聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系
数据挖掘技术在聚类分析中的应用
数据挖掘技术在聚类分析中的应用随着信息时代的到来，数据量不断增加，而分析这些数据并从中挖掘有用的信息成为了一项极具挑战性的任务。
数据挖掘技术，作为一种从复杂数据中提取知识的新兴技术，已经成为现代企业数据分析和决策的重要工具。
聚类分析是数据挖掘技术中非常重要的一个分支，可以将大量的数据按照一定的规则分成若干类别，以便更好地对数据进行理解和分析。
一、聚类分析的概念和方法聚类分析是一种将对象按照其相似度进行分组的技术。
具体来说，聚类分析是将一组未标记的数据向量划分为若干组，使得组内的数据点彼此非常相似，而组间的数据点有较大的差异。
聚类分析的目的是构建一个或多个“小组”，使组内的物品彼此高度相似，而不同组之间则有显著性的区别和差异。
在聚类分析中，我们首先需要选择一个合适的距离度量，比如欧几里得距离或马氏距离，然后将每个数据点看做一个独立的向量，计算不同向量之间的距离，最后将相似度高的向量聚成一类。
聚类分析方法一般可分为层次聚类和非层次聚类两种。
层次聚类是指将对象分别放入单独的类别中，然后逐步将相似的类别合并，最后形成一个“树形结构”来表示所有数据点之间的相似度关系。
非层次聚类则是将所有数据点划分为K个簇，然后利用不同的聚类算法来将数据划分成不同的簇，因此其结果是一个带有标签的数据集。
二、数据挖掘技术在聚类分析中的应用数据挖掘技术在聚类分析中的应用非常广泛。
以下是几个具体的例子：1）商业营销在商业营销中，人们希望能够根据顾客的特点将其划分为不同的簇，以便更好地进行市场定位和产品推销。
通过聚类分析，企业可以更好地了解顾客的特点和需求，进而开发更合适的产品，提升销售额度。
2）医学诊断在医学领域中，医生需要对某个患者进行快速、准确的诊断。
使用聚类分析技术，医生可以将患者按照不同的诊断标准划分为不同的群体，并针对不同群体制定不同的治疗方案，提高治疗的准确性和有效性。
3）社交媒体在社交媒体中，人们希望能够根据用户的兴趣和特点将其划分为不同的类别，以便更好地为用户推荐相关的信息和服务。
数据挖掘基本任务
数据挖掘基本任务
数据挖掘基本任务：关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式、偏差分析
1.关联分析，关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。
两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
2.聚类分析，聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
3.分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
4.预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
5.时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
6.偏差分析，在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。
偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
数据挖掘之关联分析
数据挖掘能做什么
相关性分组或关联规则 （Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
关联规则的实现原理: 从所有的用户购物数据中（如果数据量过大，可以选取一定的时间区间，如一年、一个季度等），寻找当用户购买了A商品的基础上，又购买了B商品的人数所占的比例，当这个比例达到了预设的一个目标水平的时候，我们就认为这两个商品是存在一定关联的，所以当用户购买了A商品但还未购买B商品时，我们就可以向该类用户推荐B商品。
聚类（Clustering）
一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
例子：
数据挖掘能做什么
STEP1
STEP2
我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能，这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。
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关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
数据关联
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
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关联规则
以产品分析为基础的关联推荐
以用户分析为基础的关联推荐
基于用户分析的推荐是通过分析用户的历史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书，那么就可以基于这个发现进行推荐。
数据挖掘中的聚类分析方法
数据挖掘中的聚类分析方法数据挖掘是一项数据分析过程，通过使用复杂算法和技术来发现隐藏在数据中的模式和关系。
聚类分析方法是数据挖掘中应用广泛的一种方法，它可以将一组数据分为不同组，每组中的对象具有相似的属性，并且不同组之间的对象有明显的差异。
本文将介绍聚类分析的一些基本概念、聚类算法和聚类分析的应用领域。
一、聚类分析的一些基本概念聚类分析是将一组对象按照它们之间的相似度分成多个组的过程。
相似度可以用多种方式进行衡量，比如欧几里得距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
在聚类分析中，一个重要的概念是簇，它是指一组具有相似属性的对象。
聚类分析的目标是将数据集合分为多个簇，并使得不同簇之间的相似度越小越好，而同一簇内的相似度越大越好。
二、聚类算法聚类算法可以分为层次聚类算法和非层次聚类算法两种。
层次聚类算法将数据集中的对象分为一系列越来越小的簇，并形成一个树形结构，即所谓的聚类树。
非层次聚类算法则直接把数据分成簇，并不会形成树形结构，它们的算法主要有K均值聚类、DBSCAN聚类、层次聚类、EM聚类等。
K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类算法。
该算法的基本思想是，将数据集中的对象分为k个簇，每个簇都有一个中心点，称为簇的质心。
首先随机选取k个质心，然后计算每个对象离这k个质心的距离，将其划分到距离最近的质心所在的簇。
接着重新计算每个簇的质心，再次对每个对象进行重新的簇分配，直到簇不再发生变化或达到一定的迭代次数。
DBSCAN聚类DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法。
该算法的基本思想是，在不同密度的区域中划分不同的簇。
算法需要指定两个参数：邻域半径Eps和最小点数MinPts。
如果一个点的邻域内点的个数大于等于MinPts，则该点为核心点。
如果一个点的邻域内存在核心点，则该点为边界点。
如果一个点既不是核心点也不是边界点，则为噪声点。
聚簇的算法步骤是：随机选择一个点，将该点的邻域内的点加入到该簇中，并继续扫描邻域内其他点，将与该点密度可达的点加入到该簇中。
数据挖掘方法关联规则自己整理
3. Lift（提高率或兴趣度）:使得所挖掘的规则更符合需求。
Lift=p(condition and result)/(p(condition)*p(result))。
(3)
当Lift大于1的时候，这条规则就是比较好的；当Lift小于1的时候，这条规则就 是没有很大意义的。 Lift越大，规则的实际意义就越好。
多层关联规则的分类：根据规则中涉及到的层次，多层关联规则可以分为同层关联规则和层 间关联规则。
多层关联规则的挖掘基本上可以沿用“支持度-可信度”的框架。不过，在支持度设置的问题 上有一些要考虑的东西。 4.多维关联规则挖掘算法
对于多维数据库而言，除维内的关联规则外，还有一类多维的关联规则。例如：年龄（X， “20…30”） 职业（X，“学生”）==> 购买（X，“笔记本电脑”）在这里我们就涉及到三个 维上的数据：年龄、职业、购买。
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一、关联规则概念
规则就是一个条件和一个结果的和：If condition then result。
1. Support（支持度）：是一个元组在整个数据库中出现的概率。
Support=P(condition and result )。
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如 ：if A then B。则它的支持度Support=P(A and B) 2. Confidence（可信度）：它是针对规则而言的。
Apriori算法可以产生相对较小的候选项目集，扫描数据库的次数由最大频繁 项目集的项目数决定。因此，该算法适合于最大频繁项目集相对较小的数据集中 的关联规则挖掘问题。
Apriori算法的两大缺点:1.可能产生大量的候选集；2.可能需要重复扫描数据库。
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大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）
⼤数据的常⽤算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经⽹络⽅法、web数据挖掘）在⼤数据时代，数据挖掘是最关键的⼯作。
⼤数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的⼤型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有⽤的信息和知识的过程，也是⼀种决策⽀持过程。
其主要基于，，模式学习，统计学等。
通过对⼤数据⾼度⾃动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、⽤户调整市场政策、减少风险、理性⾯对市场，并做出正确的决策。
⽬前，在很多领域尤其是在商业领域如、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、危机等。
⼤数据的挖掘常⽤的⽅法有分类、回归分析、聚类、关联规则、⽅法、Web 数据挖掘等。
这些⽅法从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。
数据准备的重要性：没有⾼质量的挖掘结果，数据准备⼯作占⽤的时间往往在60%以上。
(1)分类分类是找出数据库中的⼀组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其⽬的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。
可以应⽤到涉及到应⽤分类、趋势预测中，如淘宝商铺将⽤户在⼀段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向⽤户推荐关联类的商品，从⽽增加商铺的销售量。
分类的⽅法：决策树——是最流⾏的分类⽅法特点：a、它的每次划分都是基于最显著的特征的；b、所分析的数据样本被称作树根，算法从所有特征中选出⼀个最重要的，⽤这个特征把样本分割成若⼲⼦集；c、重复这个过程，直到所有的分⽀下⾯的实例都是“纯”的，即⼦集中各个实例都属于同⼀个类别，这样的分⽀即可确定为⼀个叶⼦节点。
在所有⼦集变成“纯”的之后，树就停⽌⽣长了。
决策树的剪枝：a、如果决策树建的过深，容易导致过度拟合问题（即所有的分类结果数量基本⼀样，没有代表性）；b、剪枝通常采⽤⾃上⽽下的⽅式。
每次找出训练数据中对预测精度贡献最⼩的那个分⽀，剪掉它；c、简⾔之，先让决策树疯狂⽣长，然后再慢慢往回收缩。
数据挖掘技术、关联规则知识概述
数据挖掘技术与关联规则的相关重要概念1 数据挖掘的概念数据挖掘的概念是指从大量数据中挖掘出用户感兴趣的或有价值的数据，即从杂乱无章的数据海洋中，查找出数据之间的规律，并总结规律，最后形成便于人们理解的公式，增强信息的检索能力，同时也为决策者提供技术支持。
在人工智能研究领域，数据挖掘有时又被称为数据库中的知识发现，即可以把数据挖掘认为是数据库中知识发现中三个阶段（即是：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释）中的1个阶段。
数据挖掘具体能够做很多事情，基本上可以归纳为以下六种：a估计（Estimation）。
是分类的前序工作，估出的是连续值，而分类主要指的离散的值，比如：银行可以根据不同客户的贷款额度的大小，为每个客户记予相应的分值（0-1），根据预先设定的阈值，可给每个客户划分为不同级别；b 分类（Classification）。
属于直接数据挖掘的一种，是数据挖掘技术在训练集中的应用，通过在已经分好类的训练集上建立分类模型，分类出没有分类的数据，是预先定义好的；c预测（Prediction）。
是在估值和分类的基础上得出一个新的模型，这种模型可以对未来可能发生的事情做出一种预测，这种预测也并不完全是准确的，是需要通过一段时间验证的；d相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）。
是指一种事件发生后，会引起另外一种事件将要发生e聚类（Clustering）。
是指对相似记录的一种分组，通过分组可得出相关预测或暗示；f复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。
是对多媒体数据的挖掘，它相对于普通文本数据挖掘要复杂的很多。
2 数据挖掘的主要过程如果根据数据挖掘的基本原理，数据挖掘过程就是知识发现的过程，大体可以分为下几个步骤。
（1）定义问题：根据工作需要，确定到底需要解决什么问题，明确数据挖掘的目标。
（2）数据准备：它包括数据选择、预算理、变换三个过程，即在不同的数据库中提取出所需的目标数据集，并进行简单的预处理，使编码、格式等统一，对一些不完整或无用的数据进行补充或删除。
聚类关联规则
聚类关联规则同学们！今天咱们来聊聊“聚类关联规则”这个听起来有点复杂，但其实挺有趣的东西。
简单来说，聚类关联规则就像是一个超级侦探，能帮我们在一堆乱糟糟的数据里找出有价值的线索和规律。
想象一下，我们面前有一大堆各种各样的数据，比如说同学们的考试成绩、喜欢的科目、参加的课外活动等等。
这些数据看起来杂乱无章，但是通过聚类关联规则，就能把它们整理得有条有理。
聚类呢，就是把相似的东西放到一起。
就好像我们整理书包，把语文书、数学书、英语书分别放在一起，这就是一种聚类。
在数据处理中，聚类就是把具有相似特征的数据归为一类。
比如说，把成绩好的同学归为一类，成绩一般的归为一类，成绩差的再归为一类。
而关联规则呢，就是找出这些数据之间的关系。
比如说，发现喜欢数学的同学往往也喜欢物理，参加足球活动的同学很多也喜欢篮球。
那聚类关联规则结合起来，威力可就大啦！比如说，我们通过聚类，把同学们按照成绩分成了不同的组。
然后再通过关联规则，发现成绩好的这一组同学，大多数都有每天预习和复习的习惯。
那这就是一个很有用的发现呀，老师就可以鼓励其他同学也养成这样的好习惯，说不定成绩就能提高啦。
再举个例子，在一个超市的销售数据里，通过聚类关联规则，可能会发现购买牛奶的顾客，很多也会购买面包；购买洗发水的顾客，常常会同时购买护发素。
这样超市就能根据这些发现，把相关的商品放在相近的位置，方便顾客购买，也能提高销售额。
在互联网领域，聚类关联规则也大有用处。
比如说，在一个视频网站上，通过分析用户的观看历史和行为数据，发现喜欢看科幻电影的用户，很可能也对科幻小说感兴趣。
那网站就可以给这些用户推荐相关的科幻小说，提升用户的体验。
聚类关联规则就像是一个神奇的魔法棒，能让我们从看似混乱的数据中找到隐藏的宝藏，帮助我们做出更好的决策，解决各种各样的问题。
无论是在学习、生活还是工作中，它都能发挥很大的作用呢！同学们，你们是不是对聚类关联规则有了更清楚的认识啦？。
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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。
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。
例如：性别=“女”=>职业=“秘书”，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。
2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。
例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。
3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。
换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。
例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。