数据挖掘技术介绍
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。
在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。
统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。
数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，。
数据挖掘的概念与技术介绍
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
数据挖掘技术
数据挖掘技术数据挖掘技术是一门涉及从大量数据中发掘出有用信息的学科。
随着信息时代的到来，各行各业积累了海量的数据，而数据挖掘技术的兴起，为我们利用这些数据提供了有效的手段。
本文将介绍数据挖掘技术的定义、主要方法和应用领域。
一、定义数据挖掘技术是指通过运用各种数学、统计学和计算机科学的方法，探索和发现大规模数据集中隐藏的模式、关联规则等有价值的信息。
数据挖掘技术可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的知识，辅助决策和问题解决。
二、主要方法1. 分类与预测：通过训练数据集来构建一个分类模型，用于对新数据进行分类或预测。
常用的算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 关联规则挖掘：发现数据集中不同项之间的关联关系，用于推断和预测。
常用的算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
3. 聚类分析：将数据集中的对象划分成不同的组或类别，使得同一组内的对象相似度较高，组间的相似度较低。
常用的算法有K-means聚类、层次聚类等。
4. 异常检测：通过分析数据的特征和分布，发现与正常模式不符的异常数据。
常用的算法有LOF算法、孤立森林算法等。
5. 预测建模：通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和情况。
常用的算法有时间序列分析、回归分析等。
三、应用领域1. 电商领域：数据挖掘技术可以通过对用户行为和购买记录的分析，为电商企业提供个性化推荐服务，提高用户购物体验和销售额。
2. 金融领域：数据挖掘技术可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提供准确的信用评分和保险赔付估计。
3. 医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析临床数据和医疗记录，帮助医生进行疾病的预测和诊断，提供个体化的医疗方案。
4. 航空领域：数据挖掘技术可以通过对机票销售数据和历史航班信息的分析，优化航班调度和机票定价，提高航空公司的运营效率。
5. 社交媒体领域：数据挖掘技术可以通过对用户社交网络和行为数据的分析，为社交媒体平台提供个性化推荐和精准广告投放。
数据挖掘的技术与方法
数据挖掘的技术与方法数据挖掘是一种从大规模的数据集中提取有价值的信息和知识的过程。
它涉及到多种技术和方法，以帮助我们在海量数据中发现隐藏的模式和规律。
本文将介绍数据挖掘的一些常见技术和方法。
一、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，可将数据集中的对象分成不同的组或簇。
聚类算法尝试将相似的数据对象放入同一组，同时将不相似的对象分配到不同的组。
常见的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
K均值聚类是一种常用的聚类算法，它将数据通过计算样本之间的距离，将样本划分为K个簇。
其基本思想是将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度最大化，而簇间的样本相似度最小化。
二、分类分析分类分析是一种有监督学习方法，旨在根据已知的数据样本进行分类预测。
分类算法将已知类别的训练集输入模型，并根据训练集中的模式和规律进行分类。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
决策树是一种基于树状图模型的分类算法，它通过一系列的判断节点将数据集划分为不同的类别。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立。
支持向量机是一种基于最大间隔的分类算法，它通过寻找一个最优超平面，将不同的类别分开。
三、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于识别数据项之间关联关系的方法。
它可以用于发现频繁项集以及项集之间的关联规则。
Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。
它基于候选项集的生成和剪枝，通过逐层扫描数据集来发现频繁项集。
同时，根据频繁项集可以生成关联规则，以揭示数据项之间的关联关系。
四、异常检测异常检测是一种用于识别与预期模式和行为不符的数据项或事件的方法。
异常检测可以帮助我们发现数据中的异常值、离群点或潜在的欺诈行为。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、聚类方法和支持向量机等。
基于统计学的方法通过对数据进行概率分布建模，来识别与模型不符的数据项。
聚类方法通过将数据进行分组，并检测离群点所在的簇。
数据挖掘技术
数据挖掘技术的 算法
聚类算法
K-means算法
层次聚类算法
DBSCAN算法
谱聚类算法
分类算法
决策树算法
朴素贝叶斯算法
K最近邻算法 支持向量机算法
关联规则挖掘算法
应用场景：市场篮子分析、 序列模式发现等
定义：从大量数据中挖掘出 有趣的关系
算法分类：Apriori、FPGrowth等
评估指标：支持度、置信度 等
去除无效或错误数据 填充缺失值 去除噪声数据 数据规范化
数据探索
数据收集：获取需要挖掘的数据集 数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据 数据预处理：对数据进行转换或归一化处理，使其更易于分析和挖掘 数据探索：通过可视化、统计等方法探索数据集，发现其中的模式和规律
模型建立
数据预处理：清洗、整理 数据，提高数据质量
掌握数据预处理 和数据清洗的方 法
实践项目，提升 技能
选择合适的数据挖掘工具和平台
根据需求选择工具：考虑需要 解决的问题类型、数据类型、 数据量等因素
选择易用的平台：降低学习成 本，提高效率
考虑平台的可扩展性：随着业 务变化，需要不断扩展工具和 平台的能力
考虑成本效益：根据预算选择 合适的工具和平台
农业环境监测： 通过数据挖掘 技术，实时监 测农业环境的 变化，保障农 业生产的安全
数据挖掘技术的 优势与局限
数据挖掘技术的优势
发现隐藏在大量数据中的有用信息
揭示企业业务的内在规律和模式
自动化决策支持：基于数据挖掘的决策支持系统可以提高决策的效率和准确性
预测未来趋势：通过数据挖掘技术对历史数据进行深入分析，可以预测未来的市场趋势和业务发展 动向。
特征提取：从数据中提取 有用的特征
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘技术及其应用数据挖掘技术已经成为当今信息时代的重要工具，逐渐在各行各业得到广泛的应用。
数据挖掘是从大量、复杂、不规则的数据中提取出潜在规律和模式的过程，有助于企业决策、市场预测、个人隐私保护等方面。
下面将从数据挖掘的概念、技术和应用三个方面进行阐述。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的，以前未知的、有用的模式和关系。
数据挖掘通常包括数据预处理、模型建立和模型评估等过程，需要使用多种计算技术和算法。
它既可以在大型数据库上操作，也可以在实时数据流上进行处理。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、回归、关联分析等多种方法。
二、数据挖掘的技术1. 分类分类是将对象归入某些预定义类别的过程。
它是数据挖掘中最常用的技术之一，应用广泛，如垃圾邮件过滤、医学诊断、金融风险预测等。
分类器的建立过程需要从训练集中学习出一个分类模型，然后使用该模型对测试集进行类别预测。
2. 聚类聚类是将相似对象聚在一起，将不相似对象分开的过程。
聚类技术在因特网、社交网络、医疗等领域都有广泛的应用，如给用户推荐商品、细化病症诊断等。
聚类算法分为层次聚类和划分聚类两种。
层次聚类是将对象逐层聚合，形成树状结构；划分聚类是将对象划分为几个不相交的子集。
3. 回归回归是一种用于预测数值型数据的技术。
它可以通过建立一个预测模型，对未来的数值进行预测。
回归技术的应用范围广泛，如股票价格预测、商品需求预测等。
回归方法主要分为线性回归和非线性回归两种。
4. 关联分析关联分析是挖掘数据集中项与项之间的关系。
应用广泛的场景包括零售、电子商务、信用卡欺诈预测等。
关联分析可以通过找到数据集中项集支持度和置信度高的关系集合，发现其中可能隐藏的规则和关系。
三、数据挖掘的应用数据挖掘技术已经被广泛应用于各行各业，包括金融、医疗、电子商务、社交网络等领域。
以下是数据挖掘在企业决策中的应用案例。
1. 金融风险预测在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行预测贷款风险，实现风险管理和预警。
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
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• P(H/X)是后验概率，在结果X下，假设H的概率， 简单的说就是假如我们有N种假设，这其中每一种 假设都对应M种结果，这N种假设都有各自的概率 ，同时在每一种假设下，各种结果也有它们相应 的概率，后验概率就是指在得到一种结果之后推 算一种假设概率的大小。
贝叶斯分类的过程（一）
贝叶斯分类过程（二）
基本概念介绍（一）
• I是项的集合，任务相关的D是数据事务的集合， 每一个事务T是项的集合，满足 T I • A T ,设A是一个项集，事务T包含A当且仅当 ,关联规则是形如 A B 蕴含式，其中D中共同 含有A和B的概率叫做支持度s,如果D中的包含A同 时也包含B的百分比是c,同事满足最小支持度阈值 （min_sup）和最小置信度阈值（min_conf）的规 则叫做强规则
必要性
近年来，整个信息产业对数据挖掘的关注主 要是由于存在着大量的数据，可以被广泛的 使用，而且很迫切的需要变成有用的知识和 信息。 1数据清理；2数据集成；3数据选择；4数据 交换；5数据挖掘；6模式评估；7知识表示 。
简单流程
数据挖掘系统主要成分
数据库服务器 知识库
数据仓库等 数据挖掘引擎
图形用户界面 数据评估模块
基本概念介绍（二）
• 项的集合叫项集，包含k个项的项集称为k_项集。 项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项 集的频率、支持计数或计数。项集满足最小的支 持度min_sup，如果项集的频率大于或等于 min_sup与D中事务数的乘积。如果项集满足最小 的支持度，则称它为频繁项集。
Apriori算法介绍
数据挖掘介绍
神州数码思特奇 DSS部门 2009.07.16
数据挖掘报告框架
1 2 3
数据挖掘技术简介 数据挖掘工具介绍 数据挖掘案例分析
数据挖掘技术简介
1 2 3
背景及基础知识
常规几种方法介绍
复杂类型的方法
数据挖掘基础知识介绍
定义
就是从大量的数据中提取信息或知识。
定义网络拓扑
• 在开始训练之前，用户必须说明输入层的单元数 、隐藏层数、每一隐藏层的单元数和输出层的单 元数，以确定网络拓扑。 • 对属性的值进行规格化的预定义，初始化权以及 每一个单元的偏置。向前传播输入，输入的具体 的值有专门的公式来定义。
后向传播的算法
其他的一些分类的方法
• K-最临近分类：找出最接近未知样本的k个训练样 本。 • 遗传算法：应用自然定律，适者生存的迭代方法 。 • 粗糙集方法：发现不准确数据或噪音数据内在的 结构联系。 • 模糊集方法：用于克服一些连续的属性在某些点 上的跳跃，这样是这样的不连续可以得到缓和。
j 1 v
s1 j ... smj s
I (s1 j ,...,smj )
• 在A上分枝将获得的编码信息是
Gain( A) I (s1 , s2 ...,sm ) E( A)
• 算法计算每个属性的信息增益，具有最高信息增 益的属性作为集合S的测试属性。
贝叶斯分类
• 贝叶斯分类是统计学分类方法。他们可以预测类 成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类 的概率。 • 贝叶斯定理： PH / X P X / H PH
挖掘类比较：区分不同的类
• 人们有些时候对单个类的描述或者特征化并没有兴趣，但是更多的会 希望挖掘一种描述：区分一个类和其他相比较的类。 • 方法的实现：
导出比较的提供 同步泛化 维相关分析
数据收集
挖掘大型数据库中的关联规则
• 关联规则：很简单的一个例子购物篮分析，引发了我们对 关联规则的思考。数据库中的大量数据有时候项集之间是 存在着我们感兴趣的关联或相互关系。 • 关联规则挖掘就是寻找这些有趣的联系，下面简单的介绍 一下基本的一些概念，以及方法的简要过程。
数据挖掘物语：什么定义数据挖掘任务
背景知识
挖掘知识 类型
任务相关 的数据
如何提供 发现模式
数据挖掘中的概念描述 • 数据挖掘分为两大类：描述性和预测式。而描述 性数据挖掘又叫概念描述，是数据挖掘的主要组 成部分。概念描述产生数据特征和比较描述。 • 概念描述的方法：多层泛化、汇总、特征和比较 。
数据预处理
• 在我们现实中的数据库非常容易受到噪音数据、遗漏数据和不一致性 数据的干扰，而且一般我们所遇到的数据库都是很巨大的所以预处理 数据来提高数据挖掘的效率是相当的必要的。 • 预处理的几种方法：1，数据清理：填写遗漏值、平滑噪音数据、识 别删除局外者等操作。2，数据集成：主要是数据的来源可以包含好 几个不同的数据库。3，数据变换：使用的数据有时候需要规格化， 比如变为一定区间的数值。4，数据规约：压缩数据但是并不影响我 们分析的效果。
层次方法
• 一个层次的聚类方法将数据对象组成一棵聚类的 树。根据层次分解是自底向上，还是自顶向下形 成，层次的聚类方法可以进一步分为凝聚（ agglomerative）和分裂（division）层次聚类。 一个纯粹的层次聚类方法的聚类质量受限于如下 特点：一旦一个合并或分裂被执行，就不能修正 。
判定树方法的信息增益
• 在树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试 属性。这种度量称作属性选择度量或分裂的优劣 度量。选择具有最高信息增益的属性作为当前结 点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本 分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机 性或“不纯性”。
判定树方法的信息增益
E ( A)
贝叶斯分类的后续讨论
• 这是网络的一个实例
后向传播分类
• 后向传播是一种神经网络学习算法。神经网络最 早是由心理学家和神经学家提出的，旨在寻求开 发和测试神经的计算模拟。简单的说，神经网络 是一组连接的输入输出单元，其中的每一个连接 都与一个权相连接，一般分三个层次，输入对应 于每个训练样本的属性，第一层为输入层，第二 层为隐藏层，最后一个隐藏层的加权输出作为输 出层。
数据挖掘对聚类的要求（一）
• 1，可伸缩性：要求聚类分析在大的和小的数据库 上都有很好的表现。 • 2，处理不同类型属性的能力：二元类型（binary ）,分类标称类型（categorical,nominal），序 数型数据（ordinal）,还有这些数据类型的混合 。 • 3，发现任意形状的聚类。 • 4，用于决定输入参数的领域知识最小化。
数据挖掘对聚类的要求（二） • • • • • • 5，用于决定输入参数的领域知识最小化。 6，处理“噪声”数据的能力。 7，对于输入记录的顺序不敏感。 8，高维度（high dimensionality）。 9，基于约束的聚类。 10，可解释性以及可用性
划分方法
• 给定一个包含n个数据对象的数据库，以及要生成的簇的 数目k。 • 算法：k-means • 输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库 • 输出：k个簇，使平方误差最小。 • 方法：（1）任意选择k个对象作为初始的簇中心； • （2）repeat； • （3）根据与每个中心的距离，将每个对象赋给“ 最近”的簇； • （4）重新计算每个簇的平均值； • （5）until 不再发生变化
• A算法使用一种乘坐逐层搜索的迭代方法，k_项集 用于搜索（k+1）_项集。首先找出频繁1项集的集 合，记做L1，然后用于找频繁2_项集的集合L2， 以此类推，直到不能找下去为止，找每一个Lk需 要一次数据库的扫描。这其中补充一个非常重要 的性质A性质：频繁项集的所有非空子集都必须也 是频繁的。
将A性质用于算法
支持度和置信度
• 支持度（support）：反映了我们规则的有用性，就是我 们所要寻找的关联在我们整个的数据库或者说是在实例中 到底有多大的比例，也就是我们所研究工作有用程度。 • 置信度（confidence）：就是可信度的意思，简单点说就 是我们研究假如是两种商品的关联程度，就是整个的实例 中包含甲商品为前提同时也包含乙商品的概率。 • 我们的关联原则必须同时的满足最小支持度以及置信度的 阈值才有意义。
聚类分析
• 设想对一个数据对象的集合进行分析，但是与分 类不同的是，它要划分的类是未知的。聚类（ clustering）就是将数据对象分组成多个类或者 簇（cluster）,这些簇中的对象之间有较高的相似 度，而不同的簇中的对象差距很大。 • 几种常见的聚类技术：划分方法（partitioning method），层次方法（hierarchical method） ，基于密度的方法（density-based method） ，基于网格的方法（grid-based method），基 于模型的方法（model-based method）。
典型的划分方法
• 基于有代表性的对象的技术：k-medoids方法， k-medoids方法的基本策略是：首先对每个簇任意 选择一个代表对象：剩余的对象根据其与代表对 象的距离分配给最近的一个簇。然后反复的用非 代表对象来代替代表对象，以改进聚类的质量。 聚类结果的质量用一个代价函数来估算，该函数 评估了对象与其参照对象之间的平均差异度。这 其中有一个随机取代原代表对象之后的其余对象 的重新分配问题，根据不同的情况有4种解决的方 法。
人们一个经常性 的错误观点
我们是否可以期待挖掘系统自动 的挖掘出埋葬在大量数据库下面 的有用的知识以及信息?
• 尽管有一个自动挖掘的系统很吸引人，但是在实际中他不能涵盖大部 分的模式集。
• 所以我们需要一个更加现实的做法：我们用户自己可以使用一组数据 挖掘原语和数据挖掘系统通讯，以支持有效的和有成果的知识发现。
• 1.连接步：这一步简单的说就是从k-1级项集产生 k级项集，设a和b是上一代中的项集，因为它们是 不同的项，所以所包含的子事务一定有不同的， 这样就可以保证a和b连接可以产生更大的项集。 • 2.剪枝步：通过A性质来删除那些不符合频繁性规 定的项。
分类与预测
• 分类和预测是两种数据分析形式，可以用于提取 描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类是预测分类标号，预测建立连续值函数模型 • 分类的基本技术和方法：判定树归纳、贝叶斯分 类和贝叶斯网络、神经网络等。