2.1 分类的概念

从数学角度来说，分类问题可定义如下：已知集合C={y₁， y₂， y₃，…， y_n}， I={x₁， x₂， x₃，…， x_n}，映射规则为y= f（x），∀x_i∈I有且仅有一个y_i∈C，使得y_i∈f（x_i）成立。

其中，C称为类别集合，其中每个元素是一个类别；I称为项集合（特征集合），其中每个元素是一个待分类项；f称为分类器，分类算法的任务就是构造分类器f。

分类的目标是构建一个可以描述和区分数据类或概念的模型，能够使用模型预测给定的数据类。

分类过程包括两个阶段。

（1）学习阶段

❑建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。

❑ 训练集提供了每个训练元组的类标号，分类的学习过程属于监督式学习。

（2）分类阶段

使用定义好的分类器进行分类。