数据挖掘_Reuters-21578(路透社文档)
数据挖掘
基于密度的DBSCAN聚类算法数据挖掘（Data mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中发现隐含的、先前末知的、对决策有潜在价值的规则的过程。
从上世纪七十年代开始到至今，在数据挖掘领域的研究已经取得了相当丰硕的成果，并产生了很多应用实际商业活动的系统，这些系统为企业界、政府组织等带来了巨大的效益。
聚类（clustering）是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一，聚类在统计学、模式识别、图像处理、机器学习、生物学、市场营销等许多领域有广泛的应用。
所谓聚类，就是将物理或抽象对象的集合组成为由类似的对象组成的多个类或簇(cluster)的过程，由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，同一簇中的对象尽可能相似，而不同簇中的对象尽可能相异。
通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，发现全局的分布模式和数据属性之间有趣的相互关系，如在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。
在数据挖掘中，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇做进一步的分析。
此外，聚类分析还可以作为其它算法（如特征和分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。
聚类分析已经成为数据挖掘领域一个非常活跃的研究课题。
1 几种具有代表性的基于密度的聚类算法1.1DBSCAN 算法DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)是一个基于高密度连接区域密度聚类算法。
这个方法将密度足够大的那部分记录组成聚类，其基本思想涉及一些新的定义。
定义1 对于给定的对象，我们称在其半径r范围内的一个记录为这个记录的r-邻域。
定义2 如果一个对象的r -邻域个数超过一个最小值minpts，那么我们就将这个记录称作核心对象。
定义3 一个对象的集合D，我们说一个对象p 在q 的r-邻域内，且q 是一个核心对象，我们说对象p 是从对象q出发直接密度可达的。
一种最大分类间隔SVDD的多类文本分类算法
一种最大分类间隔SVDD的多类文本分类算法罗琦【摘要】文本分类是信息检索和文本挖掘的关键技术之一。
提出了一种基于支持向量数据描述( SVDD)的多类文本分类算法，用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体，并使得分类间隔最大化，在测试阶段，引入基于核空间k-近邻平均距离的判别准则，判断样本所属类别。
实验结果表明，该方法具有很好的泛化能力和很好的时间性能。
%Text categorization is one of the key technology to retrieve information and mine text. This paper proposes a multi-class text categorization algorithm based on maximal classification margin SVDD( Support Vector Data Description) . This algorithm trains multi-class samples with support vector data description, then computes a minimal super spherical structure which can surround all samples and has maximal margin between each class. In the phase of testing,this algorithm classifies samples with a criterion of average dis-tance based on KNN( K-Nearest Neighbor) . The test result shows this algorithm has good generalization capability and good time efficiency of text categorization.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】4页(P496-499)【关键词】信息检索;文本挖掘;文本分类;支持向量数据描述;多类分类器【作者】罗琦【作者单位】中国西南电子技术研究所，成都610036【正文语种】中文【中图分类】TP391.11 引言信息技术尤其是Internet相关技术的发展使得信息资源呈现出海量的特征，其中大部分信息仍是以文本形式存储。
基于LDA的文本分类算法
基于LDA的文本分类算法何锦群;刘朋杰【摘要】Latent Dirichlet Allocation is a classic topic model which can extract latent topic from large data corpus. Model assumes that if a document is relevant to a topic, then all tokens in the document are relevant to that topic. Through narrowing the generate scope that each document generated from, in this paper, we present an improved text classification algorithm for adding topic-category distribution parameterto Latent Dirichlet Allocation. Documents in this model are generated from the category they most relevant. Gibbs sampling is employed to conduct approximate inference. And preliminary experiment is presented at theend of this paper.%LDA可以实现大量数据集合中潜在主题的挖掘与文本信息的分类，模型假设，如果文档与某主题相关，那么文档中的所有单词都与该主题相关。
然而，在面对实际环境中大规模的数据，这会导致主题范围的扩大，不能对主题单词的潜在语义进行准确定位，限制了模型的鲁棒性和有效性。
本文针对LDA的这一弊端提出了新的文档主题分类算法gLDA，该模型通过增加主题类别分布参数确定主题的产生范围，提高分类的准确性。
数据挖掘的概念
03
域。
数据挖掘的重要性
01 数据挖掘能够为企业提供深入的洞察力，帮助企 业做出更好的决策。
02 数据挖掘能够发现潜在的市场机会和客户群体， 提高企业的竞争力和盈利能力。
03 数据挖掘能够揭示隐藏的模式和关联，为科学研 究提供新的视角和方法。
02
数据挖掘的步骤
数据预处理
数据清洗
去除重复、异常、不完整的数据，确保数据质量。
商业智能
• 客户细分
通过对客户的行为、偏好、消费习惯等进行分析，将客户划分为不同的细分市场，以便更好地满足客户需求。
• 市场预测
利用历史数据和趋势分析，预测未来的市场需求和销售情况，帮助企业制定合理的销售计划和库存管理策略。
商业智能
• 销售预测
通过分析历史销售数据和市场趋势， 预测未来的销售情况，帮助企业制定 合理的销售策略和营销计划。
降低特征的维度，减少计 算复杂度和过拟合的风险。
模型建立
算法选择
根据数据特点和业务需求选择合适的算法，如分 类、聚类、关联规则等。
参数调整
根据算法要求调整参数，以获得最佳的模型效果。
模型训练
使用训练数据集对模型进行训练，得到初始模型。
评估与优化
模型评估
使用测试数据集对模型进行评估，计算准确率、召回 率等指标。
• 天文学：通过对天文 观测数据进行挖掘和 分析，研究天体的性 质、演化和宇宙的起 源和演化。
• 环境科学：通过对环 境监测数据进行挖掘 和分析，研究环境变 化、生态系统和人类 活动的影响。
05
数据挖掘的挑战与未来 发展
数据质量问题
01
数据不完整
数据可能因为各种原因（如设备 故障、人为错误等）而缺失，导 致数据不完整。
数据挖掘介绍word精品文档11页
数据挖掘介绍数据挖掘介绍2011年02月28日星期一12：46数据挖掘(Data Mining)是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库(Database)技术、人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、统计学(Statistics)、知识工程(Knowledge Engineering)、面向对象方法(Object-Oriented Method)、信息检索(Information Retrieval)、高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化(Data Visualization)等最新技术的研究成果。
经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。
特别是最近几年，一些基本概念和方法趋于清晰，它的研究正向着更深入的方向发展。
数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。
二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果并且已经得到广泛的应用。
但是，数据库技术作为一种基本的信息存储和管理方式，仍然以联机事务处理(OLTP：On-Line Transaction Processing)为核心应用，缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。
众所周知，随着数据库容量的膨胀，特别是数据仓库(Data Warehouse)以及Web等新型数据源的日益普及，联机分析处理(OLAP：On-Line Analytic Processing)、决策支持(Decision Support)以及分类(Classification)、聚类(Clustering)等复杂应用成为必然。
面对这一挑战，数据挖掘和知识发现(Knowledge Discovery)技术应运而生，并显示出强大的生命力。
数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更高级的阶段。
它不仅能对过去的数据进行查询，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地作出理想的决策、预测未来的发展趋势等。
数据挖掘概述课件
（5）建立模型
对建立模型来说要记住的最重要的事是它是一个反复的过程。需要仔细考 察不同的模型以判断哪个模型对你的商业问题最有用。
为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的 “训练—验证”协议。有时也称此协议为带指导的学习。验证方法主要分为:
技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量 的、不完全的、有噪声的、模糊的、 随机的实际应用数据中, 提取隐含在 其中的、人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理 技术, 其主要特点是对商业数据库 中的大量业务数据进行抽取、转换、 分析和其他模型化处理, 从中提取 辅助商业决策的关键性数据。
英国电信需要发布一种新的产品, 需要通过直邮的方式向客户推荐 这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量, 降低 库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘是多学科的产物
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序, 并把这些高深复杂的技术封装起来, 使人们不用自己掌 握这些技术也能完成同样的功能, 并且更专注于自己所要 解决的问题。
基于LDA主题模型的文本聚类研究
基于LDA主题模型的文本聚类研究一、引言文本聚类是信息检索与挖掘领域中的热点问题之一。
聚类技术在文本分类、文本自动摘要、信息提取和知识发现等方面都有着广泛应用。
而主题模型作为一种文本挖掘技术，可以有效地从文本数据中提取主题信息。
本文将介绍基于LDA主题模型的文本聚类研究。
二、文本聚类文本聚类是将具有类似主题的文本分为一组的过程。
文本聚类有很多种方法，包括层次聚类、k-means聚类、DBSCAN聚类等等。
在聚类算法中，选择合适的特征表示是非常重要的。
一般来说，文本可以被表示为向量，每个向量表示一个文档。
而这个文档可以被表示为词频向量、TF-IDF向量等等。
三、LDA主题模型LDA主题模型是Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配)的缩写，由Blei等人在2003年提出。
LDA主题模型是一种生成模型，用于解决文本数据中的主题分布问题。
在LDA模型中，文本可以被看作多个主题的混合，每个主题可以看作代表某个话题的词汇分布。
通过LDA模型，可以从文本数据中识别出潜在的主题和每个文档对应的主题分布。
四、基于LDA的文本聚类LDA主题模型在文本聚类中的应用，主要是通过主题相似性来划分类别。
在使用LDA进行文本聚类时，首先需要确定主题个数K，然后利用训练集构建LDA模型，从而得到每个文档对应的主题分布。
接着，可以使用传统的聚类算法，如k-means聚类，将文档划分为K个簇。
在LDA主题模型中，每个主题都是由一组词汇组成的，因此可以通过比较不同主题之间的词汇相似度来判断主题之间的相似度。
五、实验结果本研究使用了来自Reuters-21578数据集的文本数据进行实验。
首先，利用LDA模型对文本数据进行建模，得到每个文档对应的主题分布。
接着，将文档划分为10个簇，使用ARI(Absolute Rand Index)和NMI(Normalized Mutual Information)指标对聚类结果进行评估。
分布式平台下MinHash算法研究与实现
分布式平台下MinHash算法研究与实现作者：王洪亚等来源：《智能计算机与应用》2014年第06期摘要：MinHash作为位置敏感哈希（LSH）算法中的一种，可以用来快速估算两个集合的相似度，查找网络上的重复网页或者相似新闻网页，MinHash算法使用Jaccard相似度来度量对象的相似程度。
本文针对MinHash算法在分布式平台上的实现和性能表现进行分析和研究，给出了MinHash的分布式算法。
最后通过具体的实验，验证了提出的MinHash算法在处理实际问题上的正确性和准确性。
关键词：MinHash；分布式；算法实现中图分类号：TP311 文献标识号：A 文章编号：2095-2163（2014）06-Abstract： MinHash is a kind of Locality Sensitive Hashing algorithm （LSH）， which can be used to quickly estimate the similarity of two sets to find the？duplicate？web pages or the similar news pages on the web. This paper focuses on the MinHash implementations and Performance in distributed platform， and devise the distributed MinHash algorithm. To verify the soundness of the new version， the paper conducts extensive experiments with several real datasets. Experimental results confirm the validity and accuracy of the proposed implementation.Keywords： MinHash； Distributed； Algorithm Implementation0 引言近年来，在很多应用设计中，面对和需要处理的往往是具有很高维度的，因而大数据研究领域也随之创建与兴起。
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Reuters-21578(路透社文档)
数据摘要：
This is a very often used test set for text categorisation tasks.
中文关键词：
数据挖掘,路透社,文本归类,文本分类,
英文关键词：
Data mining,Reuters,Text categorization,Text Classification,
数据格式：
TEXT
数据用途：
The data can be used to data mining and analysis.
数据详细介绍：
The Reuters-21578 text dataset This is a very often used test set for text categorisation tasks. It contains
21578 Reuters news documents from 1987. They were labeled manually
by Reuters personnel. Labels belong to 5 different category classes, such as 'people', 'places' and 'topics'. The total number of categories is 672, but many of them occur only very rarely. Some documents belong to many
different categories, others to only one, and some have no category. Over
the past decade, there have been many efforts to clean the database up,
and improve it for use in scientific research. The present format is divided
in 22 files of 1000 documents delimited by SGML tags (here is as an
example one of these files). Extensive information on the structure and the contents of the dataset can be found in the README file. In the past, this
dataset has been split up into training and test data in many different ways.
Y ou should use the 'Modified Apte' split as described in the README file.
∙Size:
o21578 documents; according to the 'ModApte' split: 9603 training docs, 3299 test docs and 8676 unused docs.
o27 MB
∙References: This is a popular dataset for text mining experiments. The aim is usually to predict to which categories of the 'topics' category class a text
belongs. Different splits into training ,test and unused data have been
considered. Previous use of the Reuters dataset includes:
o Towards Language Independent Automated Learning of Text
Categorization Models (1994) by C. Apte, F. Damerau and S. M.
Weiss: This paper tests a rule induction method on the Reuters data.
This is where the 'Apte' split of the data was introduced.
o An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization (1997) by Y. Yang: This paper contains a comparison of 14 different
classification methods on 6 different datasets (or at least 6 different
splits over 2 datasets).
o Inductive learning algorithms and representations for text
categorization (1998) by S. T. Dumais, J. Platt, D. Heckerman and
M. Sahami: 5 different learning algorithms for text categorisation are
compared. The dataset they use is the 'Modified Apte' split which
you will also use.
Carnegie Group, Inc. and Reuters, Ltd.
数据预览：
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