数据挖掘第8章-分类：基本概念PPT课件
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数据挖掘概念与技术ppt课件
用户 GUI API 数据立方体 API
挖掘结果
第4层 用户界面
OLAP 引擎
第3层 OLAP/OLAM
21.05.2020
.
17
KDD过程的步骤(续)
选择挖掘算法 数据挖掘: 搜索有趣的模式 模式评估和知识表示
可视化, 变换, 删除冗余模式, 等.
发现知识的使用
21.05.2020
.
18
数据挖掘和商务智能
提高支持商务决策的潜能
制定决策
数据表示 可视化技术
数据挖掘 信息发现
21.05.2020
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
21.05.2020
.
6
数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
顾客分类(Customer profiling)
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
21.05.2020
.
11
法人分析和风险管理
搜索有趣的模式可视化变换删除冗余模式发现知识的使用2105202019提高支持商务决策的潜能最终用户商务分析人员数据分析人员dba制定决策数据表示可视化技术数据挖掘信息发现数据探查olapmda统计分析查询和报告数据仓库数据集市数据源文字记录文件信息提供者数据库系统oltp系统2105202020数据仓库数据清理数据集成过滤数据库数据库或数据仓库数据挖掘引擎模式评估图形用户界面知识库21052020www21052020概念描述
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。
数据挖掘入门ppt课件
15.05.2021
数据库
数据仓库
精选编辑ppt
知识库
14
三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时 序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据 库，多媒体数据库，异构数据库，数据仓库， 演绎数据库和Web数据库等。
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
15.05.2021
2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
15.05.2021
精选编辑ppt
5
2.2 KDD过程
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
15.05.2021
精选编辑ppt
6
知识发现（KDD）的过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理筛选 目标数据
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
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高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
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复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
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金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘课件-分类分析Classification
predicting
Unknown Objects （Without Class Labels）
2
Example: Learning (Training)
3
Example: Testing & Predicting
4
评价指标
预测准确度 计算效率: 建立分类器及预测 对噪音的敏感度 可解读性
5
数据准备
A decision tree is a flowchart-like tree structure, where each internal node (non-leaf node) denotes a test on an attribute, each branch represents an outcome of the test, and each leaf node (or terminal node) holds a class label.
True False
True False
[21+, 5-]
[8+, 30-]
[18+, 33-] [11+, 2-]
16
Entropy
S is a sample of training examples p+ is the proportion of positive examples p- is the proportion of negative examples Entropy measures the impurity of S
分类分析 Classification
1
监督式学习:预测对象的类标签
Training/building
Known Objects （With Class Labels）
清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件
什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约 数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性
数据挖掘导论第章_分类_其他技术ppt课件
24
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
22
规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
22
规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略
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9
用决策树归纳分类
什么是决策树？
➢ 类似于流程图的树结构
➢ 每个内部节点（非树叶节点） 表示在一个属性上的测试
youth
➢ 每个分枝代表该测试的一个输出 student?
➢ 每个树叶节点存放一个类标号
age?
Middle aged
yes
senior credit_rating?
no yes
excellent fair
✓ 使用属性选择度量来选择将元组最好的划分为不同的类的属性 ✓ 递归的通过选定的属性（必须是离散值）来划分样本
➢ 树剪枝
✓ 决策树建立时，许多分枝反映的是训练数据中的噪声或离群点，树剪枝试图识别并剪 去这种分枝，以提高对未知数据分类的准确性
CHENLI
11
决策树归纳策略
输入
➢ 数据分区D，训练元组和他们对应类标号的集合 ➢ attribute_list,候选属性的集合 ➢ Attribute_selection_method，指定选择属性的启发式过程
yes
Dave Assistant Prof 6
no
Anne Associate Prof 3
no
分类规则
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
CHENLI
6
第二步——用模型进行分类
分类规则
测试集
未知数据
(Jeff, Professor, 4)
用属性A将D划分为v个分区或子集后，为了得到准确的分类，我们还
需要多少信息？这个量由下式度量：
InA f(o D )jv 1||D D j||In(fD oj)
信息增益
Ga iInn(fA oI)(nA D (fD o) )
CHENLI
14
例8.1
age
income student credit_rating buys_computer
常用的属性选择度量
➢ 信息增益 ➢ 增益率 ➢ 基尼指数（Gini指数）
CHENLI
13
信息增益
选择具有最高信息增益的属性作为结点N 的分裂属性
pi 是D中任意元组属于类Ci的非零概率，并用|Ci, D|/|D| 估计对D中
的元组分类所需要的期望信息（熵）由下式给出：
m
Inf(D o) pi lo2 g (pi) i1
➢ 如果准确率可以接受，那么使用该模型来分类标签为未知的样本
CHENLI
5
第一步——建立模型
训练数 据集
分类算法
NAME RANK
YEARS TENURED
Mike Assistant Prof 3
no
Mary Assistant Prof 7
yes
Bill Professor
2
yes
Jim Associate Prof 7
算法步骤
➢ 1. 树以代表训练样本的单个节点（N）开始 ➢ 2. 如果样本都在同一个类，则该节点成为树叶，并用该类标记 ➢ 3. 否则，算法调用Attribute_selection_method，选择能够最好的将样本分类的属性；
确定“分裂准则”，指出“分裂点”或“分裂子集” ➢ 4. 对测试属性每个已知的值，创建一个分支，并以此划分元组 ➢ 5. 算法使用同样的过程，递归的形成每个划分上的元组决策树。一旦一个属性出现在一
youth
high
no
fair
no
youth
high
no
excellent
➢ 模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类的“指导”下进行 ➢ 新数据使用训练数据集中得到的规则进行分类
无指导的学习（用于聚类）
➢ 每个训练样本的类编号是未知的，要学习的类集合或数量也可能是事先未知的 ➢ 通过一系列的度量、观察来建立数据中的类编号或进行聚类
CHENLI
8
•决策树归纳
CHENLI
个节点上，就不在该节点的任何子节点上出现 ➢ 6. 递归划分步骤停止的条件
✓ 划分D（在N节点提供）的所有元组属于同一类 ✓ 没有剩余属性可以用来进一步划分元组——使用多数表决 ✓ 没有剩余的样本 ✓ 给定分支没有元组，则以D中多数类创建一个树叶
CHENLI
12
属性选择度量
属性选择度量
➢ 属性选择度量是一种选择分裂准则，将给定类标号的训练元组最好的进行划分的方法 ➢ 理想情况，每个划分都是“纯”的，即落在一个给定分区的所有元组都属于相同的类 ➢ 属性选择度量又称为分裂规则
no
yes
no
yes
决策树：Buys_computer
CHENLI
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用决策树归纳分类
使用决策树分类
➢ 给定一个类标号未知的元组X，在决策树上测试元组的属性值，跟踪一条由根到 叶节点的路径，叶节点存放该元组的类预测。
➢ 决策树容易转换为分类规则
决策树的生成由两个阶段组成
➢ 决策树构建：自顶向下递归地分治方式
NAME RANK
YEARSTENURED
Tom Assistant Prof 2 Merlisa AssociateProf 7
no Tenured?
no
George Professor
5
yes
Joseph Assistant Prof 7
yes
CHENLI
7
有指导的学习 VS. 无指导的学习
有指导的学习（用于分类）
✓ 训练样本：训练数据集中的单个样本（元组）
➢ 学习模型可以由分类规则、判定树或数学公式的形式提供
第二步，使用模型，对将来的或未知的对象进行分类
➢ 评估模型的预测准确率
✓ 测试集：要独立于训练样本集，避免“过分拟合”的情况
✓ 对每个测试样本，将已知的类标号和该样本的学习模型类预测比较
✓ 准确率：被模型正确分类的测试样本的百分比
预测
➢ 建立连续函数值模型，比如预测空缺值
典型应用
➢ 信誉证实（分类为低，中，高风险） ➢ 医疗诊断（肿瘤是良性还是恶性） ➢ 性能预测 ➢ 目标市场
CHENLI
4
一个两步过程
第一步，建立一个分类模型，描述预定数据类或概念集
➢ 假定每个元组属于一个预定义的类，由一个类标号属性确定
➢ 基本概念
✓ 训练数据集：由为建立模型而被分析的数据元组形成
数据挖掘与商务智能
范勤勤
物流研究中心
CHENLI
1
第八章 分类
1 基本概念
2 决策树归纳
3 贝叶斯分类方法
4 基于规则的分类
5 模型评估ห้องสมุดไป่ตู้选择
6 提高分类准确率的技术
CHENLI
2
•基本概念
CHENLI
3
分类 VS. 预测
分类
➢ 预测类标号（离散值） ➢ 根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据