数据挖掘概念和技术Chapter6
数据挖掘技术概念
数据挖掘技术概念
数据挖掘技术是一种通过发现数据中隐藏的模式、关系和趋势来提取
有价值的信息的方法。
数据挖掘技术涉及多个领域，包括统计学、人
工智能、模式识别、数据可视化等。
该技术可用于不同行业和领域，
如商业、医疗、科学研究、社会学等领域。
在数据挖掘过程中，通常包括数据预处理、模型选择和评估、模型解
释和应用等步骤。
数据预处理包括数据清理、变换、归一化和特征选
择等。
在模型选择和评估中，数据挖掘技术可采用常见的分类、回归、聚类和关联规则等方法来推导更有用的信息。
在模型解释和应用中，
数据挖掘技术可以将结果应用于实际问题中，例如市场营销、风险评
估和医疗诊断等方面。
对于数据挖掘技术的合理应用，我们必须注意数据质量和隐私保护。
在构建数据挖掘模型前，我们需要保证数据的准确性、完整性和一致
性等质量。
在模型解释和应用阶段，我们需要遵守数据隐私保护的原则，在保护个人隐私的同时，最大限度地尊重个人权利和自由。
总之，数据挖掘技术在今天的信息时代中已经得到广泛应用。
随着数
据规模和复杂度的增加，数据挖掘技术在提高决策和管理能力方面将
发挥更加重要的作用。
因此，我们需要充分利用数据挖掘技术这一工具，推动社会和经济的发展。
数据挖掘基本概念
数据挖掘基本概念数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘对象1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。
发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。
最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。
可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。
3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。
最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘步骤在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。
很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。
比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。
下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：(1)定义问题。
在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。
必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
(2)建立数据挖掘库。
建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
数据挖掘的基本概念与原理
数据挖掘的基本概念与原理数据挖掘是指从大量的数据中发现规律、模式和知识的过程。
它是一种通过自动或半自动的方式，从大量、多源、异构的数据中提取有价值的信息的技术手段。
数据挖掘的应用范围广泛，涉及到商业、科学、医疗、金融等领域。
本文将介绍数据挖掘的基本概念与原理。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏在其中的规律和模式的过程。
它通过应用统计学、机器学习和模式识别等方法，从数据中提取有用的信息和知识，用于预测、分类、聚类和关联等任务。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：清洗数据、去除噪声和异常值，并进行数据的集成和转换，以便于后续的分析和挖掘。
2. 特征选择：从所有的特征中选择出对任务有用的特征，减少计算复杂度和数据冗余。
3. 模型构建：选择合适的算法和模型，对数据进行建模和训练，以获取预测模型或分类模型。
4. 模型评估：对构建的模型进行评估和验证，评估模型的准确性和可靠性。
5. 模型应用：将构建好的模型应用到新的数据中，进行预测、分类、聚类和关联等任务。
二、数据挖掘的原理数据挖掘的原理基于统计学、机器学习和模式识别等理论和方法。
下面介绍几种常见的数据挖掘方法和原理。
1. 决策树：通过对数据集进行划分，构建一个树形结构的决策模型。
决策树的每个节点表示数据集的一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，叶节点表示数据集的一个类别或结果。
2. 聚类分析：将数据集中的对象分成若干个类别，使得同一类别的对象之间的相似度高于不同类别的对象。
聚类分析可用于对数据集的分类和分组。
3. 关联规则挖掘：发现数据集中项之间的关联关系和频繁出现的模式。
关联规则挖掘常用于购物篮分析、市场分析等领域。
4. 神经网络：模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
神经网络通过学习和训练，可以构建一个适用于分类、回归和预测等任务的模型。
5. 支持向量机：建立一个超平面，将不同类别的数据分开。
支持向量机通过最大化分类间隔，寻找最优的分类器。
数据挖掘概念与技术CHAPTER6-分类ClassAdvanced
的影响。从中获得的知识可以表示为规则。 IF X 减少5% THEN Y增加…
14
Chapter 6. 分类: Advanced Methods
贝叶斯信念网络 后向传播分类 Classification by Backpropagation 支持向量机 Support Vector Machines Classification by Using Frequent Patterns Lazy Learners (or Learning from Your Neighbors) 其他分类方法 Additional Topics Regarding Classification Summary
7
Output vector 输出层
多层前馈神经网络
w (jk 1)w (jk)(yiy ˆi(k))xij
隐藏层 输入层
Input vector: X
wij
8
多层前馈神经网络
网络的输入对应于每个训练元组的测量属性 输入同时传给称作输入层的单元
加权后同时传递给隐藏层 隐藏层的数目是任意的, 通常只有一个 最后一个隐藏层的输出权重后作为输入传递给称为输出层，
二元分类问题
x xx x
x
x x
x xx
o
oo
ooo o
o
o
o o
o o
红线上面的点属于 class ‘x’
下面的点属于 class ‘o’
Examples: SVM, Perceptron, Probabilistic Classifiers
16
SVM—Support Vector Machines
数据挖掘概念与技术
i1 j1
第四课 决策树
一、关联规则挖掘相关理论
2、 信息论基本原理
4) 条件熵
mn
H (X /Y )
p(xi y j ) log2 p(xi / y j )
j1 i1
m
n
P( y j ) p(xi / y j ) log2 p(xi / y j )
j 1
i 1
第四课 决策树
二、关联规则简单案例
3、蔬菜案例分类树如下：
颜色
红紫
绿
番茄
茄子
黄瓜
第四课 决策树
三、关联规则稍复杂案例
1、分类树属性选择度量标准
信息增益——Information gain （ID3） 增益比率——Gain ration（C4.5） 基尼指数——Gini index (SLIQ，SPRINT)
数据挖掘概念与技术
第一课 分类
一、数据挖掘及知识的定义
1、数据挖掘定义：从大量数据中提取或“挖掘”知识； 2、数据挖掘技术：分类、预测、关联和聚类等； 3、数据挖掘过程：数据的清理、集成、选择、变换、挖掘、模型评估、知 识表示； 4、知识定义：知识就是“压缩”－浓缩就是精华！
1）Occam Razor:因不宜超出果之需！
计原理为分类原则、竞争学习与自组织特征图。
第三课 聚类分析
一、聚类分析定义、特征、应用及评估
2、聚类与分类的区别 1）聚类所要划分的类未知，而分类要划分的类已知； 2）聚类不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例，因此它是观察式
的学习，而不是示例学习； 3）聚类的有监督与分类的无监督的区别。
3、聚类分析的应用：是一种重要的数据挖掘方法，广泛应用于信用卡欺 诈、定制市场（移动客户划分及定价等）、医疗分析。特别是孤立点的挖掘与分 析，有着重要的实际应用。
数据挖掘的基本概念和应用
数据挖掘的基本概念和应用数据挖掘是指从大量数据中自动提取出有用的信息和知识的过程。
它结合了多个学科领域的技术和方法，用于发现数据中隐藏的模式和规律，以及进行数据预测和分析。
数据挖掘已经被广泛应用于各个领域，包括商业、医疗、金融等，为决策提供了有力的支持。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘的基本概念包括数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等几个方面。
首先，数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
数据清洗的目的是保证数据的质量和可靠性。
接下来是特征选择，它通过筛选和选择最相关的特征，降低数据维度，提高模型效果。
然后是模型构建，根据问题的具体需求，选择适应的数据挖掘算法，构建模型并进行训练。
最后是模型评估，通过对模型的性能进行评估，判断模型的优劣，为进一步的优化提供指导。
二、数据挖掘的应用领域1. 商业领域：数据挖掘在商业领域中被广泛应用，用于市场分析、顾客细分、销售预测等。
通过对大量的销售数据进行挖掘，企业可以了解市场需求趋势、挖掘潜在的购买者群体，进而优化营销策略，提高销售业绩。
2. 医疗领域：数据挖掘在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化医疗、药物研发等。
通过对患者的临床数据进行挖掘，可以建立疾病预测模型，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
同时，数据挖掘还可以帮助研究人员分析大规模的生物数据，发现新的治疗方法和药物。
3. 金融领域：数据挖掘在金融领域的应用主要有风险评估、欺诈检测、信用评分等。
通过对客户的交易数据和信用记录进行挖掘，可以建立信用评分模型，评估客户的信用风险，减少贷款和信用卡欺诈的发生。
4. 社交媒体领域：数据挖掘在社交媒体领域中的应用主要是情感分析、用户推荐等。
通过对社交媒体上用户的文字和行为进行挖掘，可以判断用户的情感倾向，分析用户需求，为用户提供个性化的推荐服务。
除了以上几个领域，数据挖掘还被广泛应用于电信、交通、智能制造等多个领域，为决策提供了重要的支持，并且随着数据规模的不断增大和数据挖掘算法的不断进步，数据挖掘的应用前景将越来越广阔。
数据挖掘的基本概念和应用领域
数据挖掘的基本概念和应用领域数据挖掘是一种通过分析大量的数据，发现其中的模式和关联性，并进行预测和决策的技术。
它在各个领域中都有广泛的应用，包括商业、科学、医疗保健、金融和社交媒体等。
本文将介绍数据挖掘的基本概念和其在不同领域的应用。
一、基本概念数据挖掘的基本概念包括数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
1. 数据收集：数据挖掘的第一步是收集相关的数据。
这些数据可以来自各种来源，如数据库、数据仓库、传感器、互联网等。
在数据收集过程中，需要确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的关键步骤之一。
在这一步中，需要处理数据中的噪声、缺失值和异常值等。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
3. 特征选择：在数据挖掘中，特征选择是为了从大量的特征中选择出对挖掘任务有用的特征。
特征选择有助于提高模型的准确性和简化模型的复杂性。
4. 模型构建：在数据挖掘中，模型构建是通过训练算法来构建一个可以预测或分类的模型。
常见的模型包括分类模型、回归模型和聚类模型等。
5. 模型评估：模型评估是评估模型性能和准确性的过程。
通过使用测试数据集来评估模型，并使用一些指标来衡量模型的性能，如准确率、召回率和F1-score等。
二、应用领域1. 商业领域：在商业领域中，数据挖掘被广泛应用于市场营销、客户关系管理、销售预测和欺诈检测等。
通过分析消费者的购买模式和偏好，企业可以进行精准的广告投放和个性化推荐，提升销售额和用户满意度。
2. 科学领域：数据挖掘在科学研究中也发挥着重要的作用。
例如，在生物学领域，数据挖掘可以用于基因序列分析、蛋白质结构预测和生物信息学等领域，帮助研究人员发现新的药物靶点和治疗方法。
3. 医疗保健：医疗保健领域是数据挖掘的重要应用领域之一。
通过挖掘大量的医疗数据，可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提高患者的治疗效果。
此外，数据挖掘还可以用于流行病学研究和医疗资源的优化分配。
学习数据挖掘的基本知识
学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。
在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。
首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。
其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。
接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。
最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。
第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。
1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。
例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。
2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。
例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。
3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。
4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。
例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。
第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。
1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。
因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。
2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。
如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。
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Ck+1 = candidates generated from Lk; for each transaction t in database do
increment the count of all candidates in Ck+1 that are contained in t
必须先产生2100 1030 个候选集
多次扫描数据库：
如果最长的模式是n的话，则需要 (n +1 ) 次数据库
扫描
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数据挖掘：概念和技术
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挖掘频繁集 不用生成候选集
用Frequent-Pattern tree (FP-tree) 结构压缩数据 库, 高度浓缩，同时对频繁集的挖掘又完备的 避免代价较高的数据库扫描
第二步: 修剪
forall itemsets c in Ck do forall (k-1)-subsets s of c do
if (s is not in Lk-1) then delete c from Ck
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数据挖掘：概念和技术
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如何计算候选集的支持度
计算支持度为什么会成为一个问题？ 候选集的个数非常巨大 一笔交易可能包含多个候选集
任何包含ai, 的可能频繁集，都可以从FP-tree头 表中的ai沿着ai 的节点链接得到
前缀路径
要计算路径P 中包含节点ai 的频繁集，只要考 察到达ai 的路径前缀即可，且其支持度等于节 点ai 的支持度
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数据挖掘：概念和技术
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步骤2: 建立条件 FP-tree
对每个模式库 计算库中每个项的支持度 用模式库中的频繁项建立FP-tree
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数据挖掘：概念和技术
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Apriori算法
连接: 用 Lk-1自连接得到Ck
修剪: 一个k-项集，如果他的一个k-1项集（他的子集 ）不是频繁
的，那他本身也不可能是频繁的。
伪代码:
Ck: Candidate itemset of size k Lk : frequent itemset of size k
p:2 m:1
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FP-tree 结构的好处
完备: 不会打破交易中的任何模式
包含了序列模式挖掘所需的全部信息
紧密
去除不相关信息—不包含非频繁项 支持度降序排列: 支持度高的项在FP-tree中共享
的机会也高
决不会比原数据库大（如果不计算树节点的额外 开销)
例子: 对于 Connect-4 数据库,压缩率超过 100
insert into Ck select p.item1, p.item2, …, p.itemk-1, q.itemk-1 from Lk-1 p, Lk-1 q where p.item1=q.item1, …, p.itemk-2=q.itemk-2, p.itemk-1 <
q.itemk-1
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数据挖掘：概念和技术
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用 FP-tree挖掘频繁集
基本思想 (分而治之) 用FP-tree地归增长频繁集
方法 对每个项，生成它的 条件模式库, 然后是它的 条件 FP-tree 对每个新生成的条件FP-tree，重复这个步骤 直到结果FP-tree为空, 或只含维一的一个路径
数据挖掘概念和技术Chapter6
第6章：从大数据库中挖掘关联 规则
关联规则挖掘 从交易数据库中挖掘一维的布尔形关联规则 从交易数据库中挖掘多层次关联规则 在交易数据库和数据仓库中挖掘多维关联规则 从关联挖掘到相关性分析 基于约束的关联挖掘 小结
2001-11-6
数据挖掘：概念和技术
Apriori算法的核心:
用频繁的(k – 1)-项集生成候选的频繁 k-项集
用数据库扫描和模式匹配计算候选集的支持度
Apriori 的瓶颈: 候选集生成
巨大的候选集:
104 个频繁1-项集要生成 107 个候选 2-项集 要找尺寸为100的频繁模式，如 {a1, a2, …, a100}, 你
Apriori的基本思想:
频繁项集的任何子集也一定是频繁的
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数据挖掘：概念和技术
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关键步骤：挖掘频繁集
频繁集:是指满足最小支持度的项目集合
频繁集的子集也一定是频繁的
如, 如果{AB} 是频繁集，则 {A} {B} 也一定是频
繁集
从1到k（k-频繁集）递归查找频繁集 用得到的频繁集生成关联规则
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数据挖掘：概念和技术
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步骤1: 从 FP-tree 到条件模式库
从FP-tree的头表开始 按照每个频繁项的连接遍历 FP-tree 列出能够到达此项的所有前缀路径，得到条件模式库
头表
{}
Item frequency head
f
4
f:4 c:1
c
4
a
3
c:3 b:1 b:1
关联规则挖掘 从交易数据库中挖掘一维的布尔形关联规则 从交易数据库中挖掘多层次关联规则 在交易数据库和数据仓库中挖掘多维关联规则 从关联挖掘到相关性分析 基于约束的关联挖掘 小结
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数据挖掘：概念和技术
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关联规则挖掘—一个例子
交易ID 2000 1000 4000 5000
C1 {1}
2
扫描 D
{2} {3}
3 3
{4} 1
{5} 3
L1 itemset sup.
{1}
2
{2}
3
{3}
3
{5}
3
L2 itemset sup
{1 3} 2 {2 3} 2 {2 5} 3 {3 5} 2
C2 itemset sup
{1 2} 1 {1 3} 2 {1 5} 1 {2 3} 2 {2 5} 3 {3 5} 2
开发一种高效的基于FP-tree的频繁集挖掘算法 采用分而治之的方法学：分解数据挖掘任务为 小任务 避免生成关联规则: 只使用部分数据库!
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数据挖掘：概念和技术
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用交易数据库建立 FP-tree
TID 100 200 300 400 500
步骤:
Items bought (ordered) frequent items
fcm, fam, cam,
c:3
fcam
p:2 m:1
a:3
m-conditional FP-tree
数据挖掘：概念和技术
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通过建立条件模式库得到频繁集
项 p m b a c f
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条件模式库 {(fcam:2), (cb:1)} {(fca:2), (fcab:1)} {(fca:1), (f:1), (c:1)}
单维 vs. 多维 关联 (例子同上) 单层 vs. 多层 分析
那个品种牌子的啤酒与那个牌子的尿布有关系? 各种扩展
相关性、因果分析
关联并不一定意味着相关或因果
最大模式和闭合相集 添加约束
如, 哪些“小东西”的销售促发了“大家伙”的买卖？
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数据挖掘：概念和技术
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第6章：从大数据库中挖掘关联 规则
b
3
m
3
a:3
p:1
p
3
m:2 b:1
条件模式库
item cond. pattern base
c
f:3
a
fc:3
b
fca:1, f:1, c:1
m
fca:2, fcab:1
p:2 m:1
p
fcam:2, cb:1
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FP-tree支持条件模式库构造的属性
节点裢接
头表
Item frequency head
f
4
c
4
a
3
b
3
m
3
p
3
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{}
f:4 c:1
c:3 b:1 b:1
a:3
p:1
m:2 b:1
m-条件模是库: fca:2, fcab:1
All frequent patterns
{}
concerning m
m,
f:3 fm, cm, am,
购买的商品 A,B,C A,C A,D B,E,F
设最小支持度为50%, 最小可信 度为 50%, 则可得到
A C (50%, 66.6%)
C A (50%, 100%)
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数据挖掘：概念和技术
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关联规则挖掘：路线图
布尔 vs. 定量 关联 (基于 处理数据的类型) buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%] age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) buys(x, “PC”) [1%, 75%]
(此路径的每个子路径对应的相集都是频繁集)
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数据挖掘：概念和技术
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挖掘 FP-tree的主要步骤
1) 为FP-tree中的每个节点生成条件模式库 2) 用条件模式库构造对应的条件FP-tree 3) 递归构造条件 FP-trees 同时增长其包含的频繁
集
▪ 如果条件FP-tree直包含一个路径，则直接生 成所包含的频繁集。