复杂数据类型的挖掘
数据挖掘技术分析与研究
数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。
数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
对大量数据进行高速的分析和提取。
关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。
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。
其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。
（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。
（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，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。
主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术•数据挖掘概述o数据挖掘概念▪从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息储存库或动态流入系统的数据▪从数据中挖掘知识、数据中的知识发现（KDD）o知识发现过程▪（1）数据清理：消除噪声和删除不一致数据▪（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起▪（3）数据选择：从数据中提取与分析与任务相关的数据▪（4）数据变换：通过汇总和聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式▪（5）数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式▪（6）模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式▪（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供可挖掘的知识o数据收集和数据库创建（20世纪60年代或更早）原始文件处理▪数据库管理系统（20世纪70年代-80年代初期）•高级数据库系统（20世纪80年代中期-现在）•高级数据分析（20世纪80年代后期-现在）o数据挖掘的数据类型▪数据库系统•组成o内部相关的数据（数据库）o管理和存取数据的软件程序▪定义数据库结构和数据储存，说明和管理并发、共享或分布式数据访问，面对系统瘫痪和未授权的访问，确保信息的一致性和安全性•关系数据库是表的汇集，每个表都被赋予一个唯一的名字•关系表中每个元组代表一个对象，被唯一的关键字标识，并被一组属性值描述•每个表都包含一组属性（列或字段），并且通常存放大量元组（记录或行）•通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体—联系（ER）数据模型▪数据仓库•数据仓库是一个从多个数据源收集信息的信息储存库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
▪事务数据•一般地，事务数据库的每个记录代表一个事务，如顾客的一次购物，一个航班订票。
一个事务包含一个唯一的事务标识号（TransID)，以及一个组成事务的项（如购买的商品）的列表。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的有价值的信息和知识的过程。
它是一种通过分析数据来提取模式、关联、趋势和规律的技术。
在大数据时代，数据挖掘变得尤其重要，因为大量的数据需要被处理和分析，以揭示其中蕴含的有价值的信息。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍其中几种常用的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
它通过分析数据集中的项集，找出它们之间的关联规则。
例如，在一个超市的销售数据中，我们可以挖掘出“购买尿布的人也会购买啤酒”的关联规则。
这个规则可以匡助超市进行商品摆放策略的优化。
2. 分类与预测：分类与预测是一种用于根据已知数据的特征，对未知数据进行分类或者预测的方法。
它通过构建分类器或者预测模型，来对数据进行分类或者预测。
例如，在一个电商平台的用户数据中，我们可以根据用户的购买历史、浏览记录等特征，构建一个用户分类模型，用于预测用户的购买意向。
3. 聚类分析：聚类分析是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的方法。
它通过计算数据对象之间的相似性，将相似的对象归为同一组。
例如，在一个社交媒体平台的用户数据中，我们可以利用聚类分析将用户划分为不同的兴趣群体，以便为其提供个性化的推荐服务。
4. 异常检测：异常检测是一种用于发现与正常模式不符的数据对象的方法。
它通过分析数据对象的特征，找出那些与正常模式差异较大的对象。
例如，在一个网络安全监控系统中，我们可以利用异常检测方法来发现网络中的异常行为，以及潜在的安全威胁。
5. 文本挖掘：文本挖掘是一种用于从大量的文本数据中提取实用信息的方法。
它可以通过分析文本中的关键词、主题等特征，来挖掘文本中隐藏的知识和情感。
例如，在社交媒体上的用户评论数据中，我们可以利用文本挖掘方法来分析用户对某个产品的评价，以及产品在市场中的声誉。
以上仅是数据挖掘的几种常用方法，实际上还有不少其他的方法，如时间序列分析、回归分析等。
数据挖掘原理、算法及应用章 (8)
第8章 复杂类型数据挖掘 1） 以Arc/info基于矢量数据模型的系统为例， 为了将空间
数据存入计算机， 首先， 从逻辑上将空间数据抽象为不同的 专题或层， 如土地利用、 地形、 道路、 居民区、 土壤单 元、 森林分布等， 一个专题层包含区域内地理要素的位置和 属性数据。 其次， 将一个专题层的地理要素或实体分解为点、 线、 面目标， 每个目标的数据由空间数据、 属性数据和拓 扑数据组成。
第8章 复杂类型数据挖掘 2. 空间数据具体描述地理实体的空间特征、 属性特征。 空
间特征是指地理实体的空间位置及其相互关系； 属性特征表 示地理实体的名称、 类型和数量等。 空间对象表示方法目前 采用主题图方法, 即将空间对象抽象为点、 线、 面三类， 根据这些几何对象的不同属性， 以层（Layer）为概念组织、 存储、 修改和显示它们， 数据表达分为矢量数据模型和栅格 数据模型两种。
第8章 复杂类型数据挖掘图Fra bibliotek-5 综合图层
第8章 复杂类型数据挖掘
图8-4 栅格数据模型
第8章 复杂类型数据挖掘
3. 虽然空间数据查询和空间挖掘是有区别的， 但是像其他数 据挖掘技术一样， 查询是挖掘的基础和前提， 因此了解空间 查询及其操作有助于掌握空间挖掘技术。
由于空间数据的特殊性， 空间操作相对于非空间数据要 复杂。 传统的访问非空间数据的选择查询使用的是标准的比 较操作符： “>”、 “<”、 “≤ ”、 “≥ ”、 “≠ ”。 而空间选择是一种在空间数据上的选择查询， 要用到空间操 作符.包括接近、 东、 西、 南、 北、 包含、 重叠或相交 等。
不同的实体之间进行空间性操作的时候， 经常需要在属性之 间进行一些转换。 如果非空间属性存储在关系型数据库中， 那么一种可行的存储策略是利用非空间元组的属性存放指向相 应空间数据结构的指针。 这种关系中的每个元组代表的是一 个空间实体。
数据挖掘概念与技术习题答案-第1章
数据挖掘概念与技术（原书第3版）第一章课后习题及解答1.9习题1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a）它是又一种广告宣传吗？（b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗?(c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：狭义的数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤,广义的数据挖掘通常用来表示整个知识发现过程,我们一般采用广义的观点:数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源包括数据库、数据仓库、WEB、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。
a.它不是一种广告宣传，它基于实际的需求，提供从数据中发现知识的工具。
b。
数据挖掘不是从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它可以看做是信息技术的自然进化，是一些相关学科和应用领域的交汇点.c。
数据挖掘是数据库技术进化的结果，也是机器学习、统计学和模式识别领域技术进化的结果。
机器学习是一个快速成长的学科,这一领域中的监督学习、无监督学习、半监督学习和主动学习问题，与数据挖掘高度相关，数据挖掘和机器学习有许多相似之处,对于分类和聚类任务，机器学习研究通常关注模型的准确率。
除准确率之外，数据挖掘研究非常强调挖掘方法在大型数据集上的有效性和可伸缩性，以及处理复杂数据类型的方法，开发新的非传统的方法.统计学研究数据的收集、分析、解释和表示。
数据挖掘和统计学具有天然联系。
（1）统计模型是一组数学函数，它们利用随机变量及其概率分布刻画目标类对象的行为，可以是数据挖掘的结果，也可以是数据挖掘任务的基础。
（2)统计学研究开发一些使用数据和统计模型进行预测和预报的工具，描述统计可以帮助理解数据；推理统计学用某种方式对数据建模，可以解释观测中的随机性和确定性，并用来提取关于所考察的过程中或总体的结论.（3）统计假设检验使用实验数据进行统计判决,可以用来验证数据挖掘结果。
几种常用的异常数据挖掘方法
几种常用的异常数据挖掘方法数据挖掘是指从大量的数据中提取有用的信息和模式的过程。
然而，在现实世界中，输入的数据常常包含异常值或噪声，并可能对挖掘结果造成不良影响。
因此，异常数据挖掘成为了数据挖掘领域中的重要研究方向之一、下面将介绍几种常用的异常数据挖掘方法。
1.离群点检测：离群点检测是一种常见的异常数据挖掘方法，用于识别那些与其他数据点显著不同的数据点。
常用的离群点检测算法包括LOF（局部离群因子）和Isolation Forest（孤立森林）。
LOF算法通过比较数据点与其邻近点的密度来评估离群程度，将离群点定义为具有较低密度的点。
Isolation Forest算法则通过构建一棵由随机划分组成的二叉树来识别离群点。
2.群体离群点检测：群体离群点检测是一种可以同时检测出单个数据点和数据组的离群点的方法。
常用的群体离群点检测算法包括COF（集体适应度探测）和CBLOF（聚类集体离群点检测）。
COF算法通过测量数据点与其邻近点集合的适应度来进行离群点检测，将适应度低于阈值的点定义为离群点。
CBLOF算法则通过首先使用聚类算法将数据点聚类成不同的组，然后计算每个组的离群点得分，最终将得分高于阈值的点定义为离群点。
3.遗迹异常检测：遗迹异常检测是一种用于检测异常轨迹或序列的方法。
这种方法常用于识别异常行为，例如网络入侵和金融欺诈。
常用的遗迹异常检测方法包括序列聚类和基于规则的异常检测。
序列聚类方法通过将轨迹进行聚类，然后检查每个聚类中的轨迹是否与其他聚类中的轨迹有显著差异来进行异常检测。
基于规则的异常检测方法则通过建立正常行为的规则，并检测与这些规则不符的行为来进行异常检测。
4.时间序列异常检测：时间序列异常检测是一种用于检测时间序列数据中异常值的方法。
常用的时间序列异常检测方法包括季节性分解和ARIMA（自回归移动平均模型）。
季节性分解方法通过将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，然后检测残差部分是否包含异常值。
(完整)数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识.以下主要谈一下我的心得体会,以及我对数据挖掘这项课题的见解。
随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。
简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术.从某种角度上来说,数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。
不过,仅以此来否定数据挖掘的意义,显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的,它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性.首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术?这也是在开课前一直困扰我的问题。
数据是知识的源泉,然而大量的数据本身并不意味信息.尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
数据挖掘的六大过程
数据挖掘的六大过程数据挖掘是一种以有限的资源和时间，从复杂的巨大的数据集中发现有价值的信息和知识的过程，其目的是帮助决策者做出更明智的决定。
数据挖掘主要包括六个过程：数据收集、数据清洗、特征选择、模型建立、结果评估和部署。
1、数据收集 (Data Collection)：数据收集是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。
在这一步中，我们需要从各种不同的源收集到所需的数据。
收集的数据可能包括结构化数据、文本数据和图像数据等。
2、数据清洗 (Data Cleansing)：数据清洗是将原始数据转换为一致格式，方便进行分析的过程。
它包括将数据格式化、替换和删除缺失值、检测和清理异常值等步骤。
3、特征选择 (Feature Selection)：特征选择是指从原始数据中选择有意义的特征，以便于进一步完成数据挖掘任务。
在特征选择中，我们可以使用一些统计学和机器学习的方法来评估特征的重要性，并从原始数据中选择出有价值的特征。
4、模型建立 (Model Building)：模型建立是指根据已选择的特征，利用机器学习技术来构建统计模型的过程。
根据实际情况，我们可以选择不同类型的机器学习模型，比如决策树、聚类、神经网络等。
5、结果评估 (Result Evaluation)：结果评估是指根据预测结果，对模型的性能进行评估的过程。
这个过程中，我们可以使用一些度量指标，比如准确率、召回率等，来度量模型的性能。
6、部署 (Deployment)：部署是指将模型部署到实际应用环境中的过程。
这个步骤需要考虑整个模型的生命周期，以及模型的保护、维护等问题。
以上就是数据挖掘的六大过程，数据挖掘是一个复杂的过程，在每一步都需要仔细考虑，以确保挖掘到的数据有效而有价值。
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2020年10月5日
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• 复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘 • 空间数据库挖掘 • 多媒体数据库挖掘 • 时序数据和序列数据的挖掘 • 文本数据库挖掘 • Web挖掘
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对象的概化
• 对象标识符 沿类/子类层次结构概化
• 继承特性 数据概化对直接数据与继承数据同等对待
• 方法 方法本身不能概化，但是可以对方法导出的数据 进行概化
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• 复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘 • 空间数据库挖掘 • 多媒体数据库挖掘 • 时序数据和序列数据的挖掘 • 文本数据库挖掘 • Web挖掘
close_to（X, “park”）[0.5%, 80%] 此规则表明80%靠近体育中心的学校同时也
靠近公园，并且有0。5%的数据符合这一规则。
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空间聚类方法
•
空间数据聚类是要在一个较大的多维数据集
中根据距离的计算找出簇，或稠密区域。
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数据仓库与数据挖掘
Chapter 10： 复杂数据类型的挖掘
广东商学院信息学院 胡建军
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• 复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘 • 空间数据库挖掘 • 多媒体数据库挖掘 • 时序数据和序列数据的挖掘 • 文本数据库挖掘 • Web挖掘
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• 复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘 • 空间数据库挖掘 • 多媒体数据库挖掘 • 时序数据和序列数据的挖掘 • 文本数据库挖掘 • Web挖掘
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多媒体数据库挖掘
• 多媒体数据库是指存储和管理大量多媒体对象的数据库，如音频数据，图象数据，视 频数据，序列数据，以及超文本数据，包含文本，文本标记(text markup)，和链接(lin kage)。 多媒体数据的相似搜索 主要考虑两种多媒体标引和检索系统： （1）基于描述的检索系统，主要是在图象描述之上建立标引和执行对象检索，如关 键字，标题，尺寸，创建时间等；（2）基于内容的检索系统，它支持基于图象内容的 检索，如颜色构成，质地，形状，对象，和小波变换等。 多媒体数据的分类和预测分析 多媒体数据中的关联规则挖掘
一般概化方法：
• 将集合中的每个值概化为其对应的更高级别的概 念
• 导出集合的一般特征（元素个数、区间、平均值 、最大值等）
示例：业余爱好{网球，曲棍球，国际象棋，小提琴，任天堂游戏 }
概化： {体育，音乐，电子游戏} {体育（3），音乐（1），电子游戏（1）}
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列表值/序列值
• 列表值/序列值 类似于集合值属性的概化，要求保持元素的次序
。 一般概化方法：
• 将列表中的每个值概化为对应的高层概念 • 导出列表的一般特征（长度、元素类型、平均值
、最大值等）
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空间和多媒体数据的概化
• 聚集和近似计算 • 空间数据颜色、形状、纹理、方位等 • 音乐：音调、节拍、乐器等 • 文本：摘要、关键词等
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空间数据库挖掘
• 空间数据库及其一般特点 • 存储了大量与空间有关的数据 • 包含拓扑/距离信息 • 复杂的、多维的索引结构 • 访问通过空间数据的方法，通常需要空间推理 、地理计算、空间知识表示技术
• 空间数据挖掘：要综合数据挖掘与空间数据库技术
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• 复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘 • 空间数据库挖掘 • 多媒体数据库挖掘 • 时序数据和序列数据的挖掘 • 文本数据库挖掘 • Web挖掘
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数据挖掘的对象
• 简单数据 关系数据库、事务数据库、数据仓库
• 复杂类型数据 复杂对象、空间数据、多媒体数据、时间
空间分类和空间趋势分析
• 空间分类指分析空间对象导出与一定空间特征有关的分类模式，如郊区，高速公路， 河流的邻接。
• 空间趋势分析处理的是另一类问题：根据某空间维找出变化趋势 。 例如，当离城市中心越来越远时，我们要分析经济形势的变化趋势，或离海洋越来越
远时，气候与植物的变化趋势。
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序列数据、文本数据、Web数据等 挖掘技术：基本挖掘技术的扩展
针对复杂数据类型的新技术 实施知识挖掘的方法
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复杂数据对象的多维分析 和描
述性挖掘
• 商品化数据仓库和OLAP工具用于多维分析的局 限：
维———非数字数据 度量———聚集值 • 复杂数据对象的概化及其概化数据的应用 • 复杂数据的组织及存储方法 • 类、类/子类 • 对象：对象标识、属性、方法
• 空间数据挖掘将对传统的空间分析方法加以扩展，重点解决其高效性，可伸缩性，与 数据库系统的紧密结合，改进与用户的交互，以及新的知识的发现。
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空间关联分析
空间关联规则形如: AB[s%，c%] 其中A和B空间和非空间谓词的集合，s%表
示规则的支持度，c%表示规则的的可信度。 例：Is_a(X,”school”)∧close_to(X, “sports_center”)⇒
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复杂结构数据的概化
• 复杂结构数据： • 集合、元组、列表、树、记录等及其组合； • 概化方法： • 保持原结构不变，概化其属性 • 把原结构扁平化，概化扁平化的结构 • 用高层概念或聚集汇总低沉结构 • 返回原结构的类型或概貌
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集合值
• 集合值
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空间数据库挖掘
• 传统空间数据分析（统计方法）的不足 • 统计方法通常假设空间分布的数据间是统计上独立的，但现实是空间对象间是相 互关联的； • 大部分统计模型只有具有相当丰富领域知识和统计方面经验的统计专家才用得起 来； • 统计方法不适用符号值，或不完整或非确定的数据，对大规模数据库其计算代价 也十分昂贵。