摘要：數(shù)據(jù)分類算法作為大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)鍵內(nèi)容，面對大數(shù)據(jù)信息時代的到來，各種各樣的分類技術(shù)和算法高速發(fā)展，但在發(fā)展的過程中仍然存在部分難以有效解決的問題。該文通過對數(shù)據(jù)挖掘分類問題的分析，提出決策樹分類算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法和樸素貝葉斯分類算法改進(jìn)策略。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析;大數(shù)據(jù)挖礦;分類算法技術(shù)

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）35-0006-02

1 背景

若希望大數(shù)據(jù)產(chǎn)生實質(zhì)性的價值和意義，對大數(shù)據(jù)的處理過程是極其重要的，因此大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘就是這些處理過程中的重要組成部門。那么大數(shù)據(jù)挖掘到底是什么？數(shù)據(jù)挖掘指的是從海量、有噪聲、不完善、模糊性較高且隨機(jī)的數(shù)據(jù)信息當(dāng)中提取暗含在這些海量信息當(dāng)中的，在挖掘以前人們對其具體情況完全不了解的，但是又能夠產(chǎn)生價值的有用信息的一種過程。在數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠓矫妫枰鶕?jù)數(shù)據(jù)信息的具體儲存方式，對數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)資源、空間數(shù)據(jù)庫等等進(jìn)行一系列的挖掘工作。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，包括擇取數(shù)據(jù)信息，也就是在數(shù)據(jù)庫目標(biāo)當(dāng)中提取數(shù)據(jù)信息的最終目標(biāo)數(shù)據(jù)集合;還包括數(shù)據(jù)信息的預(yù)先處理工作，也就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工，檢測數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性、完整度，將這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行降噪處理、清晰化處理，填補已經(jīng)丟失的部分?jǐn)?shù)據(jù)信息，將無用的、不能對需要人員產(chǎn)生實質(zhì)性價值的信息予以刪除。

2 大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的分類問題

大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是從大量數(shù)據(jù)信息當(dāng)中獲取可用、有效信息的一個過程，從數(shù)據(jù)當(dāng)中尋找、探索、開采知識的過程。同時，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)、計算機(jī)等信息技術(shù)高速發(fā)展下的產(chǎn)物，涉及信息化知識理論相對較多，包括數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)、電子學(xué)、人工智能等多個領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項覆蓋范圍廣闊、涉及內(nèi)容煩瑣復(fù)雜、融括領(lǐng)域較多的學(xué)科。關(guān)于大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的工作過程，本文制定了一個可視性較強的示意圖，便于閱讀人員理解和認(rèn)識，具體如圖1所示。

大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘在主要任務(wù)方面，需要對其進(jìn)行合理分類、科學(xué)預(yù)測、關(guān)聯(lián)分析、類別匯集、時間順序排列以及誤差、缺陷分析等多項工作。其中，數(shù)據(jù)的合理分類是大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘過程中一個極為重要和關(guān)鍵的技術(shù)，始終是相關(guān)領(lǐng)域的討論熱點和熱門研究主題，因為差異性的分類算法將導(dǎo)致出現(xiàn)各種不同的分類器，同時分類器的優(yōu)劣又會對最終分類結(jié)果的可靠性、精準(zhǔn)性以及大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的效率、質(zhì)量造成直接性影響，所以在我們對規(guī)模系統(tǒng)龐大、數(shù)據(jù)信息量較高的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分類時，需要合理選擇分類算法，這對于相關(guān)任務(wù)的完成時至關(guān)重要的。

現(xiàn)階段，國內(nèi)外計算機(jī)數(shù)據(jù)學(xué)領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)當(dāng)中，與之關(guān)聯(lián)的分類算法研究普遍匯集于兩個方面。第一，將傳統(tǒng)化的分類算法以直接性的方式應(yīng)用到實際案例當(dāng)中，或者將傳統(tǒng)算法進(jìn)行簡單組合再應(yīng)用到實際案例當(dāng)中，繼而開發(fā)出多種運用系統(tǒng)。第二，將傳統(tǒng)化的分類算法，與現(xiàn)代新型技術(shù)相結(jié)合，對傳統(tǒng)分類算法形成升級改進(jìn)作用。然而，雖然以上研究均能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析與挖掘提供有利推動作用，但是從具體上來說，仍然缺少細(xì)節(jié)性，并不利于大數(shù)據(jù)與挖掘的進(jìn)一步發(fā)展。因此，鑒于大量國內(nèi)外研究對各種分類算法研究缺乏深入性和細(xì)節(jié)化的現(xiàn)象。本文對這些分類算法進(jìn)行了系統(tǒng)化、深層次的對比研究分析，充分總結(jié)這些算法之間的特點、優(yōu)勢和缺陷，希望能為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展奠定夯實基礎(chǔ)。

3 大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘常用分類算法對比分析

現(xiàn)階段，在大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域主要應(yīng)用的分類算法有以下三種類型。其一，是以決策樹（Decision Tree）為基礎(chǔ)的分類算法，例如C4、ID3等。其二，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的分類算法，例如人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）等。其三，以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的分類算法，例如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian net-work）、樸素貝葉斯（Naive Bayesian Model）等等。

3.1以決策樹為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)挖掘分類算法

決策樹分類算法指的是一種基于數(shù)據(jù)集，從一系列沒有規(guī)則、沒有順序的樣本數(shù)據(jù)信息當(dāng)中，推算出具體分類規(guī)則的算法，屬于歸納學(xué)習(xí)算法之一，是將組成決策方案的相關(guān)元素，以樹式圖的途徑表達(dá)出來，繼而對系統(tǒng)進(jìn)行決策方案的選擇。決策樹分類算法可以以形象直觀的方式，彰顯出整個決策過程不同時期、關(guān)鍵點上的各種決策類問題，將這些問題以清晰的邏輯、分明的層次，直觀、形象的表示成一個樹型的模型。我們用更加貼近于真實生活的方式表現(xiàn)決策樹分類算法的基本工作原理：一個年輕貌美的女孩，在朋友幫忙介紹男朋友期間，其是否去和相親對象見面便是一個決策過程，這個過程我們可以用決策樹來展示，具體如圖2所示。

現(xiàn)階段，比較常見的決策樹算法包含種類較多，如ID3算法、C4/C5算法等等。和其他類型的分類算法進(jìn)行對比，決策樹算法具有以下幾項優(yōu)點：其一，決策樹分類算法便于理解和實現(xiàn)。對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用人員來講，決策樹分類算法的這種容易理解屬性，可以幫助其更加快速地將決策樹算法應(yīng)用到實際分類中;其二，決策樹分類算法運行速度更快。由于決策樹分類算法工作量相對于其他分類算法更小，所以其總計算時間便會更短;其三，決策樹分類算法精準(zhǔn)性更高。應(yīng)用決策樹分類算到數(shù)據(jù)挖掘中，能夠更加快速和準(zhǔn)確的找出分類規(guī)則，并以清晰、直觀的形象體現(xiàn)出重點字節(jié)。

同時，決策樹分類算法在具備多種優(yōu)點的情況下，也不得避免存在一系列的缺點：第一，必須對連續(xù)性數(shù)據(jù)信息進(jìn)行離散化處理，才能實現(xiàn)分類與學(xué)習(xí);第二，對于已經(jīng)具備時間順序的數(shù)據(jù)，需要提前進(jìn)行大規(guī)模的處理加工，這是提升分類過程工作量的關(guān)鍵因素。此外，如果類別過多，將極有可能導(dǎo)致決策樹分類算法出現(xiàn)錯誤分類。

鑒于決策樹的優(yōu)劣情況，國內(nèi)外部分專家學(xué)者提出決策樹分類算法的改進(jìn)策略。例如，將監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)算法應(yīng)用到?jīng)Q策樹分類算法之中，在決策樹形成、建設(shè)時期，該算法能夠隨著記錄的數(shù)量、屬性不斷提高，通過預(yù)排序的方式和廣度優(yōu)先的方式，實現(xiàn)決策樹算法的有效改良。

3.2以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘分類算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，指的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過對生物大腦結(jié)構(gòu)、工作狀態(tài)的模擬，形成一個動態(tài)化、靈活化的信息處理模型。具體原理如下：一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便是一個單位，該單位由多層神經(jīng)元共同組成，每一個多層神經(jīng)元又包含三個層次，即輸入、輸出和隱含三層。為直觀地體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的工作原理，制作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型示意圖如圖2所示。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法的優(yōu)勢較多，主要如下：其一，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算的精度相對較高;其二，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的魯棒性特點;其三，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法具有自我學(xué)習(xí)能力和一定的記憶能力;其四，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法能夠有效解答部分極為復(fù)雜的問題和現(xiàn)象，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備非線性擬合功能，甚至在不具備條件的情況下利用變量反復(fù)實施線性組合后，再將這些線性組合轉(zhuǎn)化為非線性，所以該分類算法能夠映射出較為復(fù)雜的非線性內(nèi)容。

關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法的缺陷，最為突出和難以解決的就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的建立問題。建設(shè)一個完整、先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往需要花費大量的時間，并且難度也較大。鑒于此，部分國內(nèi)外專家學(xué)者提出在提取規(guī)則你對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實施剪枝的方法，對部分對分類準(zhǔn)確程度影響非常小或者不能對分類造成影響的神經(jīng)元去除，繼而簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。

3.3以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘分類算法

以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘分類算法，其核心在于這種算法是以概率的形式展現(xiàn)各種數(shù)據(jù)信息的不確定性，推導(dǎo)、學(xué)習(xí)均是以概率學(xué)理論予以運行。樸素貝葉斯分類是現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)分類算法當(dāng)中較為經(jīng)典的，這種算法操作與原理也相對簡單易懂。

樸素貝葉斯分類算法的優(yōu)點較多，主要包括：其一，樸素貝葉斯分類算法對于空間和時間的開銷相對較小，占用更少的系統(tǒng)資源，所以這種算法的運行速度較快。其二，樸素貝葉斯分類算法邏輯思路簡單明了，可行性和可操作性更高。其三，樸素貝葉斯分類算法分類準(zhǔn)確的較高，且性能穩(wěn)定。

在樸素貝葉斯分類算法缺點方面，這種分類算法必須立足于獨立性的假設(shè)前提，但是這一限制在現(xiàn)實情況下極難得到滿足，所以將導(dǎo)致分類的準(zhǔn)確性大幅降低，對樸素貝葉斯分類算法的應(yīng)用范圍形成嚴(yán)重制約。鑒于此，我們對樸素貝葉斯算法進(jìn)行升級和更新，提出貝葉斯算法，包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。

4 結(jié)束語

綜上所述，對大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的分類算法進(jìn)行系統(tǒng)化研究，得出以決策樹分類算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法以及樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點，并對這些缺點提出改進(jìn)策略。雖然當(dāng)前的分類算法不至于以上三種，但包括這三種算法在內(nèi)的多種算法仍然處于初級發(fā)展階段，需要研究人員進(jìn)一步加強相關(guān)內(nèi)容的研究。

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】

收稿日期：2019-10-19

作者簡介：王現(xiàn)君（1977-），男，河南魯山人，講師，碩士，研究方向為計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、數(shù)據(jù)融合。