数据挖掘技术第九课常用分类方法教学提纲
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据分析和模式识别的学科，它通过挖掘数据中的隐藏模式和关联性，帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。
因此，设计一份合理的数据挖掘教学大纲是非常重要的。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据挖掘教学大纲的内容。
正文内容：1. 数据挖掘基础知识1.1 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标和应用领域。
1.2 数据挖掘过程：详细阐述数据挖掘的步骤和流程，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评估等。
1.3 数据挖掘算法：介绍常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，并分析它们的原理和适用场景。
2. 数据预处理2.1 数据清洗：讲解如何处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
2.2 数据集成：介绍如何将来自不同数据源的数据整合到一个数据集中。
2.3 数据变换：讲解如何对数据进行规范化、离散化和归一化等处理。
2.4 特征选择：详细介绍如何选择对数据挖掘任务有用的特征。
3. 数据挖掘算法3.1 分类算法：介绍常用的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，并分析它们的原理和应用场景。
3.2 聚类算法：讲解聚类算法的原理和常用方法，如K-means和层次聚类等。
3.3 关联规则挖掘：详细介绍关联规则挖掘的原理和算法，如Apriori和FP-Growth等。
3.4 预测算法：介绍常用的预测算法，如线性回归和时间序列分析等。
4. 模型评估与选择4.1 模型评估指标：讲解常用的模型评估指标，如准确率、召回率和F1值等。
4.2 交叉验证：介绍交叉验证的原理和方法，如K折交叉验证和留一法等。
4.3 模型选择：详细阐述如何选择适合的模型，包括根据数据特点和任务需求进行选择。
5. 数据挖掘应用5.1 金融领域：介绍数据挖掘在风险评估、信用评分和欺诈检测等方面的应用。
5.2 健康领域：讲解数据挖掘在疾病预测、医疗决策和基因分析等方面的应用。
5.3 社交媒体：详细阐述数据挖掘在用户推荐、情感分析和舆情监测等方面的应用。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是从大量数据中提取出实用信息的过程。
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，培养学生的数据挖掘能力和解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的理论基础、常用算法和工具，能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程目标1. 了解数据挖掘的基本概念和发展历程；2. 掌握数据挖掘的基本任务和常用方法；3. 熟悉数据预处理和特征选择的技术；4. 掌握常用的数据挖掘算法和模型，如分类、聚类、关联规则等；5. 学会使用数据挖掘工具进行实际数据挖掘项目的实施；6. 培养学生的数据分析和问题解决能力。
三、教学内容与安排1. 数据挖掘概述（2学时）1.1 数据挖掘的定义和发展历程1.2 数据挖掘的任务和应用领域1.3 数据挖掘的流程和方法2. 数据预处理（4学时）2.1 数据清洗2.2 数据集成2.3 数据变换2.4 数据规约3. 特征选择与降维（4学时） 3.1 特征选择的概念和方法 3.2 特征降维的概念和方法3.3 主成份分析（PCA）算法4. 分类与预测（6学时）4.1 分类与预测的概念和任务 4.2 决策树算法4.3 朴素贝叶斯算法4.4 支持向量机算法4.5 集成学习算法5. 聚类分析（4学时）5.1 聚类分析的概念和任务 5.2 K均值聚类算法5.3 层次聚类算法5.4 密度聚类算法6. 关联规则挖掘（4学时）6.1 关联规则挖掘的概念和任务6.2 Apriori算法6.3 FP-Growth算法7. 数据挖掘工具与实践（4学时）7.1 常用的数据挖掘工具介绍7.2 数据挖掘项目实施流程7.3 数据挖掘案例分析与实践四、教学方法与评价方式1. 教学方法本课程采用理论讲授和实践操作相结合的教学方法。
理论讲授部份通过课堂讲解、案例分析、小组讨论等方式进行；实践操作部份通过实验、项目实施等形式进行。
2. 评价方式本课程的评价方式包括平时成绩和期末考试。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据挖掘是一门综合性学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，旨在从大规模数据集中发现有价值的信息和模式。
1.2 课程目标本课程旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、方法和技术的理解和应用能力，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程内容2.1 数据挖掘概述2.1.1 数据挖掘定义和基本任务2.1.2 数据挖掘过程和流程2.1.3 数据挖掘应用领域和案例介绍2.2 数据预处理2.2.1 数据清洗和去噪2.2.2 数据集成和转换2.2.3 数据规范化和归一化2.3 数据挖掘算法2.3.1 分类算法2.3.1.1 决策树算法2.3.1.2 朴素贝叶斯算法2.3.1.3 支持向量机算法2.3.2 聚类算法2.3.2.1 K均值算法2.3.2.2 层次聚类算法2.3.2.3 密度聚类算法2.3.3 关联规则挖掘算法2.3.3.1 Apriori算法2.3.3.2 FP-Growth算法2.4 模型评估和选择2.4.1 训练集和测试集划分2.4.2 交叉验证2.4.3 模型评估指标2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化基本原理2.5.2 常用数据可视化工具和技术三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及相关的应用案例。
3.2 实践操作通过实验和案例分析，让学生实际操作数据挖掘工具和算法，加深对理论知识的理解和应用能力。
3.3 课堂讨论鼓励学生参预课堂讨论，分享自己的观点和经验，提高学生的思维能力和问题解决能力。
四、教学评价4.1 课堂表现考察学生课堂参预度、提问和回答问题的能力，以及对理论知识的理解程度。
4.2 实验报告要求学生完成一定数量的实验，并撰写实验报告，评估学生对数据挖掘算法和工具的实际应用能力。
4.3 期末考试考察学生对课程内容的整体掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。
五、参考教材1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.2. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2022). Introduction to data mining. Pearson Education.六、教学资源1. 数据挖掘软件：如RapidMiner、Weka等2. 数据集：包括公开数据集和自行采集的数据集七、课程进度安排本课程共分为16周，每周2学时，具体进度安排如下：1. 第1-2周：引言和数据挖掘概述2. 第3-4周：数据预处理3. 第5-6周：分类算法4. 第7-8周：聚类算法5. 第9-10周：关联规则挖掘算法6. 第11-12周：模型评估和选择7. 第13-14周：数据可视化8. 第15-16周：复习和总结以上是关于数据挖掘教学大纲的详细内容。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲标题：数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘作为一门重要的数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用。
为了培养学生对数据挖掘的理解和应用能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲是非常必要的。
本文将从数据挖掘教学的基本概念、数据挖掘算法、数据预处理、模型评估和应用案例等方面进行详细介绍。
一、数据挖掘教学的基本概念1.1 数据挖掘的定义和作用数据挖掘是指从大量数据中发现实用信息和知识的过程，其作用在于匡助人们更好地理解数据，并从中获取有价值的信息。
1.2 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，通过这些任务可以实现对数据的分析和挖掘。
1.3 数据挖掘的应用领域数据挖掘技术已经在金融、医疗、电商等领域得到广泛应用，匡助企业做出更准确的决策和预测。
二、数据挖掘算法2.1 常见的数据挖掘算法常见的数据挖掘算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等，每种算法都有其适合的场景和特点。
2.2 算法的原理和实现数据挖掘算法的原理是通过对数据进行建模和训练，从而得到预测模型，然后对新数据进行预测和分类。
2.3 算法的优化和改进为了提高数据挖掘算法的效果和准确性，研究者们向来在不断地优化和改进算法，使其更适合于实际应用场景。
三、数据预处理3.1 数据清洗数据清洗是数据挖掘的第一步，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等，保证数据的质量和完整性。
3.2 数据集成数据集成是将多个数据源的数据整合在一起，消除数据的冗余和冲突，为后续的数据挖掘分析做准备。
3.3 特征选择特征选择是选择对建模和预测实用的特征，去除无关特征和噪声，提高模型的准确性和泛化能力。
四、模型评估4.1 模型评估指标模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等，用于评估模型的性能和效果。
4.2 交叉验证交叉验证是一种常用的模型评估方法，通过将数据集分为训练集和测试集，多次训练和测试模型，得到更准确的评估结果。
数据挖掘教学大纲
西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲数据挖掘一、说明（一）课程性质数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，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模型。
先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。
（二）教学目的数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。
数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。
数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。
数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。
通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。
（三）教学内容本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容（四）教学时数本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。
（五）教学方式本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。
二、本文第一章数据挖掘概述教学要点：1.理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能。
2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。
3.对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。
教学时数：3学时。
教学内容：第一节什么是数据挖掘（0.5学时）数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时）关系数据库、数据仓库、事务数据库第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时）关联分析、分类和预测、聚类分析第四节数据挖掘系统的分类（1学时）数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 数据挖掘的概念和应用领域1.2 数据挖掘在实际问题中的作用和意义1.3 数据挖掘的基本流程和方法论二、数据预处理2.1 数据清洗2.1.1 缺失值处理2.1.2 异常值处理2.1.3 数据重复处理2.2 数据集成2.2.1 数据源选择2.2.2 数据集成方法2.3 数据变换2.3.1 数据规范化2.3.2 数据标准化2.3.3 数据离散化2.4 数据降维2.4.1 特征选择2.4.2 特征提取三、数据挖掘算法概述3.1 分类算法3.1.1 决策树算法3.1.2 支持向量机算法3.1.3 朴素贝叶斯算法3.1.4 K近邻算法3.1.5 集成学习算法3.2 聚类算法3.2.1 K均值算法3.2.2 层次聚类算法3.2.3 密度聚类算法3.3 关联规则挖掘算法3.3.1 Apriori算法3.3.2 FP-Growth算法3.4 异常检测算法3.4.1 离群点检测算法3.4.2 孤立森林算法四、数据挖掘模型评估和优化4.1 模型评估指标4.1.1 准确率4.1.2 召回率4.1.3 F1值4.1.4 ROC曲线和AUC值4.2 模型优化方法4.2.1 参数调优4.2.2 特征选择和降维4.2.3 集成学习方法五、实际案例分析5.1 电商推荐系统5.1.1 数据收集和预处理5.1.2 用户行为分析5.1.3 商品推荐算法实现5.2 社交媒体情感分析5.2.1 数据收集和预处理5.2.2 文本特征提取和情感分类5.2.3 结果可视化和分析六、数据挖掘工具和软件介绍6.1 常用数据挖掘工具6.1.1 Python中的Scikit-learn库6.1.2 R语言中的Caret包6.1.3 Weka工具6.2 数据可视化工具6.2.1 Tableau6.2.2 Power BI七、数据挖掘的伦理和隐私问题7.1 数据隐私保护7.1.1 匿名化技术7.1.2 脱敏处理7.2 数据共享和知识产权问题7.2.1 数据共享协议7.2.2 模型共享和商业化八、总结和展望8.1 数据挖掘的发展趋势8.2 数据挖掘在未来的应用前景以上是数据挖掘教学大纲的标准格式文本，详细描述了数据挖掘的基本概念、流程和方法，包括数据预处理、数据挖掘算法概述、模型评估和优化、实际案例分析、数据挖掘工具和软件介绍、数据挖掘的伦理和隐私问题等内容。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲
标题：数据挖掘教学大纲
引言概述：
数据挖掘作为一门重要的数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用。
为了培养学生对数据挖掘的理解和实践能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲至关重要。
本文将详细介绍数据挖掘教学大纲的内容和结构，以便于教师在教学过程中有条不紊地进行教学。
一、数据挖掘基础知识
1.1 数据挖掘的定义和作用
1.2 数据挖掘的基本概念
1.3 数据挖掘的应用领域
二、数据挖掘算法
2.1 分类算法
2.2 聚类算法
2.3 关联规则挖掘算法
三、数据挖掘工具和技术
3.1 数据预处理技术
3.2 特征选择和降维技术
3.3 模型评估和优化技术
四、数据挖掘实践案例
4.1 金融领域的数据挖掘实践
4.2 医疗领域的数据挖掘实践
4.3 社交网络领域的数据挖掘实践
五、数据挖掘伦理和法律问题
5.1 数据隐私保护
5.2 数据挖掘的伦理问题
5.3 数据挖掘的法律规范
结论：
通过本文对数据挖掘教学大纲的详细介绍，可以看出数据挖掘教学内容的丰富和多样性。
教师在设计和实施数据挖掘课程时，应该根据学生的实际情况和需求，灵活调整教学内容，使学生能够全面掌握数据挖掘的理论和实践技能，为将来的工作和研究打下坚实基础。
同时，也要重视数据挖掘的伦理和法律问题，引导学生正确处理数据挖掘过程中可能涉及的隐私和道德问题，做到合法合规地开展数据挖掘工作。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲数据挖掘教学大纲数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术。
随着信息时代的到来，数据挖掘在各个领域中扮演着重要的角色。
为了培养学生对数据挖掘的理解和应用能力，制定一份全面而系统的数据挖掘教学大纲至关重要。
一、引言数据挖掘是一门交叉学科，融合了统计学、机器学习和数据库等领域的知识。
本节将介绍数据挖掘的概念、发展历程以及在现实生活中的应用。
二、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，旨在处理原始数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。
本节将介绍数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术，并通过实例演示其应用。
三、数据挖掘任务数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等。
本节将详细介绍每个任务的定义、算法原理和实际应用，并通过案例分析帮助学生理解和掌握这些任务的实现方法。
四、特征选择与降维特征选择和降维是数据挖掘中的重要技术，可以帮助减少数据维度和提高模型性能。
本节将介绍特征选择的方法、特征降维的技术以及它们在实际问题中的应用。
五、模型评估与选择模型评估和选择是数据挖掘中的关键环节，它们可以帮助判断模型的性能和选择最优的模型。
本节将介绍常用的模型评估指标、交叉验证和网格搜索等技术，并通过实例演示如何评估和选择模型。
六、数据挖掘工具与平台数据挖掘工具和平台可以帮助学生更高效地进行数据挖掘实验和应用。
本节将介绍常用的数据挖掘工具和平台，如Weka、RapidMiner和Python的Scikit-learn等，并通过实例展示它们的使用方法。
七、伦理与隐私问题数据挖掘涉及到大量的个人隐私信息，因此在进行数据挖掘时必须考虑伦理和隐私问题。
本节将介绍数据挖掘中的伦理和隐私问题，以及相应的法律法规和道德准则。
八、数据挖掘案例研究本节将通过一些真实的数据挖掘案例研究，帮助学生将所学知识应用到实际问题中。
这些案例研究可以涵盖不同领域，如金融、医疗和电子商务等，让学生更好地理解和掌握数据挖掘的实际应用。
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Coverage = 40%, Accuracy = 50%
构造分类规则
直接方法:
• 直接从数据中提取规则 • e.g. RIPPER, CN2, Holte’s 1R
间接方法:
• 从其它分类模型中提取规则 、 • e.g. decision trees, neural networks, etc
and R1 p0: number of positive instances covered by R0 n0: number of negative instances covered by R0 p1: number of positive instances covered by R1 n1: number of negative instances covered by R1
分类规则的类别
互斥规则(Mutually exclusive rules)
• 若规则互相独立，则称分类器包含互斥规则 • 每条记录最多被一条规则所覆盖
无遗漏规则(Exhaustive rules)
• 若分类器考虑了所有可能的属性值的组合，则 该分类器具有无遗漏的覆盖
• 每条记录至少被一条规则所覆盖
d o g f is h s h a r kc o ld
y e s n o y e s
?
A lemur triggers rule R3, so it is classified as a mammal A turtle triggers both R4 and R5 A dogfish shark triggers none of the rules
measure:
• R0: {} => class (initial rule) • R1: {A} => class (rule after adding conjunct) • Gain(R0, R1) = t [ log (p1/(p1+n1)) – log (p0/(p0 + n0)) ] • where t: number of positive instances covered by both R0
Yes
10
Initial Rule:
(Refund=No) (Status=Married) No
Simplified Rule: (Status=Married) No
规则约简的效果
规则有可能不再互斥 • 一条记录有可能调用多条规则 • 解决方案
• 对规则集进行排序 • 使用投票的方式
规则有可能存在遗漏 • 一条记录可能不满足任何一条规则 • 解决方案
• 分类规则的例子: • (Blood Type=Warm) (Lay Eggs=Yes) Birds • (Taxable Income < 50K) (Refund=Yes) Evade=No
示例
Name
human python salmon whale frog komodo bat pigeon cat leopard shark turtle penguin porcupine eel salamander gila monster platypus owl dolphin eagle
规则的正确性(Accuracy) :
• 在满足规则条件的记录中， 也满足规则结论的记录的 百分比
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
N a m e B l o o d T y p e G i v e B i r t h C a n F l yL i v e i n W a t e r C l a s s
le m u r w a r m
y e s n o n o
?
t u r t le
c o ld
n o n o s o m e t im e s ?
(ii) Step 1
R1
(iii) Step 2
示例
R1
R2
(iv) Step 3
顺序覆盖的要点
产生规则 消除实例 规则评价 停止标准 规则的剪枝
产生规则
两种常用方法
Yes: 3
{}
No: 4
Refund= No
Yes: 3 No: 4
Status = Single
Status = Divorced
直接方法: 顺序覆盖
顺序覆盖(Sequential Covering)
(1) 初始值为空规则集 (2) 使用Learn-One-Rule函数得到一条新规则 (3) 从训练集中删去被新产生的规则所覆盖的实例 (4) 重复步骤(2)和步骤(3)，直到满足停止标准为止。
示例
(i) Original Data
规则可以约简
T id R e fu n d M a rita l T a x a b le S ta tu s In c o m e C h e a t
1 Yes
S in g le 1 2 5 K
No
2 No
M a rrie d 1 0 0 K
No
3 No
S in g le 7 0 K
No
4 Yes
Can Fly
no no no no no no yes yes no no no no no no no no no yes no yes
Live in Water
Class
no
mammals
no
reptiles
yes
fishes
yes
mammals
sometimes amphibians
no
reptiles
基于类别的排序
• 根据规则的类别进行排序
Rule-based Ordering
(Refund=Yes) ==> No
(Refund=No, Marital Status={Single,Divorced}, Taxable Income<80K) ==> No
(Refund=No, Marital Status={Single,Divorced}, Taxable Income>80K) ==> Yes
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
Single 85K
Yes
Married 75K
No
Single 90K
Yes
(Status=Single) No
no
mammals
no
birds
no
matiles
sometimes birds
no
mammals
yes
fishes
sometimes amphibians
no
reptiles
no
mammals
no
birds
yes
mammals
no
birds
R1: (Give Birth = no) (Can Fly = yes) Birds R2: (Give Birth = no) (Live in Water = yes) Fishes R3: (Give Birth = yes) (Blood Type = warm) Mammals R4: (Give Birth = no) (Can Fly = no) Reptiles R5: (Live in Water = sometimes) Amphibians
M a rrie d 1 2 0 K
No
5 No
D iv o rc e d 9 5 K
Yes
6 No
M a rrie d 6 0 K
No
7 Yes
D iv o rc e d 2 2 0 K
No
8 No
S in g le 8 5 K
Yes
9 No
M a rrie d 7 5 K
No
10 No
S in g le 9 0 K
N a m eB l o o d T y p e G i v e B i r t h C a n F l y L i v e i n W a t e rC l a s s
t u r t l e c o l d
n on o s o m e t i m e s?
规则排序
基于规则的排序
• 根据规则的质量进行排序
... Status =
Income
Married
> 80K
Yes: 2 No: 1
Yes: 1 No: 0
Yes: 0 No: 3
(a) General-to-specific
Yes: 3 No: 1
Refund=No, Status=Single, Income=85K
(Class=Yes)
Refund=No, Status=Single, Income=90K
• 使用默认类别
利用规则进行分类
R1: (Give Birth = no) (Can Fly = yes) Birds R2: (Give Birth = no) (Live in Water = yes) Fishes R3: (Give Birth = yes) (Blood Type = warm) Mammals R4: (Give Birth = no) (Can Fly = no) Reptiles R5: (Live in Water = sometimes) Amphibians