻尼因子的概念。

2、海洋除了有河流流經(jīng)，還有雨水，但是下雨是隨機的。

3、提出阻尼系數(shù)，還是為了解決某些網(wǎng)站明明存在大量出鏈（入鏈），但是影響力卻非常大的情形。

• 出鏈例子：hao123導(dǎo)航網(wǎng)頁，出鏈極多入鏈極少。
• 入鏈例子：百度谷歌等搜索引擎，入鏈極多出鏈極少。

二、Apriori（關(guān)聯(lián)分析）

關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘，從消費者交易記錄中發(fā)掘商品與商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

原理

1.支持度

某個商品組合出現(xiàn)的次數(shù)與總次數(shù)之間的比例。

5次購買，4次買了牛奶，牛奶的支持度為4/5=0.8。

5次購買，3次買了牛奶+面包，牛奶+面包的支持度為3/5=0.6。

2.置信度

購買了商品A，有多大概率購買商品B，A發(fā)生的情況下B發(fā)生的概率是多少。

買了4次牛奶，其中2次買了啤酒，(牛奶->啤酒)的置信度為2/4=0.5。

買了3次啤酒，其中2次買了牛奶，(啤酒->牛奶)的置信度為2/3-0.67。

3.提升度

衡量商品A的出現(xiàn)，對商品B的出現(xiàn) 概率提升的程度。

提升度(A->B)=置信度(A->B)/支持度(B)。

提升度>1，有提升；提升度=1，無變化；提升度<1，下降。

4.頻繁項集

項集：可以是單個商品，也可以是商品組合。

頻繁項集是支持度大于最小支持度（Min Support）的項集。

計算過程

1、從K=1開始，篩選頻繁項集。

2、在結(jié)果中，組合K+1項集，再次篩選。

3、循環(huán)1，2步。直到找不到結(jié)果為止，K-1項集的結(jié)果就是最終結(jié)果。

擴展：FP-Growth 算法

Apriori 算法需要多次掃描數(shù)據(jù)庫，性能低下，不適合大數(shù)據(jù)量。

FP-growth算法，通過構(gòu)建 FP 樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)存儲在 FP 樹中，只需要在構(gòu)建 FP 樹時掃描數(shù)據(jù)庫兩次，后續(xù)處理就不需要再訪問數(shù)據(jù)庫了。

比喻說明：啤酒和尿不濕擺在一起銷售

沃爾瑪通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家照顧孩子，父親去超市買尿不濕。

父親在購買尿不濕時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是，超市嘗試推出了將啤酒和尿不濕擺在一起的促銷手段，這個舉措居然使尿不濕和啤酒的銷量都大幅增加。

三、AdaBoost

原理

簡單的說，多個弱分類器訓(xùn)練成為一個強分類器。

將一系列的弱分類器以不同的權(quán)重比組合作為最終分類選擇。

計算過程

1、初始化基礎(chǔ)權(quán)重。

2、獎權(quán)重矩陣，通過已的分類器計算錯誤率，選擇錯誤率最低的為最優(yōu)分類器。

3、通過分類器權(quán)重公式，減少正確樣本分布，增加錯誤樣本分布，得到新的權(quán)重矩陣和當前k輪的分類器權(quán)重。

4、將新的權(quán)重矩陣，帶入上面的步驟2和3，重新計算權(quán)重矩陣。

5、迭代N輪，記錄每一輪的最終分類器權(quán)重，得到強分類器。

比喻說明

1、利用錯題提升學習效率

做正確的題，下次少做點，反正都會了。

做錯的題，下次多做點，集中在錯題上。

隨著學習的深入，做錯的題會越來越少。

2、合理跨界提高盈利

蘋果公司，軟硬結(jié)合，占據(jù)了大部分的手機市場利潤，兩個領(lǐng)域的知識結(jié)合起來產(chǎn)生新收益。

四、C4.5（決策樹）

決策就是對于一個問題，有多個答案，選擇答案的過程就是決策。

C4.5算法是用于產(chǎn)生決策樹的算法，主要用于分類。

C4.5使用信息增益率做計算（ID3算法使用信息增益做計算）。

原理

C4.5選擇最有效的方式對樣本集進行分裂，分裂規(guī)則是分析所有屬性的信息增益率。

信息增益率越大，意味著這個特征分類的能力越強，我們就要優(yōu)先選擇這個特征做分類。

比喻說明：挑西瓜。

拿到一個西瓜，先判斷它的紋路，如果很模糊，就認為這不是好瓜，如果它清晰，就認為它是一個好瓜，如果它稍稍模糊，就考慮它的密度，密度大于某個值，就認為它是好瓜，否則就是壞瓜。

 五、CART（決策樹）

CART：Classification And Regression Tree，中文叫分類回歸樹，即可以做分類也可以做回歸。

什么是分類樹、回歸樹？

分類樹：處理離散數(shù)據(jù)，也就是數(shù)據(jù)種類有限的數(shù)據(jù)，輸出的是樣本的類別 。

回歸樹：可以對連續(xù)型的數(shù)值進行預(yù)測，輸出的是一個數(shù)值，數(shù)值在某個區(qū)間內(nèi)都有取值的可能。

回歸問題和分類問題的本質(zhì)一樣，都是針對一個輸入做出一個輸出預(yù)測，其區(qū)別在于輸出變量的類型。

原理

CART分類樹

與C4.5算法類似，只是屬性選擇的指標是基尼系數(shù)。

基尼系數(shù)反應(yīng)了樣本的不確定度，基尼系數(shù)越小，說明樣本之間的差異性小，不確定程度低。

分類是一個不確定度降低的過程，CART在構(gòu)造分類樹的時候會選擇基尼系數(shù)最小的屬性作為屬性的劃分。

CART 回歸樹

采用均方誤差或絕對值誤差為標準，選取均方誤差或絕對值誤差最小的特征。

比喻說明

分類：預(yù)測明天是陰、晴還是雨。

回歸：預(yù)測明天的氣溫是多少度。

 六、樸素貝葉斯（條件概率）

樸素貝葉斯是一種簡單有效的常用分類算法，計算未知物體出現(xiàn)的條件下各個類別出現(xiàn)的概率，取概率最大的分類。

原理

假設(shè)輸入的不同特征之間是獨立的，基于概率論原理，通過先驗概率P(A)、P(B)和條件概率推算出后概率出P(A|B)。

P(A)：先驗概率，即在B事件發(fā)生之前，對A事件概率的一個判斷。

P(B|A)：條件概率，事件 B 在另外一個事件 A 已經(jīng)發(fā)生條件下的發(fā)生概率。

P(A|B)：后驗概率，即在B事件發(fā)生之后，對A事件概率的重新評估。

比喻說明：給病人分類。

給定一個新病人，是一個打噴嚏的建筑工人，計算他患感冒的概率。

七、SVM

SVM：Support Vector Machine，中文名為支持向量機，是常見的一種分類方法，最初是為二分類問題設(shè)計的，在機器學習中，SVM 是有監(jiān)督的學習模型。

什么是有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習 ？

有監(jiān)督學習：即在已有類別標簽的情況下，將樣本數(shù)據(jù)進行分類。

無監(jiān)督學習：即在無類別標簽的情況下，樣本數(shù)據(jù)根據(jù)一定的方法進行分類，即聚類，分類好的類別需要進一步分析后，從而得知每個類別的特點。

原理

找到具有最小間隔的樣本點，然后擬合出一個到這些樣本點距離和最大的線段/平面。

硬間隔：數(shù)據(jù)是線性分布的情況，直接給出分類。

軟間隔：允許一定量的樣本分類錯誤。

核函數(shù)：非線性分布的數(shù)據(jù)映射為線性分布的數(shù)據(jù)。

比喻說明

1.分隔桌上一堆紅球和籃球

用一根線將桌上的紅球和藍球分成兩部分。

2.分隔箱子里一堆紅球和籃球

用一個平面將箱子里的紅球和藍球分成兩部分。

八、KNN（聚類）

機器學習算法中最基礎(chǔ)、最簡單的算法之一，既能分類也能回歸，通過測量不同特征值之間的距離來進行分類。

原理

計算待分類物體與其他物體之間的距離，對于K個最近的鄰居，所占數(shù)量最多的類別，預(yù)測為該分類對象的類別。

計算步驟

1、根據(jù)場景，選取距離計算方式，計算待分類物體與其他物體之間的距離。

2、統(tǒng)計距離最近的K個鄰居。

3、對于K個最近的鄰居，所占數(shù)量最多的類別，預(yù)測為該分類對象的類別。

比喻說明：近朱者赤，近墨者黑。

 九、K-Means（聚類）

K-means是一個聚類算法，是無監(jiān)督學習，生成指定K個類，把每個對象分配給距離最近的聚類中心。

原理

1.隨機選取K個點為分類中心點。

2.將每個點分配到最近的類，這樣形成了K個類。

3.重新計算每個類的中心點。比如都屬于同一個類別里面有10個點，那么新的中心點就是這10個點的中心點，一種簡單的方式就是取平均值。

比喻說明

1.選老大

大家隨機選K個老大，誰離得近，就是那個隊列的人（計算距離，距離近的人聚合在一起）。

隨著時間的推移，老大的位置在變化（根據(jù)算法，重新計算中心點），直到選出真正的中心老大（重復(fù)，直到準確率最高）。

2.Kmeans和Knn的區(qū)別

Kmeans開班選老大，風水輪流轉(zhuǎn)，直到選出最佳中心老大。

Knn小弟加隊伍，離那個班相對近，就是那個班的。

十、EM（聚類）

EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 算法也叫最大期望算法，也是聚類算法的一種。

EM和K-Means的區(qū)別：

1. EM是計算概率，KMeans是計算距離。
2. EM屬于軟聚類，同一樣本可能屬于多個類別；而K-Means屬于硬聚類，一個樣本只能屬于一個類別。所以前者能夠發(fā)現(xiàn)一些隱藏的數(shù)據(jù)。

原理

先估計一個大概率的可能參數(shù)，然后再根據(jù)數(shù)據(jù)不斷地進行調(diào)整，直到找到最終的確認參數(shù)。

比喻說明：菜稱重。

很少有人用稱對菜進行稱重，再計算一半的分量進行平分。

大部分人的方法是：

1、先分一部分到碟子 A 中，再把剩余的分到碟子 B 中。

2、觀察碟子 A 和 B 里的菜是否一樣多，哪個多就勻一些到少的那個碟子里。

3、然后再觀察碟子 A 和 B 里的是否一樣多，重復(fù)下去，直到份量不發(fā)生變化為止。

10大算法都已經(jīng)說完了，其實一般來說，常用算法都已經(jīng)被封裝到庫中了，只要new出相應(yīng)的模型即可。