数据挖掘技术-分类预测_聚类_关联规则(2)
电子商务中的数据挖掘技术
电子商务中的数据挖掘技术在电子商务时代，数据挖掘技术已经成为企业获取商业价值的重要工具。
通过挖掘和分析海量数据，企业能够获得深入洞察消费者行为、产品趋势和市场需求的能力，从而优化运营决策，提高竞争力。
本文将介绍电子商务中的数据挖掘技术，并讨论其在商业中的应用。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘是从大量数据中发现有意义的信息，并利用这些信息进行商业决策的过程。
数据挖掘技术通过多种算法和模型，将大数据中隐藏的模式、关联关系和趋势挖掘出来，为企业提供决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测分析等方法。
1. 分类：分类是将数据分为不同类别的过程。
通过训练分类模型，企业可以根据不同特征将消费者分为不同群体，了解他们的行为偏好和需求，从而有针对性地制定市场策略。
2. 聚类：聚类是将数据分为不同的群组的过程。
通过聚类分析，企业可以将消费者分为不同的定制群体，为不同群体提供个性化的服务和产品，提高用户满意度和忠诚度。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的过程。
通过分析消费者购买行为，企业可以挖掘出商品之间的关联关系，进而进行交叉销售、推荐系统和精准营销等活动，提高销售额和客户忠诚度。
4. 预测分析：预测分析是根据历史数据和趋势，对未来进行预测的过程。
通过建立预测模型，企业可以预测市场需求、销售趋势和产品流行度等信息，有针对性地调整生产和供应链，降低风险和成本。
二、电子商务中的数据挖掘技术应用案例1. 个性化推荐系统：通过数据挖掘技术，电子商务企业能够分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，为用户推荐个性化的产品和服务。
例如，亚马逊的“购买者还购买”功能和Netflix的电影推荐系统，都是基于关联规则挖掘和预测分析的个性化推荐系统。
2. 跨销售和交叉营销：通过挖掘消费者购买行为，企业可以了解不同产品之间的关联关系，进行跨销售和交叉营销。
例如，当用户购买电脑时，电子商务企业可以通过分析数据挖掘出与电脑配套销售的产品，如打印机、耳机等，并推荐给用户，提高销售额。
数据挖掘的关键技术
数据挖掘的关键技术数据挖掘是指通过大数据中寻找隐藏的、有用的模式和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘已经成为许多领域中不可或缺的关键技术。
本文将介绍数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，其目的是清理、集成和转换数据以供后续分析使用。
数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。
数据清洗主要是对数据中的噪声和异常值进行处理，以保证数据的准确性和一致性。
在这一步骤中，可以使用各种统计学和数学方法来识别和处理异常值。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和统一，以便于后续的分析。
在进行数据集成时，需要考虑数据的冗余和一致性，采用适当的数据集成技术进行处理。
数据变换是将原始数据转换为适合进行分析的形式，常用的数据变换技术包括数据规范化、数据离散化、数据聚集和数据抽样等。
数据归约是对数据进行降维处理，以减少数据的维度和复杂性，并保持数据的有效性和信息完整性。
数据归约的常用方法包括主成分分析、因子分析和小波变换等。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，以提高模型的性能和准确性。
特征选择技术主要包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是根据特征的某种准则进行选择，如信息增益、相关系数等。
通过计算特征与目标变量的关联性，选择与目标变量高度相关的特征。
包装法是将特征选择看作是一个搜索问题，通过训练具有不同特征子集的模型，并评估其性能来确定最佳特征子集。
嵌入法是在建立模型的同时进行特征选择，通过利用模型的学习能力选择最佳特征。
三、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，将相似的数据对象进行分组，使得同一组内的对象相似度尽可能高，而不同组之间的相似度尽可能低。
聚类分析技术主要包括层次聚类、划分聚类和基于密度的聚类。
层次聚类是将数据对象逐步划分为不同的层次结构，形成一个聚类树，通过计算相似度来决定聚类的合并和划分。
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一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式、关联和趋势的过程。
它是从大数据中提取有价值信息的一种技术手段，广泛应用于商业、科学研究、社会分析等领域。
本文将介绍数据挖掘的方法，并详细解释每种方法的原理和应用。
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频繁项集，找出这些项集之间的关联规则。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法通过逐层增加项集的长度，从而找到频繁项集和关联规则。
FP-Growth算法通过构建FP树，减少了搜索频繁项集的次数，提高了挖掘效率。
关联规则挖掘在市场篮子分析、推荐系统和生物信息学等领域有着广泛的应用。
2. 分类分类是一种通过构建模型来预测数据的类别的方法。
它通过学习已有的标记数据集，构建分类器，并将未标记数据集中的样本分类到相应的类别中。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
决策树通过树结构表示分类规则，简单易懂，适合于处理具有离散属性的数据。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设属性之间相互独立，适合于文本分类等领域。
支持向量机通过构建超平面将数据分为不同的类别，适合于处理线性可分和非线性可分的数据。
神经网络摹拟人脑神经元的工作原理，可以处理复杂的非线性问题。
分类在垃圾邮件过滤、疾病诊断和信用评估等方面有着广泛的应用。
3. 聚类聚类是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的方法。
与分类不同，聚类是无监督学习的一种形式，不需要预先标记数据集。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
K均值聚类通过迭代优化样本与聚类中心之间的距离，将样本划分到距离最近的聚类中心所代表的类别中。
层次聚类通过计算样本间的相似度，将相似度高的样本划分到同一个类别中。
密度聚类通过计算样本的密度，将样本划分到高密度区域所代表的类别中。
聚类在市场细分、社交网络分析和图象分析等方面有着广泛的应用。
聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。
关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。
细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。
传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。
聚类是搜索簇的无监督学习过程。
与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。
聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。
不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。
而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。
从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘算法综述
数据挖掘算法综述数据挖掘算法综述随着信息技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中提取有用的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术应运而生，它是一种从大量数据中自动提取模式、关系、规律等信息的技术。
数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心，本文将对常用的数据挖掘算法进行综述。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的一种算法，它通过对已知数据进行学习，建立分类模型，然后将未知数据分类到相应的类别中。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据进行分裂，构建一棵树形结构，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法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，通过计算先验概率和条件概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过找到一个最优的超平面来实现分类。
2.聚类算法聚类算法是一种将数据分成不同组的算法，它通过对数据进行相似性度量，将相似的数据归为一类。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它通过将数据分成K个簇，使得簇内的数据相似度最大，簇间的数据相似度最小。
层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法，它通过不断合并相似的簇，最终形成一棵树形结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过定义密度可达和密度相连的点来进行聚类。
3.关联规则算法关联规则算法是一种用于挖掘数据中项集之间关系的算法，它通过发现数据中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则算法，它通过不断扫描数据集，找到频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
FP-Growth 算法是一种基于FP树的关联规则算法，它通过构建FP树，发现频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
4.异常检测算法异常检测算法是一种用于发现数据中异常值的算法，它通过对数据进行分析，发现与其他数据不同的数据点。
数据挖掘方法
数据挖掘方法数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和关联规律来提取有用信息的技术。
数据挖掘方法通过使用各种算法和技术，可以帮助我们在海量的数据集中找到隐藏的知识和洞察力，以支持业务决策和问题解决。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，它用于发现数据集中的关联关系。
关联规则挖掘可以帮助我们找到数据中的相关性，并从中发现隐藏的知识。
在关联规则挖掘中，我们首先需要定义一个支持度和置信度的阈值，然后使用Apriori算法或FP-Growth算法等来发现频繁项集和关联规则。
二、分类和预测分类和预测是数据挖掘中的另一种常见方法。
它用于根据已经标记好的数据集来预测未知数据的类别或属性。
常见的分类和预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以根据已知的特征和标签来构建模型，并将未知数据映射到特定的类别或属性。
三、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象按照其相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助我们在没有先验信息的情况下对数据进行探索性分析。
常见的聚类算法包括K均值、层次聚类和密度聚类等。
这些算法可以根据数据之间的相似性将其划分成不同的簇。
四、异常检测异常检测是数据挖掘中的另一个重要方法。
它用于识别数据集中的异常或离群值。
异常检测可以帮助我们发现潜在的问题或异常情况，并采取相应的措施。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、基于距离的方法和基于聚类的方法等。
五、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种挖掘序列数据中频繁模式或关联规则的方法。
序列数据包含了一系列按照时间顺序排列的事件或项。
序列模式挖掘可以帮助我们发现序列数据中的规律和趋势，以支持业务决策和行为分析。
常见的序列模式挖掘算法包括GSP算法和PrefixSpan算法等。
六、回归分析回归分析是一种用于建立和分析变量之间关系的方法。
它可以帮助我们预测一个或多个连续变量的值。
常见的回归分析算法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
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。
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Wynette F
1.75m Medium Medium
11
分类表现：混淆矩阵
真正例
假反例
假正例
真反例
12
ROC 曲线
13
回归
根据输入值估计一个输出值
确定最佳的 回归系数 c0,c1,…,cn.
假设出一个误差: y = c0+c1x1+…+cnxn+e 可以利用均方差函数估计线性回归模型拟合实
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决策树往往基于信息论构建 So
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信息
30
信息/熵
给定概率 p1, p2, .., ps ，之和为 1, 熵的定义为:
熵是数据不确定性、突发性或随机性程度的度 量.
分类的目标
- 没有不确定性 - 熵为 0
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熵
log (1/p)
H(p,1-p)
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ID3
基于信息论构建决策树的ID3技术试图使比较 的期望数最小化。
ID3 利用最高信息增益属性作为分裂属性:
33
ID3 例子
初始集合的熵: 4/15 log(15/4) + 8/15 log(15/8) + 3/15 log(15/3) = 0.4384 性别作为分裂属性的信息增益:
- 女: 3/9 log(9/3)+6/9 log(9/6)=0.2764 - 男: 1/6 (log 6/1) + 2/6 log(6/2) + 3/6 log(6/3) =
- 基于统计的算法 - 基于距离的算法 - 基于决策树的算法 - 基于规则的算法 - 基于神经网络的算法 - 支持向量机
3
分类问题
给定一个由元组组成的数据库（数据集）
D={t1,t2,…,tn} 和一个类别集合 C={C1,…,Cm}, 分 类问题 是指定义一个映射 f:DgC ，其中每个元
组中心点: 代表点.
- 各个元组
算法: KNN
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K最近邻 (KNN):
训练集包括了类别标签. 进一步考虑训练集中K个与新元组相距最近的元
组. 新元组将被分配到一个包含了K个最近元组中最
多元组的那一类. O(q) 是该问题的时间复杂度. (q 训练集中元组
的个数.)
20
2. 将产生的模型应用于目标数据库中对 元组进行分类.
类别必须预先定义 最常用的算法包括决策树，神经网络，及基
于距离，统计等算法.
8
定义类别
分割
基于距离
9
分类中的问题
缺失数据
- 忽略 - 利用假定值来替换
性能度量
- 分类精度 - 混淆矩阵 - ROC 曲线
10
身高数据例子
Name
Gender Height Output1 Output2
KNN
21
KNN 算法
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基于决策树的算法
基于区域划分: 将搜索空间划分为一些矩形区域.
根据元组落入的区域对元组进行分类.
大部分研究集中在如果有效的构建树: 决策树归纳
内部结点标记为一个属性，属性值为弧 算法: ID3, C4.5, CART
23
决策树
给定:
- D = {t1, …, tn} ，其中 ti=<ti1, …, tih> - 数据库模式包含下列属性 {A1, A2, …, Ah} - 类别集合 C={C1, …., Cm}
Kristina F
1.6m Short Medium
Jim
M
2m
Tall
Medium
Maggie F
1.9m Medium Tall
Martha F
1.88m Medium Tall
Stephanie F
1.7m Short Medium
Bob
M
1.85m Medium Medium
Kathy
F
1.6m Short Medium
际数据的精度:
14
线性拟合误差
15
回归用于分类
分割: 利用回归函数，将空间划分成一些区域，
每一个类对应一个区域.
预测: 通过回归，产生一个可以用于预测类别值
的线性公示
16
分割
17
预测
18
基于距离法的分类
将更接近或更相似的成员映射到同一个类别当 中去
必须确定项之间或者类之间的距离 . 类别描述
0.4392 - 加权和: (9/15)(0.2764) + (6/15)(0.4392) = 0.34152 - 增益: 0.4384 – 0.34152 = 0.09688 身高作为分裂属性的信息增益:
决策树或分类数 是具有下列属性的树
- 每个内部结点都标记一个属性, Ai - 每个弧都被标记一个谓词，这个谓词可应用于相应的父
结点的属性 - 每个叶结点都被标记一个类, Cj
24
DT 算法
25
决策树划分区域
M Gender
F
Height
26
决策树对比
平衡树
深的树
27
决策树的问题
选择分裂属性 分裂属性次序 分裂 树的结构 停止准则 训练数据 剪枝
数据挖掘技术
第二部分 分类预测、聚类、关联规则
1
数据挖掘提纲
第一部分 - 概述 - 相关概念 - 数据挖掘技术
第二部分
- 分类 - 聚类 - 关联规则
第三部分 - Web 挖掘 - 空间数据挖掘 - 时序数据挖掘
2
分类
目标: 提供一个分类问题的概述并介绍几种常见分
类问题的算法
分类问题概述 分类技术
预测 是一种特殊的分类, 连续时可看成无限多类，
离散时就是分类了.
4
分类举例
老师根据分数将学生分类为 A, B, C, D, 和 F. 识别蘑菇是否有毒. 预测何时何地会发洪水. 识别个人的信用风险. 语音识别 模式识别
5
等级分类
x >= 90 等级 =A. 80<=x<90 等级 =B. 70<=x<80 等级 =C. 60<=x<70 等级 =D. x<50 等级 =F.
Dave
M
1.7m Short Medium
Worth
M
2.2m Tall
Tall
Steven M
2.1m Tall
Tall
Debbie F
1.8m Medium Medium
Todd
M
1.95m Medium Medium
Kim
F
1.9m Medium Tall
Amy
F
1.8m Medium Medium
x <90 >=90
xA
<80 >=80 xB
<70 >=70 xC
<50 >=60 FD
6
字母识别
一个字母由五个组成部分组成:
Letter A
Letter B
Letter C
Letter D
Letter E
Letter F
7
分类方法
步骤:
1. 通过对训练集进行计算产生一个特定 的模型。训练数据作为输入，以计算 得到的模型作为输出