数据挖掘公式（数据挖掘常用算法整理）

本篇目录：

1、数据挖掘十大算法-2、excel表格计算当天除外最近一天数据合?3、数据挖掘-朴素贝叶斯算法4、数据挖掘-决策树算法5、logistic三种模型的表达公式6、数据挖掘常用算法有哪些?

数据挖掘十大算法-

以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。

CART算法(Classification And Regression Tree)[4]是一种二分递归的决策树，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。

随机森林算法（Random Forest）：是一种基于多个决策树的分类算法，常用于数据挖掘、金融风控等领域。协同过滤算法（Collaborative Filtering）：是一种基于用户行为和兴趣偏好的推荐算法，常用于推荐系统等领域。

C5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 K-means算法：是一种聚类算法。

excel表格计算当天除外最近一天数据合?

=SUMIF(A：A，MAX(IF(A：ADATE(2021，11，15)，A：A，0))，B：B)数组公式，同时按下Ctrl+Shift+Enter结束输入。

打开下图所示的工作表，将公式设置为F5单元格，并输入：=SUMIFS()。选择求和所需的数据范围，即数量为：C2到C11的单元格，因此选择或输入：C2：C11。

双击打开要处理的excel表格。打开表格之后，选择一个空白的单元格，然后点击fx图标，如图所示。点击之后，弹出一个插入函数的对话框，在查找函数的搜索框中输入sumif，然后选择结果里的SUMIF。

Excel 中可以使用 VLOOKUP 函数来实现提取一列日期时间中某一日的最近时间所对应的数据。假设你有一张名为 Sheet1 的工作表，其中有两列：列A是日期时间，列B是数据。

数据挖掘-朴素贝叶斯算法

1、朴素贝叶斯算法，主要用于对相互独立的属性的类变量的分类预测。（各个属性/特征之间完全没有关系，叫做相互独立，事实上这很难存在，但是这个方法依然比较有效。

2、（1）理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。

3、先站好队，朴素贝叶斯是一个典型的 有监督的分类算法 。光从名字也可以想到，要想了解朴素贝叶斯，先要从 贝叶斯定理 说起。 贝叶斯定理是我们高中时代学过的一条概率学基础定理，它描述了条件概率的计算方式。

4、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。

数据挖掘-决策树算法

1、决策树算法主要用于数据挖掘和机器学习，数据挖掘就是从海量数据中找出规律。一个有名的例子就是啤酒和尿布的例子，这是数据挖掘的典型。

2、在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，这样才能够使用决策树解决很多的问题。

3、决策树算法是一种比较简易的监督学习分类算法，既然叫做决策树，那么首先他是一个树形结构，简单写一下树形结构(数据结构的时候学过不少了)。

4、决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。

5、决策树决策树算法基于一系列规则，用于预测给定数据集属于哪个类别。这些规则“分支”出一棵树，每个分支就是一条决策路径，树的“叶子”是预测结果。线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。

logistic三种模型的表达公式

有如下模型：二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。

logistic模型通常表示为：\frac{dC}{dt} = kC(1-\frac{C}{C_{max}})其中，$C$ 表示生物降解物的浓度，$t$ 表示时间，$k$ 是一个常数，$C_{max}$ 是生物降解物的最大浓度。

```f(x)=1/(1+e^(-x))```其中，x是线性回归模型的输出。Logistic模型的操作步骤 要使用Logistic模型解决分类问题，一般需要经过以下几个步骤：数据准备：收集和整理用于训练和测试的数据集。

数据挖掘常用算法有哪些?

1、神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。

2、K-Means算法 K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。

3、The Apriori algorithmApriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。

4、决策树算法办法 决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。

5、遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

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