数据挖掘讲义--神经网络
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用随着计算机科学的快速发展，数据挖掘技术已经成为了数据分析领域中的重要手段。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律，帮助人们预测未来趋势，优化决策。
在数据挖掘中，神经网络是一种非常重要的工具，它在各种数据挖掘任务中都具有重要的应用价值。
本文将介绍神经网络在数据挖掘中的应用，并探讨其未来发展方向。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算机模型，它可以通过学习发现数据中复杂的模式，并用于分类、预测和优化等任务。
神经网络由许多神经元组成，这些神经元之间构成了一个复杂的网络结构。
在神经网络的学习过程中，神经元之间会自动调整其连接权重，从而实现对训练数据的拟合。
二、1.分类在分类任务中，神经网络被广泛应用。
通过对已经分类的数据进行学习，神经网络可以自动地对新数据进行分类。
神经网络的分类精度通常比传统的分类算法要高，尤其是在处理非线性分类问题时效果更加明显。
例如，在银行领域，可以使用神经网络对信用风险进行分析，帮助银行挑选优质的客户，提高贷款的审核效率；在生物信息学领域，可以使用神经网络对未知蛋白质进行分类，以了解其功能、性质等信息。
2.预测神经网络也可以被应用于预测任务中。
通过对已有的数据进行学习，神经网络可以学习到数据中的规律和趋势。
然后，使用已经学习到的规律和趋势，可以对未来数据进行预测。
例如，在股市预测方面，可以使用神经网络对股票价格进行预测；在气象学方面，可以使用神经网络对未来的气象数据进行预测并进行相应的调整。
3.优化神经网络还可以被用于优化任务中。
在这种任务中，神经网络可以学习到某个系统的局部规律，然后使用这些规律进行优化操作。
在一些大规模、高维的优化问题中，神经网络比其他算法更具有优势。
例如，在交通规划方面，可以使用神经网络对交通网络的优化进行分析，在学校排课方面，可以使用神经网络对课表进行排列，以减少教室的使用率，提高学校的资源利用率。
三、神经网络在数据挖掘中的发展方向随着数据挖掘技术的不断发展，神经网络也在不断发展中。
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络随着大数据时代的到来，数据分析成为了人们极为重视的工作，而其中最重要的分支之一便是数据挖掘。
在数据挖掘领域，人工神经网络是一种被广泛使用的算法。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑的数学工具。
它是由一组相互连接的节点（神经元）组成的，每个节点可以接收输入并产生输出。
这种神经网络模拟人类大脑的原理，通过分析大量数据来发现数据间的关系，从而求得最佳解。
所以，神经网络是一种学习算法，即通过给定的训练数据，自动学习从输入到输出的映射函数。
人工神经网络有着广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、手写字符识别等。
在数据挖掘技术中，人工神经网络也被广泛使用。
首先，人工神经网络可以用于分类和聚类。
分类是将各种数据按照某种规则进行分类；聚类则是将数据按照某种相似性进行分组。
神经网络可以自动处理这些数据，发现其中的规律和联系，从而对数据进行分类和聚类。
其次，人工神经网络还可以用于预测。
它可以用已有的数据去预测未来的趋势。
例如，可以通过分析投资数据来预测未来的投资收益；通过分析销售数据来预测未来的销售额等。
此外，人工神经网络还可以用于优化问题的求解。
例如，在制造业中，可以利用神经网络优化机器的运行效率，从而提高生产效率和质量。
但是，人工神经网络在使用中也存在一些问题。
首先，它需要大量的数据进行训练，否则算法的效果将很差。
此外，神经网络结构的设计也很重要，一个不合理的结构会导致算法的效果不理想。
总之，人工神经网络是一种非常重要的数据挖掘算法，它可以用于分类、聚类、预测和优化等问题。
但是，在使用时需要注意其结构设计和训练数据的量问题，从而保证算法的效果。
相信在未来，神经网络将会有更加广泛的应用。
数据挖掘与神经网络的结合
数据挖掘与神经网络的结合数据挖掘与神经网络的结合是当今科技领域中非常热门的研究方向。
随着互联网的迅猛发展和大数据时代的来临，数据的规模和复杂性都急剧增加，传统的数据挖掘方法面临着巨大的挑战。
而神经网络作为一种强大的模式识别和学习的工具，能够有效地处理大规模的、复杂的非线性数据，为数据挖掘提供了新的思路和方法。
数据挖掘是从大规模数据集中发现有用信息的过程。
它包括从数据中提取出隐藏的模式、趋势和规律，并利用这些知识做出预测和决策。
传统的数据挖掘方法主要基于统计学和机器学习的技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等。
然而，这些方法在处理大规模、高维度、非线性的数据上存在一定的局限性。
而神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，被认为是解决复杂问题的有效工具。
神经网络是一种由大量互联的神经元组成的计算系统，它模拟了人脑中神经元之间的连接和传递信息的方式。
神经网络能够从数据中学习并建立一种复杂的非线性映射关系，实现模式识别、分类和预测等功能。
相比传统的数据挖掘方法，神经网络具有更强的非线性建模能力和更强大的泛化能力，能够更好地处理复杂的数据关系。
将数据挖掘和神经网络相结合，可以充分发挥两者的优势。
首先，神经网络可以作为一个强有力的数据挖掘工具，应用于特征提取、数据降维、分类和预测等任务。
通过训练神经网络，可以学习到数据中的潜在特征和规律，从而提高数据挖掘的准确性和效果。
其次，数据挖掘可以为神经网络提供更好的数据预处理和特征选择，从而加速网络的训练和提高泛化能力。
数据挖掘方法可以帮助神经网络识别和过滤无关的特征，减少数据的干扰，提高网络的性能和效率。
数据挖掘与神经网络的结合在各个领域都有着广泛的应用。
在金融领域，通过对历史交易数据进行挖掘和建模，可以预测股票价格的波动和市场的走势，辅助投资决策。
在医疗领域，通过分析大量的病例数据和基因数据，可以发现潜在的疾病风险因素和治疗方法，提供个性化的医疗服务。
在电商领域，通过对用户的浏览、点击和购买行为数据进行挖掘，可以实现个性化推荐和精准营销，提升用户的购物体验和消费满意度。
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
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如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
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神经网络在分类预测中应用
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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。
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神经网络应用案例
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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 。
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2024/1/29
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数据预处理技术
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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
数据挖掘实验（一）bp神经网络实验指导书48
数据挖掘实验（一）BP神经网络实验吴诗乐通信7班20123100053一、实验目的初步熟悉MATLAB 工作环境，熟悉命令窗口，学会使用帮助窗口查找帮助信息。
二、实验内容1、网络设计，包括输入层、隐含层、输出层节点个数的设计。
2、算法步骤3、编程，注意原始数据的通用化，数据输入的随机性。
4、网络训练，注意训练数据与验证数据分开。
5、网络验证6、结果分析，修改隐含层节点个数，修改学习率，分别对结果的影响。
三、实验数据本实验以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。
Iris数据集可以在/wiki/Iris_flower_data_set 找到。
也可以在UCI数据集中下载。
Iris数据集中Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。
不同品种的Iris 花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。
现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。
要求用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。
四、神经网络实现1. 数据预处理在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。
下面简要介绍归一化处理的原理与方法。
(1) 什么是归一化？数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9) 。
(2) 为什么要归一化处理？<1>输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。
<2>数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。
<3>由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。
例如神经网络的输出层若采用S形激活函数，由于S形函数的值域限制在(0,1)，也就是说神经网络的输出只能限制在(0,1)，所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
数据挖掘中神经网络技术的应用探讨
（ ） 规模 并行分布 处理结构 ， ３大 信息按 内容分布 在整个 网络 上 ， 息处 理是在 大量 神经元 中平行 而又 信
有层 次地进行 。
（） ４ 鲁棒性 ， 即容错性和联想功能 。
邓春红 方 群
（ 安徽机电职业技术学院 信息工程系，安徽 芜湖 ２ １０ ；２安徽师范大学 数学计算机学院，安徽 芜湖 ２ １０ ） Ｉ ４００ ４００
摘
要： 介绍 了在数据挖掘 中应用广泛 的神经网络、 向传播神经 网络技术 ． 反 以及 反向传 播神经算法在性 能方
面 的特 点 ， 绍 了反 向传 播 在 数 据 挖 掘 中 的 实 用 模 型 ， 后 阐述 了数 据 挖 掘 方 法 与 神 经 网络 模 型 结 合 的广 阔 介 最
前景 。
关键词： 神经 网络 ； 反向传播 网络 ； 数据挖 掘
中图分类号：Ｐ ８ Ｔ １３ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ；６ ３ １９ ２ ０ ） ３ ０ ２ 一 ３ １ ７— ７ ４（ ０ ６ ０ — ０ ７ ｏ
作者简介 ｔ 邓春 红（９ ０ ） 男， １７ 一 ． 安徽 芜湖人 ， 安徽机 电职业技术学 院讲 师。
收稿 日期：０ ６－２ １ ２０ － －８ ０
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维普资讯
而前者使用的更加广泛９ 。
２反 向传播神经网络 （ａｋ Ｐｏ ａａ ｏ Ｎ ｔｏｋ Ｂ Ｎ） Ｂ ｃ ｒｐｇｔ ｎ ｅ ｒ： Ｐ ｉ ｗ
２１ Ｂ Ｎ 原 理 ． Ｐ
反 向传 播神经 网络 是一种 多层 前馈神 经 网络 ， 以实现 从输入 到输出的任意 的非线性 映射 ， 可 由于权值