文档介绍：大数据挖掘中的数据分类算法技术
摘 要:本文对数据挖掘以及分类算法的内涵进行阐述,对数据挖掘中常用的分数算法技术改善策略进行分析,旨在推动我国数据分类算法技术的高速发展。
关键词:大数据挖掘;分类算法技术;大数据分析 大数据挖掘中的数据分类算法技术
摘 要:本文对数据挖掘以及分类算法的内涵进行阐述,对数据挖掘中常用的分数算法技术改善策略进行分析,旨在推动我国数据分类算法技术的高速发展。
关键词:大数据挖掘;分类算法技术;大数据分析
引言
在数字化办公环境下,我国各个行业领域开始选择应用大数据挖掘概念技术,给我国计算机产业的发展带来了发展机遇,促进了各式分类技术以及算法技术的高速发展。
一、数据挖掘
大数据本身是并不存在有效的价值意义,是需要对大数据进行有效处理才能让大数据产生实质性价值意义,为此大数据分析、大数据挖掘处理工作极为重要。大数据挖掘主要是指需要从海量、模糊性高、随机性高的数据信息中提取人们不曾了解,但十分有价值的信息过程。数据挖掘对象相对广泛,不仅能够对数据库进行数据挖掘,同时也能对文本数据资源进行数据挖掘。
二、分类算法技术
分类算法技术则是对已知类别的数据进行分析,对于其中存在的分类规律进行总结,以此为基础对新的数据类别进行预测。分类算法技术的本质就是将位置样本分布到已存类别的过程,分类过程实现可具体分为两个方面,一方面是以已知训练数据集为依托,构建用于描述预定数据类集的全新模型,另一方面则是在新型构建模型的基础上,对未知的数据进行分类,实现对相关数据的有效处理。
三、大数据挖掘分类算法技术改善策略分析
大数据挖掘技术就是从大量数据信息中寻找能够应用价值数据信息,数据挖掘技术是互联网技术发展下的产物,涉及到数据库、统计学以及电子学等多个智能领域。大数据挖掘中常用的分类算法技术主要分为三种,分别为决策树分类算法、神经网络分类算法以及朴素贝叶斯分类算法。
(一)决策树分类算法
决策树分类算法是以数据集为基础,对并没有规则顺序的样本数据信息进行推算,继而得出具体分类规则的算法,是归纳学****算法类型之一,同时也是组成决策方案的重要元素。决策树分类算法能够以树式图形式表现出来,实现对系统决策方案的选择,由于其展示形式较为形象直观,能够将不同决策时期的决策类问题进行显示,决策类问题以清晰的逻辑展现,将其构建成为直观形象的树形模型。決策树算法中包含的种类相对校对,像ID3算法、C4算法以及C5算法等都是常用的算法,与其他类型的分类算法技术相比较而言,决策树分类算法具备便于理解、实现的应用优势,对于数据挖掘技术人员而言,决策树分类算法的容易理解属性能够让其快速将决策树算法应用至实际分类之中。决策树分类算法具备运行速度相对较快的特征,这是由于决策树分类算法的工作量要小于其他类型分类算法的工作量,因此决策树分类算法的总计算应用时间相对较短。决策树分类算法同时也具备算法精准性相对较高的优势,将决策时分类算法应用至数据挖掘工作中,能够帮助工作人员快速、准确的根据分类规则进行数据分类,以树式图形式清晰直观的展示重点字节。
决策树分类算法虽然具备多种应用优势,同时也不可避免存在一系列的应用问题,如决策树分类算法在应用过程中需要对连续性