005数据挖掘
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据挖掘是一种通过发现并提取隐藏在大量数据背后的有用信息和模式的方法。
在现代信息时代，我们面临着大量的数据积累，这些数据包含着宝贵的知识和见解。
然而，由于数据的庞大和复杂性，直接从中提取出有用的信息变得异常困难。
数据挖掘的出现为我们提供了解决这个难题的有力工具。
它通过应用统计学、人工智能和机器学习等方法，发掘数据中隐藏的模式和关联规则，帮助我们理解和解释数据，并从中获取有价值的信息。
通过数据挖掘，我们可以发现数据的潜在规律，预测未来的趋势，优化决策，改善业务流程以及提升绩效。
数据挖掘的算法逻辑是指实现数据挖掘任务所采用的算法和方法的逻辑过程。
它包含了一系列的步骤和技术，如数据预处理、特征选择、模型构建和评估等，旨在从海量的数据中提取有用的信息。
不同的数据挖掘算法逻辑在处理不同类型的数据和解决不同的问题时展现出不同的效果和性能。
本文将系统地介绍数据挖掘的算法逻辑。
首先，我们将回顾数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、目标和应用领域等。
然后，我们将详细介绍数据挖掘的算法分类，将常用的数据挖掘算法按照不同的技术、任务和方法进行划分和分类。
最后，我们将深入探讨每种算法逻辑的具体实现过程和相应的应用示例，以加深对数据挖掘的算法逻辑的理解。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解数据挖掘的算法逻辑，并掌握应用不同算法解决实际问题的能力。
同时，本文还将展望数据挖掘的未来发展趋势，并提出了进一步研究的方向和建议，以推动数据挖掘技术的不断创新和应用。
1.2 文章结构本文将围绕数据挖掘的算法逻辑展开详细的论述。
文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将首先给出数据挖掘的概述，介绍数据挖掘的基本概念以及其在实际应用中的重要性。
接着，会对整篇文章的结构做出说明，为读者提供一个整体的概览。
最后，明确本文的目的，即通过介绍数据挖掘的算法逻辑，使读者对此有更深入的理解。
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》课件
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析
可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据挖掘是一门综合性学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，旨在从大规模数据集中发现有价值的信息和模式。
1.2 课程目标本课程旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、方法和技术的理解和应用能力，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程内容2.1 数据挖掘概述2.1.1 数据挖掘定义和基本任务2.1.2 数据挖掘过程和流程2.1.3 数据挖掘应用领域和案例介绍2.2 数据预处理2.2.1 数据清洗和去噪2.2.2 数据集成和转换2.2.3 数据规范化和归一化2.3 数据挖掘算法2.3.1 分类算法2.3.1.1 决策树算法2.3.1.2 朴素贝叶斯算法2.3.1.3 支持向量机算法2.3.2 聚类算法2.3.2.1 K均值算法2.3.2.2 层次聚类算法2.3.2.3 密度聚类算法2.3.3 关联规则挖掘算法2.3.3.1 Apriori算法2.3.3.2 FP-Growth算法2.4 模型评估和选择2.4.1 训练集和测试集划分2.4.2 交叉验证2.4.3 模型评估指标2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化基本原理2.5.2 常用数据可视化工具和技术三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及相关的应用案例。
3.2 实践操作通过实验和案例分析，让学生实际操作数据挖掘工具和算法，加深对理论知识的理解和应用能力。
3.3 课堂讨论鼓励学生参预课堂讨论，分享自己的观点和经验，提高学生的思维能力和问题解决能力。
四、教学评价4.1 课堂表现考察学生课堂参预度、提问和回答问题的能力，以及对理论知识的理解程度。
4.2 实验报告要求学生完成一定数量的实验，并撰写实验报告，评估学生对数据挖掘算法和工具的实际应用能力。
4.3 期末考试考察学生对课程内容的整体掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。
五、参考教材1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.2. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2022). Introduction to data mining. Pearson Education.六、教学资源1. 数据挖掘软件：如RapidMiner、Weka等2. 数据集：包括公开数据集和自行采集的数据集七、课程进度安排本课程共分为16周，每周2学时，具体进度安排如下：1. 第1-2周：引言和数据挖掘概述2. 第3-4周：数据预处理3. 第5-6周：分类算法4. 第7-8周：聚类算法5. 第9-10周：关联规则挖掘算法6. 第11-12周：模型评估和选择7. 第13-14周：数据可视化8. 第15-16周：复习和总结以上是关于数据挖掘教学大纲的详细内容。
数据挖掘基础
在广义线性模型中，因变量Y 的变化速率是Y 均 值的一个函数；这一点与线性回归不同。常见的 广义线性模型有：对数回归和泊松回归。
对数回归模型是利用一些事件发生的概率作为自 变量所建立的线性回归模型。
泊松回归模型主要是描述数据出现次数的模型， 因为它们常常表现为泊松分布。
剪枝步：但Ck可能很大，这样所涉及的计算量就 很大。根据Apriori性质如果一个候选k-项集的(k1)-子集不在Lk-1中，则该候选也不可能是频繁的， 从而可以由Ck中删除。
Apriori性质(逆反描述)：任何非频繁的(k-1)-项集 都不是可能是频繁k-项集的子集。
3.2 决策树
决策树学习是归纳推理算法。它是一种逼近离散 函数的方法，且对噪声数据有很好的健壮性。在 这种方法中学习到的知识被表示为决策树，决策 树也能再被表示为多个if-then的规则，以提高可 读性。
（4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。
（2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。
（2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。
（3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取实用信息的技术和方法的学科。
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、常用算法和实际应用，培养学生对数据挖掘的理解和应用能力。
二、课程目标1. 理解数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握常用的数据挖掘算法和技术；3. 能够使用数据挖掘工具进行数据分析和模型构建；4. 能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
三、教学内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和发展历程- 数据挖掘的应用领域和价值- 数据挖掘的主要任务和流程2. 数据预处理- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复值处理- 数据集成：数据集成方法和技术- 数据变换：数据规范化、数据离散化、数据归约3. 数据挖掘算法- 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等- 聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN等- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等- 预测建模：线性回归、逻辑回归、神经网络等4. 模型评估与选择- 模型评估指标：准确率、召回率、F1值等- 交叉验证方法：K折交叉验证、留一法等- 模型选择：过拟合和欠拟合问题、正则化方法5. 数据挖掘工具与实践- 常用数据挖掘工具介绍：Weka、RapidMiner、Python库等- 数据挖掘实践案例分析：金融风控、市场营销、医疗诊断等四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、算法和应用。
2. 实践操作：通过实验课程，引导学生使用数据挖掘工具进行数据分析和模型构建。
3. 课堂讨论：组织学生讨论数据挖掘的应用案例，促进学生的思量和交流。
4. 课程项目：要求学生独立或者小组完成一个数据挖掘项目，包括数据预处理、建模和结果分析。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告和课程项目。
2. 期末考试：考察学生对数据挖掘理论和应用的掌握程度。
六、参考教材1. 《数据挖掘导论》（第2版），陈世杰，清华大学出版社，2022年。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲标题：数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据处理、分析和挖掘技术的重要学科，对于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力具有重要意义。
因此，设计一份完善的数据挖掘教学大纲是非常必要的。
一、课程简介1.1 数据挖掘的定义和意义：介绍数据挖掘的概念及其在实际应用中的重要性。
1.2 课程目标：明确教学目标，包括培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
1.3 课程结构：概述课程的教学内容和安排，为学生提供清晰的学习路线。
二、基础知识2.1 数据预处理：介绍数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等基础知识。
2.2 数据挖掘算法：讲解常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
2.3 模型评估：介绍模型评估的方法和指标，如准确率、召回率、F1值等。
三、高级技术3.1 特征选择：讲解特征选择的方法和技巧，包括过滤式、包裹式和嵌入式特征选择。
3.2 集成学习：介绍集成学习的概念和常见方法，如Bagging、Boosting和随机森林等。
3.3 深度学习：简要介绍深度学习的原理和应用，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
四、实践案例4.1 数据挖掘工具：介绍常用的数据挖掘工具，如Weka、RapidMiner和Python 中的Scikit-learn等。
4.2 实际案例分析：通过真实数据集进行案例分析，让学生将理论知识应用到实际问题中。
4.3 课程项目：设计课程项目，让学生在实践中巩固所学知识，培养解决实际问题的能力。
五、评估与考核5.1 作业与考试：设计作业和考试，检验学生对数据挖掘知识的掌握程度。
5.2 课程评估：进行课程评估，采集学生反馈，不断改进教学内容和方法。
5.3 学习资源：提供学习资源和参考资料，匡助学生更好地学习和掌握数据挖掘知识。
结语：设计一份完善的数据挖掘教学大纲是为了匡助学生系统学习数据挖掘知识，培养其数据分析能力和解决实际问题的能力。
通过合理的课程设置和教学方法，可以提高学生的学习兴趣和学习效果，为他们未来的发展奠定良好的基础。
数据挖掘的具体任务
数据挖掘的具体任务
数据挖掘是指从大量的、复杂的、未经处理的数据中，通过应用统计学、人工智能、机器
学习等技术方法，发现并提取有用且未知的信息和模式。
数据挖掘的具体任务包括：
1. 分类：根据已有数据的特征，将数据分成不同的类别。
例如，根据顾客的购买历史和个人信息，将顾客分为不同的潜在市场。
2. 聚类：将数据按照其相似性划分为多个群组，每个群组内的数据越相似，不同群组之间的数
据越不相似。
例如，将用户按照其行为和兴趣进行分组，以便进行个性化推荐。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的频繁项集和关联规则，描述数据项之间的关联关系。
例如，购
买尿布的人也有很高的概率购买啤酒。
4. 预测分析：通过对已有数据进行学习和建模，预测未来事件的发生概率。
例如，基于历史销
售数据预测未来销售额。
5. 异常检测：发现数据中的异常或异常行为。
例如，检测信用卡欺诈交易、服务器故障等。
6. 文本挖掘：从文本数据中提取有用的信息和知识。
例如，从大量文本数据中自动提取关键词、主题等。
7. 时间序列分析：通过对时间序列数据进行建模和分析，预测未来的趋势、季节性变化等。
8. 图像和视频挖掘：从图像和视频数据中提取有用的信息和模式。
例如，识别图像中的物体、
行为等。
以上仅为数据挖掘的一部分具体任务，实际上，数据挖掘的任务非常广泛，根据具体应用和需求，还可以有更多的任务。
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例如： Pk =P(i,j)=Cn<Ai,Bj>/Ni Ni=Cn(Ai)
面向属性归纳
运用可视化工具对A和B进行分析
例如可作两者相应区间上的散点图（或相应 区间的颜色变化图），根据图示可由专家来 决定要取舍的区间组合。得出相关性较大的 属性，如Ai和Bj，并获取有关数值。如总统计 数N，Ai和Bj同时出现的统计数Cn（Ai，Bj） ，Ai 出现的统计数Cn （Ai ），Bj 出现的统计 数Cn（Bj）。
面向属性归纳
面向属性归纳，实例
例如： 美国1991年某州社会调查结果的部分资料 来演示说明知识发现及评价过程。实例数 据库内容包括调查对象：
工作状况、婚姻状况、初婚年龄、小孩年 龄、教育年限、年收入状况、自我感觉以 及对古典音乐、乡村音乐、爵士乐、电视 新闻等的爱好程度等17个因素 。
面向属性归纳，实例
面向属性归纳
面向属性归纳（Attribute-oriented induction) 数据库中的对象通常包括原始概念层的许 多细节。我们能够对大多数数据集合进行汇 总并在较高概念层上汇聚成知识。 面向属性归纳方法的思想是分析相关数据 中每个属性的各类数值的个数，进行归纳。 概化操作：属性删除（删除离散的，无法考 虑的属性）；属性概化（通过统计计数和设 定的阈值来确定概化层次。
“如果教育年限长 那麽年收入多” 和 “ 如 果教育年限长 那麽年收入很多” 并给出了相 应的可信度 （ CF ） 和因果关联强度（CR） 。然后同时进入对这两条规则的评价过程，得 到相应的支持强度（SUP）。 根据评价算法，因为第一条规则的支持强度 0.298大于因果关联强度0.205所以接受第一条 规则。而第二条规则的支持强度0.106小于因 果关联强度0.265所以拒绝接受第二条规则。
规则测度: 支持度、可信度
Customer buys both Customer buys diaper
X
Y
• Find all the rules X & Y Z with minimum confidence and support
– support, s, probability that a transaction contains {X & Y & Customer Z} buys beer – confidence, c, conditional probability that a transaction Transaction ID Items Bought having {X &Y} also contains Z Let minimum support 50%, 2000 A,B,C and minimum confidence 1000 A,C 4000 A,D 50%, we have 5000 B,E,F 2/3 A C (50%, 66.6%)
–
在事务数据库（关系数据库）中，寻找频繁项集锁 构成的模式,它表示一种关联关系, 可以是相关关系, 因果关系. 货蓝分析, 营销等.
buys(x, “diapers”) buys(x, “beers”) [0.5%, 60%]
• •
Applications:
–
Examples.
–
关联规则的另一种说法：
关联规则的基本概念
• 一个关联规则是形如
XY的蕴涵式，这里XI, YI，并且XY=
• 规 则 XY 在 交 易 数 据 库 D 中 的 支 持 度 （ support）是交易集中同时包含X和Y的交易 数与所有交易数之比， 记为Support(XY)，即 Support(XY)=|{T:XYT，TD}|/|D|
引言 •决策树（Decision Trees ）
• 最 临 近 分 类 （ Nearest
Classification） Neighbor
•神经网络（Neural Networks ） •规则归纳（Rule Induction ） •K均值聚类（K-means Clustering）
引言 粗集（Rough Set）方法； 遗传算法； 统计方法（Bayes分析法）； 可视化技术； 机器学习法； 证据理论； Agent方法；
找出最小频繁项集：关键步
• Find the frequent itemsets: the sets of items that have minimum support
– A subset of a frequent itemset must also be a frequent itemset
5 数据挖掘方法
5.1 描述性数据挖掘 面向属性归纳 5.2关联规则 Apriori算法 5.3 分类 决策树法 神经网络 5.4 聚类分析 划分法 层次法 5.5 预测 GMDH
5.1 描述性数据挖掘
• 概念描述是描述式数据挖掘的方法之一 ，就是以简洁概要的方式，以不同的粒度 和方式描述数据。 • 允许数据集在多个抽象层次进行概化， 便于考察不同层次上的特征。包括多层概 化、汇总、特征化和比较。
• Given:
– (1) database of transactions, – (2) each transaction is a list of items (purchased by a customer in a visit)
• Find:
– all rules that correlate the presence of one set of items with that of another set of items
面向属性归纳
面向属性归纳的知识呈现方式： •可视化的统计图表（该方法是基于统计的方法）； •量化规则（quantitative rule) 量化规则—满足给定阈值的统计规律。可表示为：
X , t arget _ class( X ) condition X )[t : w1 ] condition X )[t : w2 ] （ （ 1 2
关联规则
描述这种在一个事务集中项之间同时出现的规 律的知识模式。
关联规则
• 如果不考虑关联规则的支持度和可信度，那 么在事务数据库中存在无穷多的关联规则。 事实上，人们一般只对满足一定的支持度和 可信度的关联规则感兴趣。在文献中，一般 称满足一定要求的(如较大的支持度和可信度 )的规则为强规则。
关联规则
实现技术：面向属性的归纳
归纳
归纳是逻辑学的重要方法。古典归纳中培根给 出了归纳的3个步骤： 1）全面地收集经验材料； 2）材料整排列； 3）进行总结分析，排除非本质的东西。 现代归纳逻辑以概率论的引入为标志。归纳逻 辑在人工智能中的表现为归纳学习，细胞自动 机。
归纳学习
归纳学习： 归纳学习是机器学习的一种方法，是机器学习 中核心的与成熟的技术。 归纳学习旨在从大量的数据中归纳抽取出一般 的规则或模式,或者说是从大量的示例中归纳出 较少的描述规则，从而实现知识的自动获取。
For rule A C:
support = support({A &C}) = 50% confidence = support({A &C})/support({A}) = 66.6%
The Apriori principle:
Any subset of a frequent itemset must be frequent 非常重要：是指每个子频繁项集
关联规则的基本概念
• 规则XY在交易集中的可信度（confidence） 是指包含X和Y的交易数与包含X的交易数之比, 记为confidence(XY)，即 Confidence(XY)=|{T:XYT，TD}|/ |{T:XT，TD}|
关联规则的基本概念
• 给定一个交易集D，挖掘关联规则问题就是产 生支持度和可信度 • 分别大于用户给定的最小支持度(minsupp)和 最小可信度(minconf)的关联关系。
其中，wi为满足conditioni的可能性，t为统计阈值。 规则可用统计阈值和兴趣度来度量。
面向属性归纳
• 基于统计归纳的面向属性归纳 运用统计学上的不完全归纳法和不确定理论 中的置信度理论,通过统计属性中的实例的数 目,以具有大量实例的一组属性为模板,利用置 信度理论获得一组假设规则。
面向属性归纳
数据挖掘 （基于认知的复杂数据对象的知识发现技术）
Cognition Based Knowledge Discovery in Database （DM(KDD) of Complex Data Object）
张德政
联系方式： bigbank@ zdzchina@ ——62334547
a subset of a frequent k-itemset
• Pseudo-code:
Ck: Candidate itemset of size k Lk : frequent itemset of size k L1 = {frequent items}; for (k = 1; Lk !=; k++) do begin Ck+1 = candidates generated from Lk; for each transaction t in database do
• Use the frequent itemsets to generate association rules.
Apriori 算法
• 联合: Ck is generated by joining Lk-1with itself • 剪支: Any (k-1)-itemset that is not frequent cannot be
面向属性归纳
5 数据挖掘方法
5.1描述性数据挖掘 面向属性归纳 5.2关联规则 Apriori算法 5.3分类 决策树法 神经网络 5.4聚类分析 划分法 层次法 5.5预测 GMDH