电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）分类算法（朱钦圣）

分类算法 电子科技大学 朱钦圣

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01,分类算法的问题描述 录 02 KNN算法 SIN3INOO 03 SVM算法 04 神经网终算法

01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法 目录C O N T E N T S

PART 分类算法的问题描述 1

PART 1 分类算法的问题描述

定义 In machine learning and statistics,classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations)a new observation belongs,on the basis of a training set of data containing observations (or instances)whose category membership is known. ▣分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习 算法

定义  In machine learning and statistics, classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations) a new observation belongs, on the basis of a training set of data containing observations (or instances) whose category membership is known.  分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习 算法

比较分类和回归 分类(classification) 输出变量为有限个离散变量的预测问题为分类问题 定性输出称为分类，或者说离散变量预测 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务

比较分类和回归 分类（classification） 输出变量为有限个离散变量的预测问题为分类问题 定性输出称为分类，或者说离散变量预测 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务

回归(regression) 输入变量与输出变量均为连续变量的预测 问题是回归问题 定量输出称为回归，或者说连续变量预测 预测明天的气温是多少度，这是一个回 归任务

回归（regression） 输入变量与输出变量均为连续变量的预测 问题是回归问题 定量输出称为回归，或者说连续变量预测 预测明天的气温是多少度，这是一个回 归任务

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比较分类和聚类 分类(classification) 分类(classification):分类任务就是通过学习得到一个 目标函数f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训川练某种学 习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本 进行分类。这属于supervised learning(监督学习)

比较分类和聚类 分类（classification） 分类（classification）:分类任务就是通过学习得到一个 目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学 习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本 进行分类。这属于supervised learning（监督学习）

分类：通过学习来得到样本属性与类标号 之间的关系。根据已知的一些样本（包括属 性与类标号)来得到分类模型（即得到样本属 性与类标号之间的函数)，然后通过比目标函 数来对只包含属性的样本数据进行分类

分类：通过学习来得到样本属性与类标号 之间的关系。 根据已知的一些样本（包括属 性与类标号）来得到分类模型（即得到样本属 性与类标号之间的函数），然后通过此目标函 数来对只包含属性的样本数据进行分类

▣聚类(Clustering) 聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希 望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成 若干类别，聚类的时候，我们并不关心某一类是 什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚 到一起，这在机器学习中被称作unsuperv i sed learning (无监督学习)

 聚类（Clustering） 聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希 望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成 若干类别，聚类的时候，我们并不关心某一类是 什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚 到一起，这在机器学习中被称作 unsupervised learning （无监督学习）