数据挖掘导论Iris KDD分析(DOC)
数据挖掘基本概念解说
效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
知识发现就是从数据源中抽取感兴趣的数据，并把这些数据组织成符合挖掘
的组织形式，然后利用相应的算法、模型生成想要的知识模式，最后对生成
的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到应用系统当中。
常用KDD过程模型 (KDD process model)
式为直接电邮，考虑到多数用户可能不会对理财产品感兴趣，所以 销售目标为用户群中对产品兴趣度最高的前20%
数据表
有效字段
客户表
姓名、职业、性别、生日、收入
日期对照表
日期的各种转化形式
账号信息表
账号类型，月费、透支额度等
交易信息表
交易类型、交易日期、交易金额
1
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三、数据挖掘案例
流程
数据评
价
数据预处
理
1995年底美国计算机年会。 开始把数据挖掘认为是KDD过
程中对数据真正应用算法抽取 知识的一个基本步骤。
1995年第一届知识发现和 数据挖掘国际学术会议。首次 提出数据挖掘的概念。
如今各种各样的 数据挖掘软件和算法。
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一、数据挖掘的基本概念
4.数据挖掘基本流程
Data
跨 行 业
Business Understanding
度为C=3/5=0.6，假如设计支持度最小为0.5，置信度为0.6，那么网球
拍和网球的关联关系就是有意义的一对关联关系。
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二、数据挖掘方法分类
5.关联规则（Affinity grouping or association rules）
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三、数据挖掘案例
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《数据挖掘导论》目录
《数据挖掘导论》⽬录⽬录什么是数据挖掘常见的相似度计算⽅法介绍决策树介绍基于规则的分类贝叶斯分类器⼈⼯神经⽹络介绍关联分析异常检测数据挖掘数据挖掘（英语：Data mining），⼜译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的⼀个步骤。
数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
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。
常见的数据相似度计算汉密尔顿距离（r = 1）欧式距离（r = 2）上确界距离（r = max）⼆元数据相似性简单匹配系数（Simple Matching Coefficient,SMC）：Jaccard 系数：余弦相似度：⼴义Jaccard系数：⽪尔逊相关系数（Pearson’s correlation）：决策树（decision tree）（TODO）决策树是⼀个树结构（可以是⼆叉树或⾮⼆叉树）。
其每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试，每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出，⽽每个叶节点存放⼀个类别。
使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果。
构造决策树的关键步骤是分裂属性。
所谓分裂属性就是在某个节点处按照某⼀特征属性的不同划分构造不同的分⽀，其⽬标是让各个分裂⼦集尽可能地“纯”。
尽可能“纯”就是尽量让⼀个分裂⼦集中待分类项属于同⼀类别。
构造决策树的关键性内容是进⾏属性选择度量，属性选择度量是⼀种选择分裂准则，是将给定的类标记的训练集合的数据划分D“最好”地分成个体类的启发式⽅法，它决定了拓扑结构及分裂点split_point的选择。
属性选择度量算法有很多，⼀般使⽤⾃顶向下递归分治法，并采⽤不回溯的贪⼼策略。
kdd数据集详解数据挖掘
根据您提供的信息，我为您整理了一份团餐合同协议书的大致模板，具体内容可能需要根据实际情况进行调整：甲方：（单位名称）乙方：（团餐供应商名称）鉴于甲方需要团餐服务，乙方愿意提供团餐服务，经双方友好协商，特订立本合同，以便共同遵守。
一、团餐服务内容1.1 乙方根据甲方的要求，为甲方提供午餐和/或晚餐的团餐服务。
1.2 团餐标准：每餐人民币____元，包含主食、副食、汤品等。
二、服务时间2.1 乙方应在甲方规定的时间内向甲方提供团餐服务，具体时间为：早餐：____点至____点午餐：____点至____点晚餐：____点至____点三、服务质量3.1 乙方应保证团餐的食品安全与服务质量，确保食品符合国家食品安全标准。
3.2 乙方应建立完善的供应链管理体系，保证食品的可追溯性。
3.3 乙方应定期进行食品安全检测，并对加工过程进行严格监控。
四、费用及支付4.1 甲方应按照本合同约定的服务内容和服务时间，向乙方支付团餐费用。
4.2 甲方支付给乙方的团餐费用，按照每餐每人人民币____元计算。
4.3 甲方应在每月的第一个工作日支付上一个月的团餐费用。
五、违约责任5.1 乙方未按照约定时间提供团餐服务的，甲方有权要求乙方支付违约金。
5.2 乙方提供的团餐不符合约定的质量标准的，甲方有权要求乙方支付违约金，并有权解除本合同。
六、其他6.1 本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期为____年。
6.2 本合同一式两份，甲乙双方各执一份。
甲方（盖章）：______________乙方（盖章）：______________甲方代表（签名）：______________乙方代表（签名）：______________签订日期：______________。
数据挖掘-数据挖掘导论
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数据
数据库 管理
数据仓库
数据挖掘
数据智能 分析
解决方案
图-- 数据到知识的演化过程示意描述
随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人 们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务， 业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技 术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供 其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的 知识”。为有效解决这一问题，自二十世纪 9 年代开始，数据挖掘技术逐步发展起 来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将 这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各 业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视 为是数据管理与分析技术的自然进化产物，如图-- 所示。
）。事实上， 一部人类文明发展史，就是在各种活动中，知识的创造、交流，再创造不断积累的 螺旋式上升的历史。
客观世界 客观世界
收集
数据 数据
分析
信息 信息
深入分析
知识 知识
决策与行动
图-- 人类活动所涉及数据与知识之间的关系描述
计算机与信息技术的发展，加速了人类知识创造与交流的这种进程，据德国《世 界报》的资料分析，如果说 ( 世纪时科学定律（包括新的化学分子式，新的物理关 系和新的医学认识）的认识数量一百年增长一倍，到本世纪 / 年代中期以后，每五 年就增加一倍。这其中知识起着关键的作用。当数据量极度增长时，如果没有有效 的方法，由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的信息和知识，人类显然就会感 到像大海捞针一样束手无策。据估计，目前一个大型企业数据库中数据，约只有百 分之七得到很好应用。因此目前人类陷入了一个尴尬的境地，即“丰富的数据”（ *）而“贫乏的知识0（'
(完整word版)Iris数据判别分析
Iris数据判别分析一、提出问题R。
A.Fisher在1936年发表的Iris数据中，研究某植物的萼片长、宽及花瓣长、宽。
x1：萼片长，x2:萼片宽,x3：花瓣长,x4：花瓣宽。
取自3个种类G1，G2，G3，每个种类50个样品，共150个样品。
数据如下表所示。
134255254013135********136********137********138357255020139********14015138153141255234013142266304414143268284814144154341721451513715414615235152147358285124148267305017149363336025150********（1）进行Bayes判别，并用回代法与交叉确认法判别结果；（2）计算每个样品属于每一类的后验概率;（3）进行逐步判别，并用回代法与交叉确认法验证判别结果。
二、判别分析距离形成的矩阵，其中线性判别函数是2.1 Bayes判别先验概率按比例分配,即求得的线性判别函数中关于变量的系数以及常数项均与上面结果相同。
广义平方距离函数，后验概率以下是SPSS软件判别分析结果。
分析觀察值處理摘要未加權的觀察值N百分比有效150100。
0已排除遺漏或超出範圍群組代碼0。
0至少一個遺漏區別變數0.0遺漏或超出範圍群組代碼0。
0及至少一個遺漏區別變數總計150100.0群組平均值的等式檢定Wilks'Lambda （λ)F df1df2顯著性x1.393113.3142147。
000 x2.63841.6762147。
000 x3。
0591180.1612147.000 x4.075902。
5042147。
000聯合組內矩陣ax1x2x3x4共變異x127。
1599。
78316。
7094。
225 x29。
78313.5145。
6103。
464x316。
7095。
61018。
数据挖掘导论
本书的亮点之一在于对可视化分析的独到见解。作者指出，可视化是解决复杂 数据挖掘问题的有效手段，可以帮助我们直观地理解数据和发现隐藏在其中的 规律。书中详细讨论了可视化技术的种类、优缺点以及在数据挖掘过程中的作 用。还通过大量实例，让读者切实感受到可视化分析在数据挖掘中的强大威力。
除了可视化分析，本书还对关联规则挖掘、聚类分析等众多经典算法进行了深 入阐述。例如，在关联规则挖掘部分，作者首先介绍了Apriori算法的基本原 理和实现过程，然后提出了一系列改进措施，如基于哈希表的剪枝、基于密度 的剪枝等，有效提高了算法的效率和准确率。在聚类分析部分，不仅详细讨论 了K-Means、层次聚类等经典算法，还对如何评价聚类效果进行了深入探讨。
第4章：关联规则挖掘。讲解了关联规则的定义、算法和实际应用。
第5章：聚类分析。讨论了聚类算法的类型、原理和应用。
第6章：分类。介绍了分类算法的原理、应用及评估方法。
第7章：回归分析。讲解了回归分析的原理、方法和实际应用。
第8章：时间序列分析。探讨了时间序列的基本概念、模型和预测方法。
第9章：社交网络分析。讲解了社交网络的基本概念、测量指标和挖掘方法。
《数据挖掘导论》是一本非常优秀的书籍，全面介绍了数据挖掘领域的基本概 念、技术和应用。通过阅读这本书，我不仅对数据挖掘有了更深入的了解，还 从中获得了不少启示和收获。书中关键点和引人入胜的内容也让我进行了深入 思考。从个人角度来说，这本书给我带来了很多情感体验和思考。结合本书内 容简单探讨了数据挖掘在生活中的应用前景。
在阅读这本书的过程中，我最大的收获是关于数据挖掘技术的理解。书中详细 介绍了各种数据挖掘技术的原理、优缺点以及适用场景。尤其是关联规则挖掘、 聚类分析和分类算法等部分，让我对这些技术有了更深入的认识。通过这些技 术的学习，我明白了如何从大量数据中提取有用的信息和知识。
数据挖掘导论Iris KDD分析教材
| petal width > 1.7: Iris-virginica (46.0/1.0)
Number of Leaves :5
Size of the tree :9
Time taken to build model: 0.01 seconds
+/-0.4336 +/-0.2934 +/-0.381 +/-0.2799
petal length 3.7587 4.3967 1.464 5.7026
+/-1.7644 +/-0.5269 +/-0.1735 +/-0.5194
petal width 1.1987 1.418 0.244 2.0795
=== Run information ===
Scheme: weka.clusterers.SimpleKMeans -init 0 -max-candidates 100 -periodic-pruning 10000 -min-density 2.0 -t1 -1.25 -t2 -1.0 -V -N 3 -A "weka.core.EuclideanDistance -R first-last" -I 5009 -num-slots 1 -S 10
kMeans
======
Number of iterations: 6
Within cluster sum of squared errors: 1.7050986081225123
Initial starting points (random):
数据挖掘_精品文档
第二章 introduction分类策略：预测型 描述型数据挖掘的具体实际应用：银行，风险，诈骗，关联分析，市场分析……KDD (knowledge )概念， KDD 和数据挖掘的关系：数据挖掘时 KDD 的一个重要组成部份.KDD:选择和处理数据的过程，从而获得新颖的，准确的和游泳的知识，并为问题建立模型。
(数据挖掘是 kdd 的一个重要过程) .KDD 的过程： (数据挖掘是知识发现的核心过程)知识合并(创建数据集)，选择和预处理(数据清理： 60%工 作量)，数据挖掘，解释评估。
Garbage in garbage out 50-70%花在头两步。
KDD 的良性循环：由KDD 过程得到知识，应用知识得到结果，评价结果得到策略，确定问题共KDD 过程改进。
31数据合并：决定属性，存储到数据库，处理缺值，去掉例外点数据选择和预处理： 生成数据集，减少属性维度， 减少属性值范围，数据转换(归一化…) OLAP(联机分析过程) 和虚拟化工具数据挖掘：自动发现(探索) (如聚类分析，贝叶斯聚类)，分类预测(例如回归，遗传算法)，解释描述(例 如决策树 关联规则)……n 多方法数据挖掘的所有结果都实用么？ 53评估与解释：评估(交叉验证，专家)解释(归纳书和规则模型可直接阅读，聚类结果可视化、表格化。
发现模式的表达(presentation of discovered patterns): 不同用途、背景需要不同的表达。
概念层次很重要，对知 识的高度抽象有时不容易理解。
不同的知识需要不同的表达(关联规则，分类，聚类 等等)数据挖掘的主要问题：挖掘方法(从不同的数据类型中挖掘不同知识，性能(效率，开消，规模)，评估，背 景知识的不同，噪声和不完整数据，并行、分布、增量式挖掘方法，知识融合)。
用户交互。
应用和社会影响。
数据挖掘概念：从大量数据中发现实用的知识。
KDD 过程：数据整合，数据选择与预处理，数据挖掘，解释与评估。
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`题目 iris数据集的KDD实验学院名称信息科学与技术学院专业名称计算机科学与技术学生姓名何东升学生学号201413030119 指导教师实习地点成都理工大学实习成绩二〇一六年 9月iris数据集的KDD实验第1章、实验目的及内容1.1 实习目的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。
KDD的目的是利用所发现的模式解决实际问题，“可被人理解”的模式帮助人们理解模式中包含的信息，从而更好的评估和利用。
1.2 算法的核心思想作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤.Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在1996年合作发布的论文<From Data Mining to knowledge discovery>中总结出了KDD包含的5个最基本步骤(如图).1: selection: 在第一个步骤中我们往往要先知道什么样的数据可以应用于我们的KDD工程中.2: pre-processing: 当采集到数据后,下一步必须要做的事情是对数据进行预处理,尽量消除数据中存在的错误以及缺失信息.3: transformation: 转换数据为数据挖掘工具所需的格式.这一步可以使得结果更加理想化.4: data mining: 应用数据挖掘工具.5:interpretation/ evaluation: 了解以及评估数据挖掘结果.1.3实验软件：Weka3-9.数据集来源：/ml/datasets/Iris第2章、实验过程2.1数据准备1.从uci的数据集官网下载iris的数据源2.抽取数据，清洗数据，变换数据3.iris的数据集如图Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
2.2 实验过程2.2.1.建模(1)C4.5数据挖掘算法使用weka进行有指导的学习训练，选择C4.5数据挖掘算法，在Weka中名为J48，将test options 设置为 Percentage split ，使用默认百分比66%。
选择class作为输出属性。
如图所示：2.设置完成后点击start开始执行(2)Simple KMeans算法1加载数据到Weka，切换到Cluster选项卡，选择Simple KMeans算法、2.设置算法参数，显示标准差，迭代次数设为5000次，其他默认。
簇数选择3，因为花的种类为3。
如下图所示3.在Cluster Mode 面板选择评估数据为Use trainin set，并单击Ignore attribu，忽略class属性。
4.点击start按钮，执行程序第三章实验结果及分析3.1 C4.5结果分析1.运行结果=== Run information ===Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2Relation: irisInstances: 150Attributes: 5sepal lengthsepal widthpetal lengthpetal widthclassTest mode: split 66.0% train, remainder test=== Classifier model (full training set) ===J48 pruned tree------------------petal width <= 0.6: Iris-setosa (50.0)petal width > 0.6| petal width <= 1.7| | petal length <= 4.9: Iris-versicolor (48.0/1.0)| | petal length > 4.9| | | petal width <= 1.5: Iris-virginica (3.0)| | | petal width > 1.5: Iris-versicolor (3.0/1.0)| petal width > 1.7: Iris-virginica (46.0/1.0)Number of Leaves : 5Size of the tree : 9Time taken to build model: 0.01 seconds=== Evaluation on test split ===Time taken to test model on training split: 0 seconds=== Summary ===Correctly Classified Instances 49 96.0784 %Incorrectly Classified Instances 2 3.9216 %Kappa statistic 0.9408Mean absolute error 0.0396Root mean squared error 0.1579Relative absolute error 8.8979 %Root relative squared error 33.4091 %Total Number of Instances 51=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Iris-setosa1.000 0.063 0.905 1.000 0.950 0.921 0.969 0.905 Iris-versicolor0.882 0.000 1.000 0.882 0.938 0.913 0.967 0.938 Iris-virginicaWeighted Avg. 0.961 0.023 0.965 0.961 0.961 0.942 0.977 0.944=== Confusion Matrix ===a b c <-- classified as15 0 0 | a = Iris-setosa0 19 0 | b = Iris-versicolor0 2 15 | c = Iris-virginica从上述结果可以看出正确率为96.0784 %所以petal width和petal length 可以很好的判断花的类别。
3.1 Simple KMeans 算法结果=== Run information ===Scheme: weka.clusterers.SimpleKMeans -init 0 -max-candidates 100 -periodic-pruning 10000 -min-density 2.0 -t1 -1.25 -t2 -1.0 -V -N 3 -A "weka.core.EuclideanDistance -R first-last" -I 500 -num-slots 1 -S 10Relation: irisInstances: 150Attributes: 5sepal lengthsepal widthpetal lengthpetal widthIgnored:classTest mode: evaluate on training data=== Clustering model (full training set) ===kMeans======Number of iterations: 6Within cluster sum of squared errors: 6.998114004826762Initial starting points (random):Cluster 0: 6.1,2.9,4.7,1.4Cluster 1: 6.2,2.9,4.3,1.3Cluster 2: 6.9,3.1,5.1,2.3Missing values globally replaced with mean/modeFinal cluster centroids:Cluster#Attribute Full Data 0 1 2(150.0) (61.0) (50.0) (39.0)=========================================================== sepal length 5.8433 5.8885 5.006 6.8462+/-0.8281 +/-0.4487 +/-0.3525 +/-0.5025sepal width 3.054 2.7377 3.418 3.0821+/-0.4336 +/-0.2934 +/-0.381 +/-0.2799petal length 3.7587 4.3967 1.464 5.7026+/-1.7644 +/-0.5269 +/-0.1735 +/-0.5194petal width 1.1987 1.418 0.244 2.0795+/-0.7632 +/-0.2723 +/-0.1072 +/-0.2811Time taken to build model (full training data) : 0 seconds=== Model and evaluation on training set ===Clustered Instances0 61 ( 41%)1 50 ( 33%)2 39 ( 26%)从实验结果可以看出分出的类为3个且比例与元数据的class的比例1:1:1的比例不是很相近。
从C4.5的结果来看pental width和pental length 更加符合，重新选择属性，仅选择pental width和pental length 结果如下=== Run information ===Scheme: weka.clusterers.SimpleKMeans -init 0 -max-candidates 100 -periodic-pruning 10000 -min-density 2.0 -t1 -1.25 -t2 -1.0 -V -N 3 -A "weka.core.EuclideanDistance -R first-last" -I 5009 -num-slots 1 -S 10Relation: irisInstances: 150Attributes: 5petal lengthpetal widthIgnored:sepal lengthsepal widthclassTest mode: evaluate on training data=== Clustering model (full training set) ===kMeans======Number of iterations: 6Within cluster sum of squared errors: 1.7050986081225123Initial starting points (random):Cluster 0: 4.7,1.4Cluster 1: 4.3,1.3Cluster 2: 5.1,2.3Missing values globally replaced with mean/modeFinal cluster centroids:Cluster#Attribute Full Data 0 1 2(150.0) (52.0) (50.0) (48.0)=========================================================== petal length 3.7587 4.2962 1.464 5.5667+/-1.7644 +/-0.5053 +/-0.1735 +/-0.549petal width 1.1987 1.325 0.244 2.0562+/-0.7632 +/-0.1856 +/-0.1072 +/-0.2422Time taken to build model (full training data) : 0.02 seconds=== Model and evaluation on training set ===Clustered Instances0 52 ( 35%)1 50 ( 33%)2 48 ( 32%)从结果可以看出pental width和pental length 能够很好的作为分类的属性值第四章心得体会从这次的作业中学习了KDD以及KDD模型过程的建立。