模式识别与数据挖掘期末总结
数据挖掘期末总结PPT怎么做
数据挖掘期末总结PPT怎么做一、引言数据挖掘是一门相对较新的学科，通过应用统计学、人工智能和机器学习等方法，从大规模数据集中提取出有价值的信息和知识。
本学期的数据挖掘课程主要介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用。
通过学习和实践，我对数据挖掘的基本过程、常用算法和实际应用有了更深入的理解和掌握。
在本次期末总结PPT中，我将对本学期的学习成果进行总结和展示。
二、学习成果总结1. 数据挖掘的基本概念和流程在本学期的学习中，我了解了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、目标、任务和应用范围。
同时，我也掌握了数据挖掘的基本流程，从问题定义、数据预处理、特征选择到建模评估和模型优化，了解每个阶段的重要性和相应的方法。
2. 数据预处理技术数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤，对原始数据进行清洗、变换和集成，以便更好地进行后续分析和建模。
我学习了数据清洗、数据变换、数据集成和数据规约等预处理技术的基本原理和方法，并通过实验来探索数据质量的分析和数据清洗的过程。
3. 特征选择和降维技术特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性的特征，降低数据维度，提高数据挖掘效果。
我学习了特征选择的基本原理和方法，包括过滤式、包裹式和嵌入式方法，并通过实验来评估特征选择的效果。
此外，我也了解了主成分分析（PCA）等降维技术的原理和应用。
4. 常用的数据挖掘算法在本学期的课程中，我学习了一些常用的数据挖掘算法，包括关联规则挖掘、分类与回归、聚类分析和异常检测等。
对于每个算法，我了解了其基本原理、算法流程和应用场景，并通过实验来实践应用。
5. 数据挖掘的实际应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如商业、医疗、金融等。
通过学习和案例分析，我了解了数据挖掘在市场分析、客户关系管理、疾病预测和金融风险评估等方面的实际应用。
这些案例不仅帮助我理解数据挖掘的实际应用场景，还加深了我对数据挖掘算法和技术的理解。
三、学习心得体会在本学期的学习中，我对数据挖掘的理论和实践有了更深入的了解和认识。
数据挖掘经验总结汇报
数据挖掘经验总结汇报数据挖掘经验总结汇报引言：数据挖掘是一项重要的技术，它可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则，为决策提供有力支持。
在过去的一段时间里，我参与了一个数据挖掘项目，通过分析和挖掘数据，我积累了一些经验和教训，现在将在本文中进行总结和汇报。
1. 数据收集和预处理：在数据挖掘项目中，数据的质量和准确性对于结果的影响非常大。
因此，我首先花费了大量的时间和精力来收集和预处理数据。
数据收集的过程中，我遇到了一些困难，如数据缺失、重复和噪声等问题。
为了解决这些问题，我使用了数据清洗、数据集成和数据转换等技术。
通过这些预处理步骤，我成功地获得了高质量的数据集，为后续的分析和挖掘奠定了基础。
2. 特征选择和特征工程：在数据挖掘过程中，选择合适的特征对于结果的准确性和可解释性至关重要。
我通过分析数据集中的各个特征，使用了统计方法和领域知识来选择最相关和最有价值的特征。
此外，我还进行了特征工程，通过组合、转换和创建新的特征来提高模型的性能。
这些步骤帮助我准确地描述了数据集中的特征，并为后续的建模和分析提供了有力支持。
3. 模型选择和建模：在数据挖掘项目中，选择适合的模型对于结果的准确性和稳定性至关重要。
我在项目中尝试了多种不同的模型，如决策树、支持向量机和神经网络等。
通过对比和评估这些模型的性能，我最终选择了最适合数据集的模型。
此外，我还进行了模型调参和优化，以提高模型的泛化能力和预测准确性。
这些步骤帮助我构建了一个高效和准确的数据挖掘模型。
4. 模型评估和结果解释：在数据挖掘项目中，模型的评估和结果的解释对于项目的成功和可持续发展至关重要。
我使用了多种评估指标，如准确率、召回率和F1值等，来评估模型的性能。
此外，我还使用了可视化工具和图表来解释和展示结果，使非技术人员也能够理解和使用这些结果。
这些步骤帮助我有效地评估了模型的性能，并为项目的成功提供了有力支持。
结论：通过参与数据挖掘项目，我积累了丰富的经验和教训。
数据挖掘技术分析期末总结
数据挖掘技术分析期末总结第一章：引言数据挖掘技术在当前信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。
数据挖掘技术能够从大量、复杂、多源、高维度的数据中发现隐藏的、有用的信息，并利用这些信息做出智能决策。
本文将对数据挖掘技术进行分析和总结，包括数据挖掘的定义、应用、技术和挑战等方面。
第二章：数据挖掘的定义和基本概念本章将对数据挖掘的定义和基本概念进行介绍。
数据挖掘是一门综合性的学科，它将数据库技术、机器学习、统计学和模式识别等多个学科的知识融合于一体。
数据挖掘的基本概念包括数据预处理、特征选择、数据采样、模型选择、模型评估等。
第三章：数据挖掘的技术和方法本章将对数据挖掘的技术和方法进行详细介绍。
数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测分析等。
针对不同的任务和数据类型，我们可以选择不同的数据挖掘方法，如决策树、神经网络、支持向量机等。
第四章：数据挖掘的应用领域本章将对数据挖掘的应用领域进行梳理。
数据挖掘技术可以广泛应用于金融、电子商务、医疗、交通、社交网络等各个领域。
在这些领域中，数据挖掘可以帮助企业发现市场机会、提高生产效率、优化运营管理等。
第五章：数据挖掘的挑战和未来发展趋势本章将对数据挖掘的挑战和未来发展趋势进行分析和展望。
随着科技的不断发展，数据量的不断增加，数据挖掘面临着各种挑战，如数据隐私保护、模型解释性和数据不平衡等。
然而，数据挖掘仍然有很大的发展空间，未来可能出现更多的研究和应用领域。
第六章：结论本文通过对数据挖掘技术的分析和总结，我们可以得出以下结论：数据挖掘技术在当今社会具有重要的应用价值；数据挖掘技术包括了多种技术和方法，可以根据不同的任务和数据类型进行选择；数据挖掘技术还面临着各种挑战，但未来仍然有很大的发展潜力。
总结：数据挖掘技术是当今社会中处理和分析大数据的重要工具。
在数据挖掘技术的帮助下，我们可以从大数据中发现有价值的信息，并据此做出智能决策。
数据挖掘技术的应用领域广泛，可以帮助企业进行市场预测、产品推荐和风险控制等。
数据挖掘知识点期末总结
数据挖掘知识点期末总结数据挖掘是一门涉及数据分析、机器学习、统计学和数据库技术的跨学科领域。
它利用各种算法和技术，从大规模数据集中提取模式和知识，以帮助人们做出更好的决策。
在信息时代，数据成为了我们生活和工作中的重要资源，而数据挖掘技术的发展，使得我们能够更好地利用这些数据。
在本文中，我们将回顾数据挖掘的基本概念、技术和应用，并对其未来发展进行展望。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过建立模型、使用算法，自动地发现数据中的模式、规律和知识的过程。
数据挖掘的目的是从大规模数据中提取有用的信息，以帮助人们做出决策、发现隐藏的信息和规律。
2. 数据挖掘的过程数据挖掘的过程通常包括数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
数据清洗主要是清理数据中的异常值和缺失值，特征选择是从大量特征中选择出最重要的特征，模型构建是利用算法建立模型，模型评估是评估模型的表现，模型应用是将模型应用到实际情况中进行预测。
二、数据挖掘的技术1. 分类算法分类算法是数据挖掘中常用的一种算法，它通过对训练数据进行学习，构建一个分类模型，用来预测数据的类别。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。
2. 聚类算法聚类算法是将数据集中的对象分成多个组，使得组内的对象之间相似度较高，组间的相似度较低。
聚类算法可以用来发现数据中的潜在结构，帮助我们理解数据的内在特点。
常见的聚类算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是用来发现数据中项之间的相关性和规律的技术。
通过关联规则挖掘，我们可以找到数据中多个项之间的潜在关系，从而帮助企业做出更好的决策。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori和FP-growth等。
4. 时间序列分析时间序列分析是一种用来处理时间序列数据的技术，它可以识别出数据中的趋势、周期和季节性，并用来预测未来的值。
时间序列分析在金融、气象和交通等领域有着广泛的应用。
模式识别复习重点总结
模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时偶尔空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或者现象的分析,描述,判断,识别。
模式识别的应用领域： (1)字符识别； (2) 医疗诊断； (3)遥感； (4)指纹识别 脸形识别； (5)检测污染分析，大气，水源，环境监测； (6)自动检测； (7 )语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； (8)军事应用。
(1) 信息的获取：是通过传感器，将光或者声音等信息转化为电信息；(2) 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理； (3) 特征抽取和选择： 在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征； (4) 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。
把这些判决规则建成标准库； (5) 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。
(1)模式(样本)表示方法： (a )向量表示； (b )矩阵表示； (c )几何表示； (4)基元(链 码)表示； (2)模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才干很好地分类；如果不满足紧 致集，就要采取变换的方法,满足紧致集(3)相似与分类； (a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求：① 应为非负值② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的单调函数 (b) 用各种距离表示相似性(4)特征的生成:特征包括： (a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 (5) 数据的标准化:(a)极差标准化； (b)方差标准化二维情况： (a )判别函数： g(x) = w x + w x + w ( w 为参数， x , x 为坐标向量)1 12 23 1 2(b )判别边界： g(x)=0;(c )判别规则： (> 0, Xg i(x) =〈< 0, X1 n 维情况： (a )判别函数： g(x) = w 1x 1 + w2 x 2 + ...... + w n x n + w n +1也可表示为： g(x) = W T XW = (w , w ,..., w , w )T 为增值权向量，1 2 n n +1X ＝(x , x ,..., x ，x +1)T 为增值模式向量。
数据挖掘期末笔记总结
数据挖掘期末笔记总结数据挖掘是一门研究如何通过大规模数据进行知识发现和模型构建的学科。
它是人工智能、机器学习和数据库技术的交叉学科，涉及数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等方面。
数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和时序预测等。
本次期末笔记总结将从数据预处理、特征选择、聚类、分类和模型评估等方面进行概括。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，目的是将原始数据转化为适合进行挖掘的数据。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
数据清洗主要是处理缺失值、噪声和异常值；数据集成是将多个数据源合并成一个一致的数据集；数据转换是将数据转化为适合挖掘算法的形式；数据规约是简化数据，提高计算效率。
2. 特征选择特征选择是从所有可能的特征中选择出有用的特征，用于构建模型或进行数据分析。
特征选择的方法包括过滤法、包裹法和嵌入法。
过滤法是通过计算特征与目标变量之间的相关性来选择特征；包裹法是通过构建模型来评估特征的重要性；嵌入法是将特征选择嵌入到模型训练过程中，根据特征的权重来选择特征。
3. 聚类聚类是将相似的数据对象分组到同一个簇中的过程。
聚类可以用于数据的探索性分析、异常检测和市场细分等任务。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类。
K均值聚类是一种基于距离度量的聚类算法，将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点到所属簇的质心的距离最小化；层次聚类是一种通过不断地合并和拆分簇来构建聚类层次结构的算法；密度聚类是一种通过计算数据点的密度来进行聚类的算法。
4. 分类分类是基于已有的类别标签训练模型，然后预测新样本的类别标签。
分类是监督学习的一种形式，常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络。
决策树通过将数据集划分为不同的子集来构建一个预测模型；朴素贝叶斯通过计算事件发生的先验概率和条件概率来进行分类；支持向量机通过寻找一个超平面来将不同类别的数据分隔开；神经网络通过多个神经元的连接和激活函数的计算来进行分类。
模式识别期末复习总结
1、贝叶斯分类器贝叶斯分类器的定义：在具有模式的完整统计知识的条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。
贝叶斯分类器的分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。
贝叶斯的公式：什么情况下使用贝叶斯分类器：对先验概率和类概率密度有充分的先验知识，或者有足够多的样本，可以较好的进行概率密度估计，如果这些条件不满足，则采用最优方法设计出的分类器往往不具有最优性质。
2、K近邻法kNN算法的核心思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
假设有N个已知样本分属c个类,考察新样本x在这些样本中的前K个近邻，设其中有个属于类，则类的判别函数就是决策规则:若则∈什么情况下使用K近邻法:kNN只是确定一种决策原则，在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别,并不需要利用已知数据事先训练出一个判别函数，这种方法不需要太多的先验知识。
在样本数量不足时，KNN法通常也可以得到不错的结果。
但是这种决策算法需要始终存储所有的已知样本，并将每一个新样本与所有已知样本进行比较和排序，其计算和存储的成本都很大。
对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。
3、PCA和LDA的区别Principal Components Analysis(PCA)：uses a signal representation criterionLinear Discriminant Analysis(LDA)：uses a signal classification criterionLDA：线性判别分析，一种分类方法。
它寻找线性分类器最佳的法线向量方向，将高维数据投影到一维空间，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。
每月工作总结数据挖掘与模式识别
每月工作总结数据挖掘与模式识别工作总结：数据挖掘与模式识别一、引言在过去的一个月里，我在数据挖掘与模式识别领域进行了一系列的工作和研究。
本文将对我所进行的工作进行总结，并分析取得的成果和存在的问题。
二、数据采集与预处理在本月的工作中，我首先进行了数据采集和预处理的工作。
通过收集相关领域的公开数据集，并进行数据清洗、缺失值处理和特征选择等预处理步骤，我得到了一个完整且具有较高质量的数据集。
这为后续的数据挖掘工作奠定了良好的基础。
三、特征提取与数据挖掘模型构建基于预处理后的数据集，我进一步进行了特征提取和数据挖掘模型的构建。
通过使用各种数据挖掘算法和工具，如决策树、支持向量机和神经网络等，我尝试了不同的特征提取方法和模型构建策略。
经过反复实验和调优，我最终得到了一组高效且准确的模型，在模式识别任务中取得了显著的成果。
四、模型评估与优化由于数据挖掘与模式识别的任务具有一定的主观性和复杂性，评估模型的性能显得尤为重要。
在本月的工作中，我运用交叉验证、ROC曲线和混淆矩阵等评估指标对构建的模型进行了全面的评估。
同时，我也通过参数调优和模型优化的方式，进一步提升了模型的性能和稳定性。
五、结果分析与应用在模型构建和优化完成后，我对结果进行了深入的分析和解读。
通过对挖掘到的模式和关联规则进行统计分析和可视化展示，我得到了对数据背后隐藏信息的洞察，并将这些发现应用于实际场景中。
这些结果在业务决策、市场分析和用户画像等方面具有重要的应用价值。
六、存在问题与展望在工作过程中，我也面临了一些问题和挑战。
首先，数据采集和预处理阶段可能存在一定的错误和不完善之处，需要进一步加强。
其次，在模型构建过程中，算法选择、特征工程和参数调优等方面还有待改进，以提高模型的效果和泛化能力。
最后，在结果分析和解读阶段，深入挖掘数据背后的价值仍然是个难题，需要更多的专业知识和技术手段来解决。
展望未来，我将进一步扩大数据规模和多样性，在更多的领域和场景中开展数据挖掘与模式识别的工作。
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模式识别与数据挖掘期末总结第一章概述1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。
2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。
（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。
（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。
确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。
（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。
如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。
6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。
7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。
8.分类典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。
划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性10.机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等1.（1）标称属性(nominal attribute)：类别，状态或事物的名字（2）：布尔属性（3）序数属性(ordinal attribute)：尺寸={小，中，大}，军衔，职称【前面三种都是定性的】（4）数值属性(numeric attribute）: 定量度量，用整数或实数值表示●区间标度(interval-scaled)属性：温度●比率标度(ratio-scaled)属性：度量重量、高度、速度和货币量●离散属性●连续属性2.数据的基本统计描述三个主要方面：中心趋势度量、数据分散度量、基本统计图●中心趋势度量：均值、加权算数平均数、中位数、众数、中列数（最大和最小值的平均值）●数据分散度量：极差（最大值与最小值之间的差距）、分位数（小于x的数据值最多为k/q，而大于x的数据值最多为(q-k)/q）、说明（特征化，区分，关联，分类，聚类，趋势/跑偏，异常值分析等）、四分位数、五数概括、离群点、盒图、方差、标准差●基本统计图：五数概括、箱图、直方图、饼图、散点图3.数据的相似性与相异性相异性：●标称属性：d(i,j)=1−m【p为涉及属性个数，m:若两个对象匹配为1否则p为0】●二元属性：d(i,j)=p+nm+n+p+q●数值属性：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：切比雪夫距离：●序数属性：【r是排名的值，M是排序的最大值】●余弦相似性：第三章数据预处理1.噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显的错误。
2.产生噪声数据的原因：●收集数据的时候难以得到精确的数据，收集数据的设备可能出现故障●数据输入时可能出现错误●数据传输过程中可能出现错误●存储介质有可能出现损坏3.噪声数据处理：分箱、聚类和回归4.缺失值：由于实际系统设计时存在的缺陷以及使用过程中的一些人为因素，数据记录可能会出现数据值的丢失或不确定。
5.缺失值产生原因：●有些属性的内容有时没有●有些数据当时被认为是不必要的●由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来●与其它记录内容不一致而被删除●忽略了历史数据或对数据的修改数据质量要求：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性、可解释性6.数据预处理任务：●数据清理（清洗）：去掉数据中的噪声，纠正不一致●数据集成：将多个数据源合并成一致的数据存储，构成一个完整的数据集，如数据仓库●数据归约（消减）：通过聚集、删除冗余属性或聚类等方法来压缩数据●数据变换（转换）：将一种格式的数据转换为另一格式的数据(如规范化)7.如何处理空缺值：●1）忽略元组：若一条记录中有属性值被遗漏了，则将该记录排除在数据挖掘之外●2）忽略属性列：若某个属性的缺失值太多，则在整个数据集中可以忽略该属性●3）人工填写空缺值：工作量大，可行性低●4）使用属性的中心度量值填充空缺值：该属性平均值代替●5）使用一个全局变量填充空缺值：对一个所有属性的所有缺失值都使用一个固定的值来填补（如“Not sure”或∞）●6）使用可能的特征值来替换空缺值（最常用）：利用回归、贝叶斯计算公式或判定树归纳确定，推断出该条记录特定属性最大可能的取值8.如何检测噪声数据：●1）基于统计的技术：计算平均向量，求协方差●2）基于距离的技术：欧几里得距离9.数据清理原则：唯一性原则、连续性原则和空值原则10.数据集成：把不同来源、格式、特点和性质的数据合理地集中并合并起来，如统一字段的同名异义；异名同义；单位不统一；字长不一致等11.数据集成需要考虑的问题：●实体识别：同名异义、异名同义、单位不统一●冗余属性●数据不一致12.冗余监测：●数值属性1)相关系数2)协方差标称属性1)卡方检验13.数据归约：●数量归约：通过直方图、聚类和数据立方体聚集●属性子集选择：检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性●抽样：使用比数据小得多的随机样本来表示大型的数据集1)不放回简单随机取样2)放回简单随机取样3)聚类取样：先聚类，后取样4)分层取样：先分层，后取样数值规约技术：1)回归和对数线性模型2)直方图3)聚类4)抽样14.数据变换：●平滑：去掉数据中的噪声，将连续的数据离散化如分箱、回归、聚类●聚集：对数据进行汇总和聚集●数据泛化：使用概念分层，用更抽象（更高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象●规范化：把属性数据按比例缩放，使之落入一个特定的小区间常用方法1)使用简单的数学函数对数据进行变换2)归一化又称为数据规范化(1)小数定标规范化；(2)最小-最大规范化；(3)零-均值规范化（z-score规范化）●属性构造：通过已知的属性构建出新的属性，然后放入属性集中，有助于挖掘过程●离散化：数值属性的原始值用区间标签或概念标签替换，如分箱法和直方图分析法离散化处理1)对此变量进行排序2)选择某个点作为候选断点，根据给定的要求，判断此断点是否满足要求3)若候选断点满足离散化的要求，则对数据集进行分裂或合并，再选择下一个候选断点4)重复步骤2和3，如果满足停止准则，则不再进行离散化过程，从而得到最终的离散结果15.分箱●等深分箱: 按记录数进行分箱，每箱具有相同的记录数，每箱的记录数称为箱的权重，也称箱子的深度。
可以按箱的平均值、按箱中值或者按箱的边界等进行平滑：1)按箱的平均值平滑：箱中每一个值被箱中的平均值替换2)按箱的中值平滑：箱中的每一个值被箱中的中值替换3)按箱的边界平滑：箱中的最大和最小值被视为箱边界，箱中的每一个值被最近的边界值替换● 等宽分箱 (binning): 在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围设定为一个常量，称为箱子的宽度14.异常数据处理方法：● 删除有异常的数据的记录：直接把存在的异常数据删除，不进行考虑 ● 视为缺失值：将异常数据看成缺失值，按照缺失值的处理方法进行相应操作● 平均值修正：使用前后两个观测值的平均值代替或者使用整个数据集的平均值代替● 不处理：将异常数据当成正常数据进行操作 16. 常用的数据补插方法：● 最近邻补插：使用含有缺失值的样本附近的其他样本的数据替代。
或者前后数据的平均值替代等● 回归方法，对含有缺失值的属性。
使用其他样本该属性的值建立拟合模型，然后使用该模型预测缺失值● 建立合适的插值函数缺失值，使用该函数计算出近似值代替 第四章基于统计决策的概率分类法 贝叶斯决策()()()()X X X p P p P i i i ωωω||=(0-1)损失最小贝叶斯决策分类器的错误率：错误率的计算或估计方法：①按理论公式计算；②计算错误率上界；③实验估计(1)两类问题的错误率：①将来自ω1类的模式错分到R2中去。
②将来自ω2类的模式错分到R1中去（2）多类情况错误率：正态分布的对数似然比、对数似然比的概率分布、正态分布最小错误率贝叶斯决策的错误率错误率的估计：已设计好分类器时错误率的估计（先验概率未知——随机抽样、先验概率已知——选择性抽样），未设计好分类器时错误率的估计（样本划分法、留一法）第五章特征选择与提取1.特征选择和提取的目的：经过选择或变换，组成识别特征，尽可能保留分类信息，在保证一定分类精度的前提下，减少特征维数，使分类器的工作即快又准确。
2.特征的要求●具有很大的识别信息量。
即应具有很好的可分性。
●具有可靠性。
模棱两可、似是而非、时是时非等不易判别的特征应丢掉●尽可能强的独立性。
重复的、相关性强的特征只选一个●数量尽量少，同时损失的信息尽量小3.特征选择和特征提取的异同4.类别可分性测度：(1)基于距离的可分性测度：①类内距离和类内散布矩阵（特征选择和提取的结果应使类内散布矩阵的迹愈小愈好）②类间距离和类间散布矩阵（类间散布矩阵的迹愈？愈有利于分类）③多类模式向量间的距离和总体散布矩阵(2)基于概率分布的可分性测度①散度的定义:散度等于两类的对数似然比期望值之和②散度的性质：J ij=J ji、J ij为非负、散度愈大，两类概率密度函数曲线相差愈大，交叠愈少，分类错误率愈小、散度具有可加性、加入新的特征，不会使散度减小③两个正态分布模式类的散度5.基于类内散布矩阵的单类模式特征提取：6.K-L变换：7.特征选取择的准则：散布矩阵准则、散度准则8.特征选择的方法：最优搜索算法、次优搜索算法第五章回归分析1.回归分析（Regression Analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
包含：一元线性回归、多元线性回归、多项式回归2.回归分析主要解决两个问题：确定几个变量之间是否存在相关关系，如果存在，找出它们之间适当的数学表达式。
根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值。
3.回归分析的步骤：确定变量、建立预测模型、进行相关分析、计算预测误差、确定预测值4.一元线性回归：最小二乘法、拟合优度检验、线性关系的显著性检验、回归参数的显著性检验。
最小二乘法：第六章频繁模式挖掘1.频繁模式概述：项集：包含0个或者多个项的集合支持度s：事务中同时包含集合A和集合B的百分比置信度c：事务中同时包含集合A和集合B的事务数与包含集合A的事务数的百分比2.关联规则挖掘的步骤：（1）找出所有频繁项集，即大于或等于最小支持度阈值的项集（2）由频繁项集产生强关联规则，这些规则必须大于或等于最小支持度阈值和最小置信度阈值。