常见算法优缺点

常见算法优缺点

参考出处：
http://blog.csdn.net/boon_228/article/details/51909771

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining
(ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means,
SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都
可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。

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1.朴素贝叶斯

朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件独立性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中R来讲，就是特征冗余。引用一个比较经典的例子，比如，虽然你喜欢Brad Pitt和Tom Cruise的电影，但是它不能学习出你不喜欢他们在一起演的电影。

优点：

朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练；
对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。

缺点：

需要计算先验概率；
分类决策存在错误率；
对输入数据的表达形式很敏感。

理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

2.Logistic Regression（逻辑回归）

属于判别式模型，有很多正则化模型的方法（L0， L1，L2，etc），而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比，你还会得到一个不错的概率解释，你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型（使用在线梯度下降算法，online gradient descent）。如果你需要一个概率架构（比如，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间），或者你希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，那么使用它吧。

Sigmoid函数：

优点：

实现简单，广泛的应用于工业问题上；
分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低；
便利的观测样本概率分数；
对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题；

缺点：

当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好；
容易欠拟合，一般准确度不太高
不能很好地处理大量多类特征或变量；
只能处理两分类问题（在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类），且必须线性可分；
对于非线性特征，需要进行转换；

3.线性回归

线性回归是用于回归的，而不像Logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化，当然也可以用normal equation直接求得参数的解
LWLR与LR不同，LWLR是一个非参数模型，因为每次进行回归计算都要遍历训练样本至少一次。

优点：

实现简单，计算简单；

缺点：

不能拟合非线性数据.

4.最近邻算法——KNN

KNN即最近邻算法，其主要过程为：

1. 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；
2. 对上面所有的距离值进行排序；
3. 选前k个最小距离的样本；
4. 根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；
   如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。一般情况下，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响。但会使类别之间的界限变得模糊。一个较好的K值可通过各种启发式技术来获取，比如，交叉验证。另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。

近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。

优点:

理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归；
可用于非线性分类；
训练时间复杂度为O(n)；
对数据没有假设，准确度高，对outlier不敏感；

缺点:

计算量大；
样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；
需要大量的内存；

5.决策树

易于解释。它可以毫无压力地处理特征间的交互关系并且是非参数化的，因此你不必担心异常值或者数据是否线性可分（举个例子，决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端，类别B在中间，然后类别A又出现在特征维度x前端的情况）。它的缺点之一就是不支持在线学习，于是在新样本到来后，决策树需要全部重建。另一个缺点就是容易出现过拟合，但这也就是诸如随机森林RF（或提升树boosted tree）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一丁点），它训练快速并且可调，同时你无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数，所以在以前都一直很受欢迎。

决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。

其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。

现在选中一个属性xixi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vxi=v的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’ =p1 H1+p2H2,则此时的信息增益ΔH = H – H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。

决策树目前最热门的是C4.5/C5.0算法和CART算法

C4.5算法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. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2)在树构造过程中进行剪枝；
3)能够完成对连续属性的离散化处理；
4)能够对不完整数据进行处理。

CART, Classification and Regression Trees。在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

优点:

计算简单，易于理解，可解释性强；
比较适合处理有缺失属性的样本；
能够处理不相关的特征；
在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

缺点:

容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合）；
忽略了数据之间的相关性；
对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征（只要是使用了信息增益，都有这个缺点，如RF）。
在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

6. Adaboosting

Adaboost是一种加和模型，每个模型都是基于上一次模型的错误率来建立的，过分关注分错的样本，而对正确分类的样本减少关注度，逐次迭代之后，可以得到一个相对较好的模型。是一种典型的boosting算法。下面是总结下它的优缺点。

其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

优点:

adaboost是一种有很高精度的分类器。
可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。
当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的，并且弱分类器的构造极其简单。
简单，不用做特征筛选。
不容易发生overfitting。

关于随机森林和GBDT等组合算法，参考这篇文章：机器学习-组合算法总结
http://www.csuldw.com/2015/07/22/2015-07-22%20%20ensemble/

缺点：

对outlier比较敏感

7. SVM支持向量机

高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。

优点:

可以解决高维问题，即大型特征空间；
能够处理非线性特征的相互作用；
无需依赖整个数据；
可以提高泛化能力；

缺点:

当观测样本很多时，效率并不是很高；
对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数；
对缺失数据敏感；
对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）：

第一，如果样本数量小于特征数，那么就没必要选择非线性核，简单的使用线性核就可以了；
第二，如果样本数量大于特征数目，这时可以使用非线性核，将样本映射到更高维度，一般可以得到更好的结果；
第三，如果样本数目和特征数目相等，该情况可以使用非线性核，原理和第二种一样。
对于第一种情况，也可以先对数据进行降维，然后使用非线性核，这也是一种方法。

8. 人工神经网络的优缺点

优点：

分类的准确度高；
并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，
对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；
具备联想记忆的功能。

缺点：

神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；
不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；
学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

现在最热门的的Deep Learning也有类似的优缺点。

9. K-Means聚类

之前写过一篇关于K-Means聚类的文章，博文链接：机器学习算法-K-means聚类。关于K-Means的推导，里面有着很强大的EM思想。

优点:

算法简单，容易实现 ；
对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目,t是迭代的次数。

算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分。当簇是密集的、球状或团状的，且簇与簇之间区别明显时，聚类效果较好。

缺点:

对数据类型要求较高，适合数值型数据；
可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛较慢
K值比较难以选取；
对初值的簇心值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同的聚类结果；
不适合于发现非凸面形状的簇，或者大小差别很大的簇。
对于”噪声”和孤立点数据敏感，少量的该类数据能够对平均值产生极大影响。

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算法选择参考

首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考，在基础上与其他算法进行比较；

然后试试决策树（随机森林）看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便最后你并没有把它当做为最终模型，你也可以使用随机森林来移除噪声变量，做特征选择；

如果特征的数量和观测样本特别多，那么当资源和时间充足时（这个前提很重要），使用SVM不失为一种选择。

通常情况下：

【GBDT>=SVM>=RF>=Adaboost>=Other…】，现在深度学习很热门，很多领域都用到，它是以神经网络为基础的，目前我自己也在学习，只是理论知识不是很厚实，理解的不够深，这里就不做介绍了。

算法固然重要，但好的数据却要优于好的算法，设计优良特征是大有裨益的。假如你有一个超大数据集，那么无论你使用哪种算法可能对分类性能都没太大影响（此时就可以根据速度和易用性来进行抉择）。