【精品报告】韩家炜-数据挖掘：原理与算法
数据挖掘概念与技术 第二版 韩家炜 第十一章a1VisualMine
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
11
Data Visualization
View data in database or data warehouse
User may control
Different levels of details
onto graphical primitives
Provide qualitative overview of large data sets Search for patterns, trends, structure, irregularities, relationships among data Help find interesting regions and suitablther quantitative analysis
Provide a visual proof of computer representations derived
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
8
Visual Data Mining & Data Visualization
7
Human Computer Interfaces
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
Purpose of Visualization
Gain insight into an information space by mapping data
Subset of attributes
实现压缩空气异常数据准确检测和正确拟合
实现压缩空气异常数据准确检测和正确拟合【摘要】针对动力能监控系统出现异常检测数据的现状，分析了造成异常数据出现的原因，提出了基于数据挖掘的异常数据检测方案和基于神经网络的数据拟合方案，为动力能源监控系统能源消耗合理评价提供了科学依据和工具支撑。
【关键词】能源监控异常数据数据挖掘神经网络在软件开发完成并投入使用后，由于多方面的原因，软件不能继续适应用户的要求。
要延续软件的使用寿命，就必须对软件进行维护。
软件的维护包括改进性维护、适应性维护、完善性维护和预防性维护4个方面。
1 能源系统现状及拟合目的从2011年8月份开始，滕州卷烟厂动力能源监控系统对压缩空气的真空总管计量数据进行数据采集时，出现异常监测数据，能源耗用累计量数据异常直接导致每天能源单消耗错误计算，造成空压气电比值精确度下降，从而影响正确的能源消耗评价。
要达到能源监测数据综合、高效利用的目的，首先要求监控系统提供的监测数据是实时的和准确的。
所以，实现压缩空气异常数据的准确检测和正确拟合势在必行。
2 检测与拟合设计与措施的实施通过构建基于数据挖掘的异常数据检测、拟合系统，实现压缩空气异常数据的准确检测和正确拟合。
2.1 数据预处理为了方便进行数据拟合，我们采用最小-最大标准化方法对数据进行规范化处理。
使得规范化后的数据属性在[0，1]之间。
经过数据预处理之后，首先建立sqlserver数据库并进行数据库连接，然后通过eclipse进行导入weka。
2.2 系统概要设计实现压缩空气异常数据准确检测和正确拟合，主要构建异常数据检测子系统和异常数据拟合子系统。
2.3 系统详细设计（1）规则生成模块首先对历史监测数据进行数据预处理，将预处理之后的监测数据记录特征提取，进行聚类。
输入：初始数据集x={}ni=1，聚类类别k；标记数据集；输出：k个类别。
算法步骤：1）通过利用标记数据集，初始化聚类中心：2）重复以下步骤直到收敛：a.分配聚类：重新分配数据到类，使得满足下列条件：b.更新聚类中心：c.更新迭代次数：。
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据挖掘是一种通过发现并提取隐藏在大量数据背后的有用信息和模式的方法。
在现代信息时代，我们面临着大量的数据积累，这些数据包含着宝贵的知识和见解。
然而，由于数据的庞大和复杂性，直接从中提取出有用的信息变得异常困难。
数据挖掘的出现为我们提供了解决这个难题的有力工具。
它通过应用统计学、人工智能和机器学习等方法，发掘数据中隐藏的模式和关联规则，帮助我们理解和解释数据，并从中获取有价值的信息。
通过数据挖掘，我们可以发现数据的潜在规律，预测未来的趋势，优化决策，改善业务流程以及提升绩效。
数据挖掘的算法逻辑是指实现数据挖掘任务所采用的算法和方法的逻辑过程。
它包含了一系列的步骤和技术，如数据预处理、特征选择、模型构建和评估等，旨在从海量的数据中提取有用的信息。
不同的数据挖掘算法逻辑在处理不同类型的数据和解决不同的问题时展现出不同的效果和性能。
本文将系统地介绍数据挖掘的算法逻辑。
首先，我们将回顾数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、目标和应用领域等。
然后，我们将详细介绍数据挖掘的算法分类，将常用的数据挖掘算法按照不同的技术、任务和方法进行划分和分类。
最后，我们将深入探讨每种算法逻辑的具体实现过程和相应的应用示例，以加深对数据挖掘的算法逻辑的理解。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解数据挖掘的算法逻辑，并掌握应用不同算法解决实际问题的能力。
同时，本文还将展望数据挖掘的未来发展趋势，并提出了进一步研究的方向和建议，以推动数据挖掘技术的不断创新和应用。
1.2 文章结构本文将围绕数据挖掘的算法逻辑展开详细的论述。
文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将首先给出数据挖掘的概述，介绍数据挖掘的基本概念以及其在实际应用中的重要性。
接着，会对整篇文章的结构做出说明，为读者提供一个整体的概览。
最后，明确本文的目的，即通过介绍数据挖掘的算法逻辑，使读者对此有更深入的理解。
韩家炜：数据挖掘：概念与技术——第3章ppt
1. 数据收集工具可能错误，数据记录中很多人为的或 计算机导致的的错误。 2. 用户也可能在值当他们不愿意暴露个人资料的时候 在一些强制必须填写的栏目故意提交了错误的资料 （如生日直接用默认值1月1日）。这是一些伪装缺 失的数据。 3. 数据在传输时也可能出错。一些技术上的限制，例 如并行同步数据的传输和计算时缓冲区间的有限性。 4. 不正确的数据也可能因为命名习惯或者数据编码的 不一致性，或者输入域的格式不一致。 5. 重复的元组也需要进行数据清洗。
同时，你怀疑一些属性值是由其他属性 值计算的（比如年收入）。有大量的冗余数 据会让知识发现过程速度降低以及产生混乱。 因此，除了数据清洗，必须采取步骤来 避免在数据聚合中出现冗余。通常，数据清 洗和数据聚合在为数据仓库准备数据时被整 合成一个预处理步骤。在数据清洗之外，在 鉴别和去除因聚合导致的冗余数据的步骤。
– 排好序的数据被分布到一系列的“桶”,或箱子中。 因为装箱方法参考值的邻居，所以使用的是局部平 滑。 – 有若干种装箱技术：
• 1）等频装箱。例如，价格属性先被排序，然后被分割到 箱子的大小为3的等频箱子中。 • 2）箱子均值平滑。箱子中的每个值被箱子的均值替代。 • 3）箱子中值平滑。每个箱子值被箱子中值取代。 • 4）箱子边界平滑。箱子值被最靠近的边界值（最大值或 最小值）取代。
数据转换
在神经网络、最近邻分类以及聚类分析中，你 可能使用一个基于距离的挖掘算法。 如果将数 据标准化，按比例缩小到一个更小的范围，如 [0.0，1.0]中，可能会得到更好的效果。 你的顾客数据中可能包含年龄属性和年 薪属性。年薪属性会使用一个比年龄大得多的值 范围。因此，如果属性是左非规范的，距离测量 会在年薪上产生更大的距离权重。
第一章 数据挖掘的基本概念..
一 引例
例1 如果你在当当的购书网站购买过书籍或音像制品， 以后再浏览该网站时经常看到类似的提示：“猜您可能会 喜欢”， 然后就可以在网页的某个位置看到网站推荐的 图书的名称及其相关链接。
网站怎么知道读者可能会对这些物品感兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求，比如： 网站从顾客的购买清单中发现你与张三具有相似的兴趣爱好和 购买习惯，但是有些书张三已经买了，而你却还没买，网站会 认定你对这些书可能感兴趣，而对你进行推荐。 网站这种推荐并非漫无边际，而是有一定技术依据的，这种 技术就是数据挖掘技术（DM）。
电信
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（英国的日用品零售商店）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。。。。 。。
《数据仓库与数据挖掘》
主讲：王名扬 信息学院
参考书目
《数据挖掘：概念与技术》韩家炜著（机械）
2
网络资源
中文（推荐）
日文 英文（课程）
29
29
二、数据挖掘的功能
数据挖掘的功能：
数据挖掘可以挖掘的一些常用模式如下：
关联分析（描述）； 聚类分析（描述）； 分类（预测）； 孤立点分析（预测）
数据挖掘的功能：
1）关联分析
关联规则挖掘：反映一个事件和其他事件之间依 赖或关联的知识。
广泛的用于购物篮或事务数据分析。
数据挖掘都干了些什么？
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
Data Mining Concepts and Techniques second edition 数据挖掘概念与技术 第二版 韩家炜 第八章01.PPT
November 28, 2010
Data Mining: Concepts and Techniques
7
Mining Data Streams
What is stream data? Why Stream Data Systems? Stream data management systems: Issues and solutions Stream data cube and multidimensional OLAP analysis Stream frequent pattern analysis Stream classification Stream cluster analysis Research issues
Data mining
Intro. to data mining (CS412: Han—Fall) Data mining: Principles and algorithms (CS512: Han—Spring) Seminar: Advanced Topics in Data mining (CS591Han—Fall and Spring)
Data Mining:
Concepts and Techniques
— Chapter 8 —
8.1. Mining data streams
Jiawei Han and Micheline Kamber Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champaign /~hanj
November 28, 2010
10. Mining Object, Spatial, Multimedia, Text and Web data Mining object data Spatial and spatiotemporal data mining Multimedia data mining Text mining Web mining 11. Applications and trends of data mining Data mining applications Data mining products and research prototypes Additional themes on data mining Social impacts of data mining Trends in data mining
数据挖掘实训总结范文
数据挖掘实训总结范文目录1. 内容概要 (2)1.1 实训背景 (3)1.2 实训目的 (4)1.3 实训基础知识概述 (4)2. 数据挖掘基础理论 (6)2.1 数据挖掘的定义与核心任务 (6)2.2 数据挖掘的主要技术方法 (7)2.3 数据挖掘的常用工具与平台 (10)3. 实训项目准备工作 (11)3.1 数据来源与收集 (12)3.2 数据预处理方法 (13)3.3 数据质量控制与验证 (14)3.4 数据挖掘流程设计 (15)4. 数据挖掘实训实施 (17)4.1 数据清洗与转换 (17)4.2 特征工程 (18)4.3 模型选择与训练 (20)4.4 模型评估与优化 (21)4.5 结果分析与解释 (23)5. 实训成果展示 (24)5.1 数据分析报告 (25)5.2 数据挖掘模型演示 (26)5.3 实训视频或幻灯片介绍 (27)6. 实训反思与经验分享 (28)6.1 实训中的收获与体会 (29)6.2 分析与解决问题的策略 (31)6.3 遇到的挑战与解决方案 (32)6.4 未来改进方向 (33)1. 内容概要本次实训旨在帮助学员掌握数据挖掘的基本理论和实际操作技能，通过实际操作提升数据处理和分析能力。
通过本次实训，学员能够了解数据挖掘技术在各行业的实际应用，并掌握相关技术和工具。
数据预处理：包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，为数据挖掘提供高质量的数据集。
特征工程：通过特征选择、特征构建和特征转换等技术，提取数据中的有价值信息，为模型训练提供有效的输入。
模型构建与评估：使用各种数据挖掘算法（如决策树、神经网络、聚类等）构建模型，并通过实验验证模型的性能。
实战案例：结合具体行业案例，进行数据挖掘实战演练，提高学员实际操作能力。
通过本次实训，学员们对数据挖掘流程有了深入的理解，掌握了数据挖掘的核心技术，并能够在实际问题中灵活运用。
学员们还提高了团队协作能力和沟通能力，为未来的职业发展打下了坚实的基础。