物联网数据挖掘与智能决策(精)
物联网智能决策支持系统考试
物联网智能决策支持系统考试（答案见尾页）一、选择题1. 在物联网智能决策支持系统中，用户可以通过哪种方式来查询设备状态？A. 语音识别B. 图像识别C. 文本输入D. 触摸屏2. 物联网智能决策支持系统的核心功能之一是数据分析，关于数据分析下列哪些说法是正确的？A. 数据收集B. 数据处理C. 数据可视化D. 数据存储3. 下列哪种类型的数据在物联网智能决策支持系统中尤为重要？A. 时间序列数据B. 地理位置数据C. 传感器数据D. 文本数据4. 以下哪个技术可以提高物联网智能决策支持系统的决策准确性？A. 机器学习B. 人工智能C. 大数据D. 云计算5. 物联网智能决策支持系统的设备端通常使用哪种编程语言进行开发？A. PythonB. JavaC. C++D. JavaScript6. 在物联网智能决策支持系统中，用户可以通过哪种方式设置规则以触发决策？A. 条件判断B. 事件驱动C. 模式识别D. 专家系统7. 物联网智能决策支持系统的数据库通常采用哪种结构？A. 关系型数据库B. 非关系型数据库C. 文件系统D. 分布式数据库8. 关于物联网智能决策支持系统的安全性和稳定性，以下哪些说法是正确的？A. 采用加密技术保护数据传输的安全性B. 使用防火墙防止外部攻击C. 对用户数据进行加密存储D. 定期更新软件以修复漏洞9. 下列哪些技术可以用于物联网智能决策支持系统的设备部署？A. IOT CoreB. Eclipse IoTC. Node-REDD. AWS IoT10. 以下哪种算法在物联网智能决策支持系统中常用于异常检测？A. K最近邻B. Apriori算法C. 决策树D. 聚类分析11. 在物联网智能决策支持系统中，下列哪种方法可以帮助用户优化决策过程？A. 数据挖掘B. 模型预测C. 业务流程优化D. 实时监控12. 物联网智能决策支持系统的核心价值在于其能够实现？A. 数据采集B. 数据分析C. 数据可视化D. 数据应用13. 下列哪种技术可以提升物联网智能决策支持系统的智能化水平？A. 深度学习B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 语音识别14. 物联网智能决策支持系统的设备端通常需要哪种硬件设备？A. 传感器B. 控制器C. 执行器D. 通信模块15. 物联网智能决策支持系统的数据采集方式不包括？A. 定时采集B. 触发式采集C. 遥测采集D. 网络采集16. 在物联网智能决策支持系统中，用户可以通过哪种方式对决策结果进行评估？A. 模拟仿真B. 实际运行C. 数据对比D. 成本效益分析17. 物联网智能决策支持系统的数据库通常具有哪种特点？A. 高并发B. 高可用C. 高可扩展D. 高性能18. 下列哪种软件工具可以用于物联网智能决策支持系统的开发？A. Arduino IDEB. Raspberry Pi OSC. Eclipse IoTD. AWS IoT Device Management19. 物联网智能决策支持系统的应用场景中，下列哪种属于工业领域？A. 智慧农业B. 智慧城市C. 智能交通D. 智能医疗20. 物联网智能决策支持系统的关键组成部分之一是数据存储，关于数据存储的说法错误的是？A. 数据应该保存在本地B. 数据应该分布式存储C. 数据应该集中存储D. 数据可以复制到云端21. 物联网智能决策支持系统的设备端通常使用什么编程语言？A. PythonB. JavaC. C++D. JavaScript22. 物联网智能决策支持系统的核心价值是什么？A. 降低成本B. 提高效率C. 增加收益D. 优化质量23. 物联网智能决策支持系统的应用场景中，下列哪种不属于智慧工厂？A. 生产流程优化B. 库存管理C. 质量控制D. 能源管理24. 物联网智能决策支持系统的核心功能之一是数据分析，关于数据分析的下列哪种说法是错误的？A. 描述性分析B. 预测性分析C. 推荐分析D. 实时分析25. 物联网智能决策支持系统的设备端通常需要哪些硬件设备？A. 传感器B. 控制器C. 执行器D. 电源26. 物联网智能决策支持系统的模拟仿真主要包括哪些方面？A. 系统建模B. 虚拟调试C. 模型验证D. 现实测试27. 物联网智能决策支持系统的数据库通常采用什么结构？A. 关系型数据库B. 非关系型数据库C. 文件系统D. 分布式数据库28. 物联网智能决策支持系统的核心部分之一是数据分析，关于数据分析和处理的下列哪种说法是错误的？A. 时间序列分析B. 回归分析C. 聚类分析D. 数据挖掘29. 物联网智能决策支持系统的核心思想是什么？A. 数据驱动B. 智能驱动C. 精准驱动D. 自动驱动30. 物联网智能决策支持系统的开发过程中，下列哪种技术是不必要的？A. 数据采集B. 数据处理C. 数据存储D. 数据可视化31. 物联网智能决策支持系统的设备端通常使用哪种操作系统？A. LinuxB. WindowsC. iOSD. Android32. 物联网智能决策支持系统的核心功能之一是预测分析，下列哪种方法不属于预测分析？A. 时间序列分析B. 回归分析C. 聚类分析D. 决策树分析33. 物联网智能决策支持系统的应用场景中，下列哪种属于智能交通？A. 智能物流B. 智能安防C. 智能停车D. 智能交通灯34. 物联网智能决策支持系统的核心思想不包括什么？A. 数据驱动B. 智能驱动C. 精准驱动D. 自动化驱动35. 物联网智能决策支持系统的数据库通常具有哪种特点？A. 快速响应B. 高可靠性C. 高扩展性D. 高性能36. 物联网智能决策支持系统的模拟仿真的主要目的是什么？A. 验证模型B. 优化算法C. 评估系统性能D. 培训操作人员37. 物联网智能决策支持系统的核心功能之一是数据分析，关于数据分析的下列哪种说法是错误的？A. 描述性分析B. 预测性分析C. 推荐分析D. 实时分析38. 物联网智能决策支持系统的开发过程中，下列哪种技术是不必要的？A. 数据采集B. 数据处理C. 数据存储D. 数据可视化39. 物联网智能决策支持系统的设备端通常使用哪种编程语言进行开发？A. PythonB. JavaC. C++D. JavaScript40. 物联网智能决策支持系统的核心价值是什么？A. 提高生产效率B. 减少人工干预C. 降低成本D. 增加销售额41. 物联网智能决策支持系统的模拟仿真主要包括哪些方面？A. 系统建模B. 虚拟调试C. 模型验证D. 现实测试42. 物联网智能决策支持系统的核心功能之一是预测分析，下列哪种方法是不必要的？A. 时间序列分析B. 回归分析C. 聚类分析D. 决策树分析43. 物联网智能决策支持系统的应用场景中，下列哪种属于智能家居？A. 智能照明B. 智能安防C. 智能家电D. 智能健康44. 物联网智能决策支持系统的数据库通常具有哪种特点？A. 快速响应B. 高可靠性C. 高扩展性D. 高性能45. 物联网智能决策支持系统的模拟仿真的主要目的是什么？A. 验证模型B. 优化算法C. 评估系统性能D. 培训操作人员46. 物联网智能决策支持系统的核心功能之一是数据分析，关于数据分析的下列哪种说法是错误的？A. 描述性分析B. 预测性分析C. 推荐分析D. 实时分析二、问答题1. 什么是物联网智能决策支持系统？2. 物联网智能决策支持系统在工业领域有哪些应用？3. 物联网智能决策支持系统如何提高生产效率？4. 物联网智能决策支持系统中，数据分析的重要性是什么？5. 物联网智能决策支持系统的优势是什么？6. 物联网智能决策支持系统的局限性是什么？7. 物联网智能决策支持系统的未来发展趋势是什么？8. 作为一名物联网开发工程师，如何提升自己的专业素养？参考答案选择题：1. C2. A、B、C3. C4. A、B、C5. A6. A、B7. B8. A、B、C9. A、C、D 10. D 11. C 12. D 13. A 14. A 15. D 16. A、C 17. C 18. C 19. C 20. A21. C 22. D 23. B 24. D 25. A、B、C 26. A、B、C 27. B 28. C 29. B 30. B31. A 32. C 33. C 34. D 35. D 36. C 37. D 38. B 39. C 40. D41. A、B、C 42. C 43. C 44. D 45. C 46. D问答题：1. 什么是物联网智能决策支持系统？物联网智能决策支持系统是一种利用物联网技术和大数据分析技术，对各类设备、传感器和数据的收集与处理，实现对决策者有价值的信息呈现和决策建议的系统。
数据挖掘与智能制造
1.数据挖掘能够通过对海量数据的分析处理，提取出有价值的信息和知识，为智能制造提供精准的 数据支持。 2.智能制造通过将数据挖掘技术与生产过程相结合，能够实现生产过程的优化，提高生产效率和产 品质量。 3.数据挖掘与智能制造的结合将成为未来制造业的重要发展趋势，有助于提高企业的核心竞争力和 市场竞争力。
▪ 数据挖掘在智能制造中的决策支持
1.数据挖掘能够提供全面的数据和信息，为智能制造决策提供支持。 2.通过数据挖掘，可以分析市场需求、产品趋势等，为产品开发和市场策略提供依据。 3.数据挖掘能够帮助企业领导层更加科学地制定战略和规划。
数据挖掘与智能制造
数据挖掘与智能制造的结合方式
数据挖掘与智能制造的结合方式
智能制造的发展与趋势
▪ 智能制造与工业4.0
1.工业4.0是德国提出的制造业转型升级计划，智能制造是工业 4.0的核心内容之一。 2.工业4.0强调智能化、柔性化、定制化生产，智能制造为实现 这些目标提供了技术保障。
▪ 智能制造在中国的发展
1.中国政府大力推进制造业转型升级，智能制造成为制造业发 展的重要方向。 2.各地纷纷建设智能制造产业园区，推动智能制造技术的研发 和应用。
数据挖掘与智能制造结合的挑战与未 来发展
1.数据挖掘与智能制造的结合面临着数据安全与隐私保护、数 据挖掘算法复杂度与计算效率、数据挖掘结果的可解释性等方 面的挑战。 2.未来发展方向包括：加强数据安全与隐私保护技术的研究与 应用、优化数据挖掘算法提高计算效率、加强数据挖掘结果的 可解释性研究等。 3.随着人工智能技术的不断发展，数据挖掘与智能制造的结合 将迎来更加广阔的发展空间和更加广泛的应用领域。
数据挖掘与智能制造
智能制造的发展与趋势
物联网中的智能决策概述
本章内容
13.1 数据挖掘概述
13.2 数据挖掘的基本类型和算法* 13.3 智能决策与物联网
什么是数据挖掘？数据挖掘有哪三个步骤？
13.1 数据挖掘概述
数据挖掘（Data Minin模式的过程
•是一个反复迭代的人机交互和处理的过程，历经多个步骤，
第13章 物联网中的 智能决策
内容提要
智能决策是物联
网“智慧”的来源。
本章将介绍数据挖掘的 基本流程，基本类型和 典型算法。
内容回顾
•第12章介绍了搜索引擎的相关知识 •搜索引擎的基本组成 •搜索引擎的体系结构（信息采集，索引技术，搜索服 务） •物联网中搜索引擎的挑战
•本章介绍数据挖掘的基本流程（预处理，数据挖掘， 知识评估与表示），重点介绍几种典型的数据挖掘算 法，最后讨论物联网中智能决策的新特点。
精准农业 市场行销 智能家居 金融安全 产品制造和质量
监控 互联网用户行为
分析
金融安全
•由于金融投资的风险很大，所以在进行投资决策时， 需要通过对各种投资方向的数据进行分析，以选择最佳 的投资方向。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找 到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行 合理的预测 •金融欺诈识别主要是通过分析正常行为和诈骗行为的 数据和模式，得到诈骗行为的一些特性，这样当某项业 务记录符合这样的特征时，识别系统可以向决策人员提 出警告
聚类分析
聚类分析的方法（续）
•基于网格的方法：把对象空间量化为具有规则形状的单元格，从而形成一 个网格状结构。在聚类的时候，将每个单元格当作一条数据进行处理。优点 是处理速度很快，因处理时间与数据对象数目无关，而只与量化空间中的单 元格数目相关
•基于模型的方法：如果事先已知数据是根据潜在的概率分布生成的，基于 模型的方法便可为每个聚类构建相关的数据模型，然后寻找数据对给定模型 的最佳匹配。主要分两类：统计学方法和神经网络方法
物联网中的数据处理与分析方法
物联网中的数据处理与分析方法1. 引言近年来，随着物联网（Internet of Things, IoT）技术的发展和普及，大量的数据被传感器和设备收集到。
这些数据对于物联网系统的性能优化、故障诊断、行为分析等方面具有重要意义。
因此，对物联网中的数据进行有效的处理和分析成为了一个重要的研究领域。
本文将介绍物联网中常用的数据处理和分析方法。
2. 数据收集物联网系统通常通过各种传感器和设备收集数据。
对于不同的应用场景，选择合适的传感器和设备，并采用合适的数据采集方式非常重要。
常见的数据采集方式包括有线连接、无线连接和蓝牙连接等。
此外，还可以借助云服务进行数据收集和管理。
3. 数据预处理在数据进入分析阶段之前，常常需要进行数据预处理。
数据预处理的目标是将原始数据进行清洗、转换和规范化，以提高后续分析的准确性和效果。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、异常值检测、数据变换和归一化等。
3.1 数据清洗数据清洗是指对原始数据中的噪声、缺失值、重复值等进行处理，以提高数据的质量和可用性。
常见的数据清洗方法包括： - 缺失值处理：通过插值、均值填充或删除等方法处理缺失值。
- 异常值处理：根据数据的分布特征，使用统计方法或规则进行异常值检测和处理。
- 数据去重：去除重复的数据，以避免对分析结果的影响。
3.2 数据变换数据变换是将原始数据映射到更具有可解释性和适合分析的形式。
常见的数据变换方法包括： - 数据平滑：平滑技术可以通过滤波等方式降低数据的噪声，提取有效的特征。
- 数据聚合：将原始数据按一定的规则进行聚合，以减少数据的维度和复杂度。
3.3 数据归一化数据归一化是将数据进行标准化处理，使得不同属性的数据具有相同的尺度和范围，以避免在后续分析中某些属性对结果的影响过大。
常见的数据归一化方法包括： - 最小-最大归一化：将数据映射到指定范围内，如[0, 1]。
- Z-score归一化：将数据映射到均值为0，方差为1的正态分布。
智能物联网中的数据挖掘与分析
智能物联网中的数据挖掘与分析随着物联网技术的发展与普及，越来越多的设备与场景被链接到互联网中，形成一个庞大的智能物联网。
而这些设备在运行时会产生海量且多源的数据，需要进行挖掘与分析来得到有用的信息，并作出智能决策。
因此，数据挖掘与分析成为智能物联网的重要组成部分，本文将从智能物联网的概述、数据分析的流程、数据挖掘与分析技术以及应用场景等方面进行阐述。
智能物联网的概述智能物联网是指通过互联网将各种设备、传感器、控制器联成一体，通过数据和信息交互，实现人、机器、环境等各种要素的融合，形成一个智慧化、高效化的物联网系统。
它不仅可以实现设备的智能控制，还可以实现数据共享和交互，拓展每个设备的功能和应用场景，提高系统的整体效能和智能化水平。
在智能物联网中，数据是“血液”，它们的流动与变化反映了系统的运行状态和趋势，也是实现智能控制和决策的基础。
因此，数据的采集、处理、分析和挖掘变得尤为重要，它们为智能物联网提供了强大的支撑力。
数据分析的流程数据分析的流程是一个逐步深入的过程，它包括以下步骤：1. 数据采集。
数据采集是指从各种设备、传感器、控制器等多源数据中，收集所需数据并进行清洗和转换。
要确保数据的完整性和准确性，避免信息的混淆和误导。
2. 数据预处理。
数据预处理是指对采集的数据进行去噪、归一化、标准化和缺失值处理等操作，以保证数据的质量和可用性。
要注意，这一步的处理结果将对后续的数据分析和挖掘方法产生重大的影响。
3. 数据分析。
数据分析是指对预处理后的数据进行统计分析和模型建立，以发现数据背后隐藏的规律和关系。
常见的数据分析方法包括描述统计、聚类分析、回归分析等。
4. 数据挖掘。
数据挖掘是指利用各种算法和方法，从海量的数据中获得有价值的信息和知识。
数据挖掘包括分类、聚类、预测、关联等多种方法。
5. 结果评估。
结果评估是指对数据分析和挖掘结果进行验证和评估，确定是否符合期望和要求，并对结果进行解释和解析。
物联网智能分析与决策支持考核试卷
B.地图
C.仪表板
D.报告
17.以下哪些是物联网设备管理的关键功能？（）
A.设备监控
B.固件升级
C.配置管理
D.安全管理
18.物联网智能分析与决策支持中，以下哪些方法可以用于提高模型的准确性？（）
A.特征选择
B.数据增强
C.模型融合
D.参数调优
19.以下哪些技术是物联网中的低功耗广域网技术（LPWAN）？（）
8.蓝牙
9.效率、成本
10.人、机、物
四、判断题
1. ×
2. ×
3. ×
4. ×
5. ×
6. ×
7. √
8. √
9. √
10. ×
五、主观题（参考）
1.物联网基本架构包括感知层、网络层和应用层。感知层负责信息采集，网络层负责信息传输，应用层负责智能分析与决策支持。各部分功能分别为：感知层实现物理世界信息的感知与识别；网络层通过有线/无线网络实现数据传输；应用层对数据进行处理、分析，提供智能决策。
7.物联网数据的安全保障技术主要包括______、______和______。
8.在物联网中，______技术是实现设备之间短距离通信的关键技术。
9.物联网智能分析与决策支持系统在工业领域的应用可以提升______和______。
10.物联网的终极目标是实现______、______和______的智能互联互通。
1.合实际案例分析，说明物联网智能分析与决策支持系统在某一具体领域的应用及其价值。
3.描述物联网数据分析的主要流程，并解释数据预处理的重要性。
4.讨论物联网数据安全与隐私保护的关键技术，以及在实际应用中应如何应对潜在的安全问题。
标准答案
智能物联网系统中的智能感知与决策优化技术
智能物联网系统中的智能感知与决策优化技术智能物联网系统是一个集成了物联网、传感器技术、大数据分析、云计算等技术的复杂系统。
它通过智能感知与决策优化技术，实现对物理世界的实时监控、数据采集、智能分析和自动控制。
以下是关于智能感知与决策优化技术的相关知识点：1.智能感知技术：–传感器技术：包括温度、湿度、光照、压力、声音等各种类型的传感器，用于采集环境中的物理量数据。
–图像识别技术：利用计算机视觉算法，对摄像头捕获的图像进行分析和处理，实现对目标的识别、追踪和分析。
–无线通信技术：利用无线信号传输数据，包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等标准，实现设备之间的数据交互和控制。
2.数据采集与处理：–数据采集：通过智能感知技术，实时采集各类设备、环境中的数据。
–数据传输：将采集到的数据通过网络传输到数据处理中心。
–数据存储：将传输到的数据存储在数据库或大数据平台中，以便后续的分析和处理。
–数据处理：利用数据挖掘、机器学习等算法对存储的数据进行分析和处理，提取有价值的信息。
3.决策优化技术：–预测分析：通过对历史数据的分析，建立数学模型，对未来的趋势和事件进行预测。
–优化算法：利用遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等优化算法，对系统的性能进行优化，实现资源的最优配置。
–决策支持系统：结合业务逻辑和数据分析结果，为用户提供决策支持和建议。
4.应用领域：–智能家居：通过智能感知与决策优化技术，实现家庭设备的自动化控制，提高生活质量。
–智能制造：在制造业中，利用智能感知与决策优化技术，提高生产效率、降低成本、保证产品质量。
–智能交通：通过感知技术收集交通信息，利用决策优化技术实现交通流量的智能调控，提高道路通行能力。
–智能医疗：利用感知技术收集患者信息，结合决策优化技术为医生提供诊断和治疗建议，提高医疗水平。
5.安全与隐私保护：–数据安全：采用加密、安全协议等技术保障数据传输和存储的安全性。
–隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏、匿名等处理，确保用户隐私不受侵犯。
物联网工程中的智能决策支持系统设计与优化
物联网工程中的智能决策支持系统设计与优化在当今数字化和智能化的时代，物联网工程正以惊人的速度发展，并在各个领域产生深远影响。
其中，智能决策支持系统作为物联网的关键组成部分，对于提高决策的准确性、及时性和科学性具有重要意义。
本文将深入探讨物联网工程中智能决策支持系统的设计与优化。
一、智能决策支持系统的概述智能决策支持系统是一种融合了数据处理、模型分析和知识管理的综合性系统，旨在为决策者提供有价值的信息和建议，辅助其做出更明智的决策。
在物联网环境中，智能决策支持系统能够收集和分析来自大量传感器和设备的实时数据，挖掘数据中的潜在规律和趋势，从而为决策提供有力支持。
二、物联网工程中智能决策支持系统的设计要点1、数据采集与预处理在物联网中，数据来源广泛且复杂，包括传感器、智能设备、网络等。
因此，设计高效的数据采集机制至关重要。
同时，为了确保数据的质量和可用性，需要进行数据清洗、转换和集成等预处理操作，去除噪声和异常值，将多源数据整合为统一的格式。
2、模型构建与选择根据具体的决策问题和数据特点，选择合适的模型进行分析和预测。
常见的模型如机器学习中的分类算法、回归算法，以及数据挖掘中的关联规则挖掘、聚类分析等。
模型的准确性和泛化能力是评估其优劣的关键指标。
3、知识库与规则库设计除了数据驱动的模型，知识库和规则库也是智能决策支持系统的重要组成部分。
知识库包含领域专家的知识和经验，规则库则定义了一系列决策规则。
通过将模型输出与知识库和规则库相结合，可以提供更全面和可靠的决策建议。
4、人机交互界面设计一个友好、直观的人机交互界面能够帮助决策者更方便地获取信息、理解分析结果和进行决策操作。
界面应具备数据可视化、结果展示、参数设置等功能，以满足不同用户的需求。
三、智能决策支持系统在物联网工程中的应用场景1、工业物联网在制造业中，智能决策支持系统可以实时监测生产设备的运行状态，预测设备故障，优化生产流程，从而提高生产效率和产品质量。
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描述性挖掘任务：
刻划数据库中数 据的一般特性
预测性挖掘任务：
在当前数据上进行 推断和预测
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关联分析
关联分析的目标是从给定的数据中发现频繁出现的模式，即关联规则
关联规则通常的表述形式是X Y，表示“数据库中满足条件X的记录(元组)
可能也满足条件Y” 以某电器商场销售记录为例：
含义：4% (支持度)的顾客的年龄在20至29岁且月收入在3000至5000元，且 这样的顾客中，65% (置信度)的人购买了笔记本电脑
并且在一些步骤中需要由用户提供决策
数据挖掘的过程：
•数据预处理、数据挖掘和对挖掘结果的评估与表示 •每一个阶段的输出结果成为下一个阶段的输入
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4.4.1 数据挖掘概述
数据挖掘的过程
•数据预处理阶段
✓数据准备：了解领域特点，确定用户需求
✓数据选取：从原始数据库中选取相关数据或样本
✓数据预处理：检查数据的完整性及一致性，消除噪声等
分类和预测的目标是找出描述和区分不同数据类或概念的模型
或函数，以便能够使用模型预测数据类或标记未知的对象
所获得的分类模型可以采用多种形式加以描述输出
✓分类规则 ✓判定树 ✓数学公式 ✓神经网络
✓…
分类与预测的区别：分类通常指预测数据对象属于哪一类，而当被预测
的值是数值数据时，通常称为预测
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分类和预测
以判定树方法为例，简要介绍分类的基本步骤和结果表示
问题实例：假定商场需要向潜在的客户邮寄新产品资料
和促销信息。客户数据库描述的客户属性包括姓名、年龄、 收入、职业和信用记录。
我们可以按是否会在商场购买计算机将客户分为两类，只 将促销材料邮寄给那些会购买计算机的客户，从而降低成 本。
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本节内容
4.4.1 数据挖掘概述
4.4.2 数据挖掘的基本类型和算法* 4.4.3 智能决策与物联网
什么是数据挖掘？数据挖掘有哪三个步骤？
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4.4.1 数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining）
•从大量数据中获取潜在有用的并且可以被人们理解的模式的过程
•是一个反复迭代的人机交互和处理的过程，历经多个步骤，
•然后由频繁项集构成关联规则，并计算置信度
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关联分析
如何寻找频繁项集
•Apriori算法
基本思想：利用已求出的k-项集来计算(k+1)-项集 ✓首先计算频繁1-项集 ✓然后根据两个频繁k-项集{p1, p2, ..., pk}，{q1, q2, ..., qk}计算频繁(k+1)项集，其中pi=qi，1<=i<=k-1，且该(k+1)-项集为{p1, p2, ..., pk, qk} ✓最后判定该(k+1)-项集是否频繁即可
分类和预测
用于预测客户是否可能购买计算机的判定树，其中每个非树叶节点表示 一个属性上的测试，每个树叶节点代表预测结果
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分类和预测
如何构造上述判定树？ 基本概念：n个客户中有a个购买了计算机的期望信息
I(a ,n a ) alo a gn alo n g a nnn n
建立树节点时，选取合适的判定属性，以最大化期望信息增益应
缺点：可能产生大量候选项集，并需要重复地扫描数据库
•FP-Growth算法
利用树状结构保存项集，从而减小了计算频繁项集所需的存储空间
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关联分析
如何由频繁项集构造关联规则，并计算置信度
关联规A B的置信度
Con(fA id B )e P n (B |cA )e co(A uA nN tB ) D co(A u)nt
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4.4.1 数据挖掘概述
数据挖掘的过程
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本节内容
4.4.1 数据挖掘概述
4.4.2 数据挖掘的基本类型和算法*
4.4.3 智能决策与物联网
数据挖掘的基本类型和算法有那些？
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4.4.2 数据挖掘的基本类型和算法
数据挖掘的基本类型
关联分析(Association Analysis) 聚类分析(Clustering Analysis) 离群点分析(Outlier Analysis) 分类与预测(Classification and Prediction) 演化分析(Evolution Analysis)
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关联分析
挖掘关联规则，需要置信度和支持度越高越好
基本概念 项集：满足若干条件的数据项的集合，如果条件数为k，则称k-项集
✓满足年龄(顾客, “20~29”)的项集是1-项集 ✓满足年龄(顾客, “20~29”) 收入(顾客, “3000~5000”)的项集是2-项集
计算步骤 •首先找到具备足够支持度的项集，即频繁项集
其中count(A AND B)为满足条件A以及B的数据项数目，count(A)为满足条件A 的数据项数目
计算步骤
•对于每一个频繁项集S，计算S的所有非空子集 •对于每个S的非空子集F，若 count (S ) 大于给定置信度阈值，则得到一
count (F )
12 个P关种属性上的信息增益大小反映了该属性区分给定数据的的能力强弱
10条客户记录，其中6人购买了计算机，4人没有购买。这10位客户中有3 人的职业是学生，其中有2人购买计算机，而非学生客户购买计算机的有4 人。在选择区分属性以前，数据的期望信息为 EI(6,4)0.67，3用职业区 分之后的期望信息为 E'3I(2,1)7I(4,3)0.66 ，9则选择职业作为区分属性 的信息增益为 EE'0.00410 10
✓数据变换：通过投影或利用其他操作减少数据量
•数据挖掘阶段
✓确定挖掘目标：确定要发现的知识类型
✓选择算法：根据确定的目标选择合适的数据挖掘算法
✓数据挖掘：运用所选算法，提取相关知识并以一定的方式表示
•知识评估与表示阶段
✓模式评估：对在数据挖掘步骤中发现的模式(知识)进行评估
✓知识表示：使用可视化和知识表示相关技术，呈现所挖掘的知识
物联网数据挖掘与智能决策
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内容回顾
•第3节介绍了搜索引擎的相关知识 •搜索引擎的基本组成
•搜索引擎的体系结构（信息采集，索引技术，搜索服 务） •物联网中搜索引擎的挑战
•本节介绍数据挖掘的基本流程（预处理，数据挖掘， 知识评估与表示），重点介绍几种典型的数据挖掘算 法，最后讨论物联网中智能决策的新特点。