第二章机器学习及数据挖掘常用技术剖析教材
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数据挖掘第一与第二章PPT课件
散的目标变量；回归，用于预测连续的目标变 量。
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、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.
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、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.
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第2章 数据预处理与相似性
这种方法的缺点是对异常点比较敏 感，倾向于不均匀地把实例分布到 各个箱中。
等宽分箱法
将数据总记录数均匀分为n等份，每 份包含的数据个数相同。如果n=10， 那么每一份中将包含大约10%的数 据对象。
等频法可能将具有不相同类标号的 相同属性值分入不同的箱中以满足 箱中数据固定个数的条件。
等频分箱法
19 of 44
x ' x min (new _ max new _ min) new _ min max min
将x转换到区间[new_min,new_max]中，结果为 。这种方法有一个缺 陷就是当有新的数据加入时，可能导致max,min值的变化，需要重新 定义。如果要做0-1规范化，上述式子可以简化为：
18 of 44
2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
连续属性离散化的问题本质是：决定选择多少个分割点和确定分割点位置。任务可分为两个步骤 完成。首先将连续属性排序，并通过指定n-1个分割点把它们分成n个区间。然后，将一个区间中 的所有值映射到相同的分类值。
将排好序的数据从最小值到最大值 均匀划分成n等份，每份的间距是相 等的。假设A和B分别是属性值的最 小值和最大值，那么划分间距为 w=(B-A)/n
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系，相互之间有一定的复杂依 赖关系，构成图形或网状结构，如互联网中的超链接。
6 of 44
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
7 of 44
2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的，分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言：“Garbage-InGarbage-Out”，这句话同样适用于 数据科学。
等宽分箱法
将数据总记录数均匀分为n等份，每 份包含的数据个数相同。如果n=10， 那么每一份中将包含大约10%的数 据对象。
等频法可能将具有不相同类标号的 相同属性值分入不同的箱中以满足 箱中数据固定个数的条件。
等频分箱法
19 of 44
x ' x min (new _ max new _ min) new _ min max min
将x转换到区间[new_min,new_max]中，结果为 。这种方法有一个缺 陷就是当有新的数据加入时，可能导致max,min值的变化，需要重新 定义。如果要做0-1规范化，上述式子可以简化为：
18 of 44
2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
连续属性离散化的问题本质是：决定选择多少个分割点和确定分割点位置。任务可分为两个步骤 完成。首先将连续属性排序，并通过指定n-1个分割点把它们分成n个区间。然后，将一个区间中 的所有值映射到相同的分类值。
将排好序的数据从最小值到最大值 均匀划分成n等份，每份的间距是相 等的。假设A和B分别是属性值的最 小值和最大值，那么划分间距为 w=(B-A)/n
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系，相互之间有一定的复杂依 赖关系，构成图形或网状结构，如互联网中的超链接。
6 of 44
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的，分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言：“Garbage-InGarbage-Out”，这句话同样适用于 数据科学。
机器学习与数据挖掘培训指南
● 05
第五章 深度学习应用
计算机视觉
01 图像分类
对图像进行识别和分类
02 目标检测
识别图像中的目标物体
03 图像分割
将图像分割成不同的区域或物体
自然语言处理
词嵌入
将单词映射到连 续向量空间
语言模型
模拟语言序列的 概率分布
文本分类
对文本进行分类 和整理
推荐系统
协同过滤
基于用户行为的推荐算法 基于物品相似度的推荐算 法
网络
策略梯度方 法
直接优化策略函 数的方法
蒙特卡罗方 法
通过采样求解数 学问题的统计方
法
总结
本章介绍了机器学习的各类算法，涵盖了监督学 习、无监督学习、深度学习和强化学习。不同的 算法适用于不同的问题领域，深度学习在大数据 处理中表现优异，强化学习则在智能决策方面有 独特应用。掌握这些算法对数据挖掘工作至关重 要。
基于内容的推荐
基于物品属性的推荐算法 基于用户偏好的推荐算法
混合推荐
结合多种推荐算法的推荐 系统 提高推荐准确度和覆盖率
强化学习在游戏 中的应用
强化学习在游戏领域 有着广泛的应用， AlphaGo和深蓝是其 中的代表作品。 AlphaGo击败围棋世 界冠军，展示出人工 智能在复杂策略游戏 中的超越能力；深蓝 则是击败国际象棋世 界冠军的围棋程序， 展示出计算机在推演
总结与展望
未来发展前景
机器学习与数据挖掘将在 各行业广泛应用 人工智能领域仍有巨大发 展空间
经验及教训
持续学习和实践是提升技 能的关键 失败是成功的一部分，要 从失败中吸取经验
未来学习方向
深入研究深度学习和强化 学习 关注数据隐私和安全等新 挑战
数据挖掘与机器学习算法培训ppt
数据挖掘与机器学习算 法培训
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
Contents
• 数据挖掘与机器学习概述 • 数据预处理 • 常用数据挖掘算法 • 常用机器学习算法 • 算法选择与模型评估 • 数据挖掘与机器学习实践
01 数据挖掘与机器学习概述
定义与概念
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有 用信息和知识的全过程，而机器 学习则是通过计算机算法让机器 自动地学习并改进的一种技术。
02 数据预处理
数据清洗
缺失值处理
对于缺失的数据，可以采用填充缺失 值、删除含有缺失值的记录或使用插 值等方法进行处理。
异常值检测与处理
通过统计方法、基于距离的方法、基 于密度的方差等多种方法检测异常值 ，并选择适合的方法进行处理。
数据集成与融合
数据匹配
通过匹配算法将不同数据源的数据进行匹配，确保数据的一致性和完整性。
通过构建决策树对数据进行分类，适用于具 有明确分类结果的数据集。
K最近邻（KNN）分类
根据数据点的最近邻距离进行分类，适用于 特征空间分布不均的情况。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理的分类方法，适用于特征之 间相互独立的情况。
支持向量机（SVM）分类
通过找到能够将不同分类的数据点最大化分 隔的决策边界进行分类。
概念
数据挖掘和机器学习都是从数据 出发，通过不同的方法和技术， 发现数据中的模式和规律，从而 为决策提供支持。
数据挖掘与机器学习的关系
数据挖掘是应用
数据挖掘是应用驱动的，目的是从大量数据中提取有用的信息和知识，而机器学习则是实 现这一目的的一种技术手段。
机器学习是方法
机器学习是一种自动化的方法，通过训练和学习，让计算机系统能够自动地识别和预测数 据中的模式和规律。
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
Contents
• 数据挖掘与机器学习概述 • 数据预处理 • 常用数据挖掘算法 • 常用机器学习算法 • 算法选择与模型评估 • 数据挖掘与机器学习实践
01 数据挖掘与机器学习概述
定义与概念
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有 用信息和知识的全过程，而机器 学习则是通过计算机算法让机器 自动地学习并改进的一种技术。
02 数据预处理
数据清洗
缺失值处理
对于缺失的数据，可以采用填充缺失 值、删除含有缺失值的记录或使用插 值等方法进行处理。
异常值检测与处理
通过统计方法、基于距离的方法、基 于密度的方差等多种方法检测异常值 ，并选择适合的方法进行处理。
数据集成与融合
数据匹配
通过匹配算法将不同数据源的数据进行匹配，确保数据的一致性和完整性。
通过构建决策树对数据进行分类，适用于具 有明确分类结果的数据集。
K最近邻（KNN）分类
根据数据点的最近邻距离进行分类，适用于 特征空间分布不均的情况。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理的分类方法，适用于特征之 间相互独立的情况。
支持向量机（SVM）分类
通过找到能够将不同分类的数据点最大化分 隔的决策边界进行分类。
概念
数据挖掘和机器学习都是从数据 出发，通过不同的方法和技术， 发现数据中的模式和规律，从而 为决策提供支持。
数据挖掘与机器学习的关系
数据挖掘是应用
数据挖掘是应用驱动的，目的是从大量数据中提取有用的信息和知识，而机器学习则是实 现这一目的的一种技术手段。
机器学习是方法
机器学习是一种自动化的方法，通过训练和学习，让计算机系统能够自动地识别和预测数 据中的模式和规律。
《数据挖掘技术》第2章 从数理统计到数据挖掘(课件)
2.1.2数据挖掘的性质
计算机使得传统统计模型的视野大大地扩展 了，还促进了新工具的飞速发展 。数理统计很少 会关注实时分析，然而数据挖掘问题常常需要这
些 ，数据挖掘者也不可持完全非统计的观点，尽
管数理统计主要关注的是分析定量数据，数据挖
掘的多来源意味着还需要处理其它形式的数据。
特别地，逻辑数据越来越多。
（1）若 F
（2）若 F0.05 (m, n m 1)＜F F0.01 (m, n m 1), 则拒绝原假 设，即认为 Y 与 X , X ,, X 之间的线性相关关系 1 2 m 显著。 （3）若 F F0.05 (m, n m 1), 则可以认为 Y 与 X 1 , X 2 ,, X m 之间的线性相关关系特别显著。
a
a
第2章 从数理统计数据挖掘
2.6非线性回归分析
2.6.2多项式回归
设回归方程为
ˆ a0 a1 x a 2 x 2 a m x m y
这里假设多项式的次数 m 小于试验次数 n。因而可以 利用最小二乘法确定系数a1 , a 2 , , a m 的值。最常用的是二
次或三次多项式。
X x 是
显然， 当变化时，E (Y )
x
x 的函数，记作
X x
( x) E (Y )
（2－2）
于是，可以用一个确定的函数关系式
ˆ y ( x)
（2－3）
第2章 从数理统计数据挖掘
回归分析
大致地描述 Y与 X之间的相关关系，函数 (x) 称为 Y 关于 X 的回 归函数，方程(2－3)称为 关于 X 的回归方程。回归方程反映 Y 了 的数学期望E（Y）随 的变化而变化的规律性。 Y X
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第2章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
• 应用模
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
1.决策树工作原理 通过提出一系列精心构思的关于检验记录属性的问题，解决分类问题。 类问题的决策树，树中包含三种节点： *根节点 没有进边，有0条或更多条出边； *内部节点 有一条进边，有2条或更多条出边； *叶节点有一条进边，没有出边。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
1案例：如何解决文章主题关键字与搜索引擎关键字带来的检索结果差异
• 在网页学术性判定方面,提出了基于贝叶斯算法的网页学术性判断算法, 通过对网页内容、 格式、结构三个维度的分析,完成网页学术性的判定;在分类方面,以中图法的分类大纲作为 分类目录,提出了基于改进空间向量模型的学术网页分类算法,通过利用网页主题关键字构 建网页向量空间,最后实现了网页的正确分类。通过两个关键算法,在系统中的网页主题提 取部分,采用Html Parser技术与正则表达式相结合的网页主题提取算法,实现对抓取的网页 主题内容的获取。
一个数据集，包含两个不同类的样本，分别用小黑加号块和小圆圈表示。数据集是线性可分的，即能找到一个 超平面，使得所有小黑方块位于这个超平面的一侧，所有小圆圈在它的另一侧。如图所示，可看到这种超平面可 能存在无穷多个。通过检验样本运行效果，分类器要从这些超平面中选一个作为它的决策边界。
2.3 支持向量机
有穷举覆盖。它确保每一条记录都至少被规则集里的一条规则覆盖。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.1 规则分类器
数据挖掘与分析实战教程
数据挖掘与分析实战教程第一章：数据挖掘与分析入门1.1 数据挖掘的概念和意义数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏模式和关联性来提取有价值信息的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业发现商机、优化决策和提升竞争优势。
1.2 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集与预处理、特征选择与变换、模型选择与建立，以及模型评估与优化。
每个步骤都有其具体的方法和技术。
1.3 数据挖掘的常用技术常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、时序分析等。
不同的技术适用于不同类型的数据和问题。
第二章：数据预处理技术2.1 数据清洗数据清洗是数据预处理的重要环节，包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值等。
清洗后的数据可以提高数据挖掘的准确性和可靠性。
2.2 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个统一的数据集。
在数据集成过程中，需要解决数据冗余、数据一致性等问题。
2.3 数据变换数据变换是将原始数据转换成适合进行数据挖掘的形式。
常见的数据变换方法有标准化、规范化、离散化等。
第三章：数据挖掘技术3.1 聚类分析聚类分析是一种将相似的数据对象归为一类的方法。
通过寻找数据之间的相似性，可以发现隐藏在数据中的分组模式。
3.2 分类分析分类分析是将数据对象分到已知类别的过程。
通过学习已有数据的分类规则，可以对未知数据进行分类预测。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据中项之间的关联关系。
通过挖掘项集的频繁性和关联规则的置信度，可以发现数据中的关联模式。
3.4 时序分析时序分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
通过对过去的时间序列数据进行分析，可以预测未来的趋势和变化。
第四章：数据挖掘工具和案例4.1 常用数据挖掘工具介绍常用的数据挖掘工具有Python中的Scikit-learn、R语言中的Caret、Weka等。
这些工具提供了丰富的数据挖掘算法和函数库，方便进行实践应用。
4.2 数据挖掘实战案例通过实际案例的介绍和分析，可以更好地理解和应用数据挖掘技术。
数据挖掘与机器学习教学大纲教案
《数据挖掘与机器学习》教学大纲教案一、课程性质、目的、任务：本课程以数据挖掘和机器学习为主要内容，讲述实现数据挖掘的主要功能、数据挖掘、机器学习算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘与机器学习模型。
本书不仅可以帮助读者了解现实生活中数据挖掘的应用场景，还可以帮助读者掌握处理具体问题的算法，培养学生数据分析和处理的能力。
本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。
通过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论解决数据挖掘相关的问题。
本书面向高等院校计算机类、软件工程以及信息管理类专业教学需要，也可作为从事大数据开发和信息管理的相关人员培训教材。
二、课程主要教学内容：本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。
三、课程的教学环节要求：教学环节包括：课堂讲授、案例分析课、讨论课、课后作业。
通过本课程各个教学环节的教学，使学生掌握数据挖掘的基本方法，培养学生的自学能力、动手能力、分析问题和解决问题的能力。
通过本课程的学习，要求学生达到以下要求。
1．了解数据挖掘技术的整体概貌。
2．了解数据挖掘技术的主要应用领域及当前的研究热点问题和发展方向。
3．掌握最基本的概念、算法原理和技术方法。
四、本课程课外学习与修学指导：由于该课程涉及的技术都是目前比较热门的技术，内容复杂，难度较大，且具有很强的理论性和实践性，所以要学好本课程，必须做到理论与实践紧密结合，才能达到较好的学习效果。
要求学生多参阅相关书籍和资料，多上机实验，掌握数据挖掘的基本功能、主要算法及其实现过程。
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息 • . . . 但是在训练集中，ARACHNOCENTRIC的所有出现正好都在 China这个类
别中 • 这种情况下，我们就可能训练得到一个分类器，它认为 ARACHNOCENTRIC
标志着类别 China的出现
• 这种从训练集中的偶然现象学习得到的一般化结果称为过学习(overfitting) • 特征选择能减少过学习的可能性，提高分类器的精度
特征选择(Feature Selection)
本讲义只介绍特征选择，分类中还可以进行特征变换(Feature Transformation)
特征选择
• 文本分类中，通常要将文本表示在一个高维空间下，每一维 对应一个词项
• 本讲义中，我们不特意区分不同的概念: 每个坐标轴 = 维 = 词语 = 词 项 = 特征
男
女
为什么要分类？
• 人类社会的固有现象：物以类聚、人以群分
• 相似的对象往往聚集在一起 • (相对而言)不相似的对象往往分开
• 方便处理！
分类非常普遍
• 性别、籍贯、民族、学历、年龄等等，我们每个人身上贴 满了“标签”
• 我们从孩提开始就具有分类能力：爸爸、妈妈；好阿姨、 坏阿姨；电影中的好人、坏人等等。
基本的特征选择算法
对类别c，选择得分靠前的k个特征
特征选择所考虑的因素
• 类内代表性：该特征应该是类别当中的典型特征
• 偶尔出现1到2次的特征不是好特征
• 类间区别性：该特征在多个类别当中具有区分性
• 比如每个类中都频繁出现的特征不是好特征
不同的特征选择方法
• 优点： • 如果规则经过专家长时间的精心调优，精度会非常高 • 可解释性好
• 缺点： • 建立和维护基于规则的分类系统非常繁琐 • 开销大
一个Verity主题 (一条复杂的分类规则)
分类方法之三: 统计/概率方法
• 文本分类被定义为一个有监督的学习问题，包括：
• (i) 训练(training)：通过有监督的学习，得到分类函数，然后将其 • (ii) 测试/应用/分类(test)：应用于对新文档的分类
• 许多维上对应的词(如某些罕见词)对分类作用不大，有时可 能会误导分类器，这些特征称为噪音特征（noise feature）
• 去掉这些噪音特征会同时提高文本分类的效率和效果，该过 程称为特征选择（feature selection）
噪音特征的例子
• 比如我们将对文本是否属于China类进行判断 • 假定某个罕见词项，比如 ARACHNOCENTRIC，没有任何关于 China 类的信
如何编程实现对上类信息的识别和过滤？
分类示意图
分类方法之一: 手工方法
• Web发展的初期，Yahoo使用人工分类方法来组织Yahoo目 录，类似工作还有： ODP、PubMed等
• 优点： • 如果是专家来分类精度会非常高 • 如果问题规模和分类团队规模都很小的时候，能够保持分类 结果的一致性
• 缺点： • 代价昂贵 • 难以进行规模扩展
• 因此，需要自动分类方法
分类方法之二: (人工撰写)规则的方法
• Google Alerts的例子是基于规则分类的 • 存在一些IDE开发环境来高效撰写非常复杂的规则 (如
Verity) • 通常情况下都是布尔表达式组合 (如Google Alerts)
• 文本分类的类型：
• 按类别数目：
• binary vs. multi-class：二类问题 vs. 多类问题
• 按每篇文档赋予的标签数目：
• sing label vs. multi label：单标签 vs. 多标签问题
一个文本分类任务：垃圾邮件过滤
From: ‘‘’’ <takworlld@> Subject: real estate is the only way... gem oalvgkay Anyone can buy real estate with no money down Stop paying rent TODAY ! There is no need to spend hundreds or even thousands for similar courses I am 22 years old and I have already purchased 6 properties using the methods outlined in this truly INCREDIBLE ebook. Change your life NOW ! ================================================= Click Below to order: /sales/nmd.htm =================================================
• 优点： • 速度快，扩展性强，效果好 • 不需要专家
• 缺点： • 需要手工构建训练集(但是普通人即可) • 有些方法解释性差
分类流程
文本表示
训练文本
特征选择 统计
统计量
新文本
分类表示
分类器 类别
课堂思考题
• 中文文本分词如何看成分类问题？ • 人脸识别如何看成分类问题？
大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索及应用
第二章 机器学习及数据挖掘常用技术
王斌 中国科学院信息工程研究所
目录
分类 聚类 回归
推荐
分类基本概念
课前思考题
• 中文文本分词如何看成分类问题？ • 人脸识别如何看成分类问题？
什么是分类？
• 简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种 标准给对象贴标签(label)
• 分类无处不在，从现在开始，我们可以以分类的眼光看世 界☺
文本分类
• 文本分类(Text classification或者 Text Categorization)：给定分类 体系(还有训练语料)，将一篇文本分到其中一个或者多个类别 中的过程。
• 分类体系：随应用不同而不同。比如：垃圾 vs. 非垃圾、体育/ 经济/军事 等等
别中 • 这种情况下，我们就可能训练得到一个分类器，它认为 ARACHNOCENTRIC
标志着类别 China的出现
• 这种从训练集中的偶然现象学习得到的一般化结果称为过学习(overfitting) • 特征选择能减少过学习的可能性，提高分类器的精度
特征选择(Feature Selection)
本讲义只介绍特征选择，分类中还可以进行特征变换(Feature Transformation)
特征选择
• 文本分类中，通常要将文本表示在一个高维空间下，每一维 对应一个词项
• 本讲义中，我们不特意区分不同的概念: 每个坐标轴 = 维 = 词语 = 词 项 = 特征
男
女
为什么要分类？
• 人类社会的固有现象：物以类聚、人以群分
• 相似的对象往往聚集在一起 • (相对而言)不相似的对象往往分开
• 方便处理！
分类非常普遍
• 性别、籍贯、民族、学历、年龄等等，我们每个人身上贴 满了“标签”
• 我们从孩提开始就具有分类能力：爸爸、妈妈；好阿姨、 坏阿姨；电影中的好人、坏人等等。
基本的特征选择算法
对类别c，选择得分靠前的k个特征
特征选择所考虑的因素
• 类内代表性：该特征应该是类别当中的典型特征
• 偶尔出现1到2次的特征不是好特征
• 类间区别性：该特征在多个类别当中具有区分性
• 比如每个类中都频繁出现的特征不是好特征
不同的特征选择方法
• 优点： • 如果规则经过专家长时间的精心调优，精度会非常高 • 可解释性好
• 缺点： • 建立和维护基于规则的分类系统非常繁琐 • 开销大
一个Verity主题 (一条复杂的分类规则)
分类方法之三: 统计/概率方法
• 文本分类被定义为一个有监督的学习问题，包括：
• (i) 训练(training)：通过有监督的学习，得到分类函数，然后将其 • (ii) 测试/应用/分类(test)：应用于对新文档的分类
• 许多维上对应的词(如某些罕见词)对分类作用不大，有时可 能会误导分类器，这些特征称为噪音特征（noise feature）
• 去掉这些噪音特征会同时提高文本分类的效率和效果，该过 程称为特征选择（feature selection）
噪音特征的例子
• 比如我们将对文本是否属于China类进行判断 • 假定某个罕见词项，比如 ARACHNOCENTRIC，没有任何关于 China 类的信
如何编程实现对上类信息的识别和过滤？
分类示意图
分类方法之一: 手工方法
• Web发展的初期，Yahoo使用人工分类方法来组织Yahoo目 录，类似工作还有： ODP、PubMed等
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• 缺点： • 代价昂贵 • 难以进行规模扩展
• 因此，需要自动分类方法
分类方法之二: (人工撰写)规则的方法
• Google Alerts的例子是基于规则分类的 • 存在一些IDE开发环境来高效撰写非常复杂的规则 (如
Verity) • 通常情况下都是布尔表达式组合 (如Google Alerts)
• 文本分类的类型：
• 按类别数目：
• binary vs. multi-class：二类问题 vs. 多类问题
• 按每篇文档赋予的标签数目：
• sing label vs. multi label：单标签 vs. 多标签问题
一个文本分类任务：垃圾邮件过滤
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• 缺点： • 需要手工构建训练集(但是普通人即可) • 有些方法解释性差
分类流程
文本表示
训练文本
特征选择 统计
统计量
新文本
分类表示
分类器 类别
课堂思考题
• 中文文本分词如何看成分类问题？ • 人脸识别如何看成分类问题？
大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索及应用
第二章 机器学习及数据挖掘常用技术
王斌 中国科学院信息工程研究所
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分类基本概念
课前思考题
• 中文文本分词如何看成分类问题？ • 人脸识别如何看成分类问题？
什么是分类？
• 简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种 标准给对象贴标签(label)
• 分类无处不在，从现在开始，我们可以以分类的眼光看世 界☺
文本分类
• 文本分类(Text classification或者 Text Categorization)：给定分类 体系(还有训练语料)，将一篇文本分到其中一个或者多个类别 中的过程。
• 分类体系：随应用不同而不同。比如：垃圾 vs. 非垃圾、体育/ 经济/军事 等等