数据挖掘知识
2.数据挖掘技术基础知识
8 8 8
3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
80
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KDD
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以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
17 17 17
㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
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一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
数据挖掘-知识点
1、数据库与数据仓库的对比数据库 数据仓库面向应用 面向主题数据是详细的 数据是综合和历史的保持当前数据 保存过去和现在的数据数据是可更新的 数据不更新对数据的操作是重复的 对数据的操作是启发式的操作需求是事先可知的 操作需求是临时决定的一个操作存取一个记录 一个操作存取一个集合数据非冗余 数据时常冗余操作比较频繁 操作相对不频繁查询基本是原始数据 查询基本是经过加工的数据事务处理需要的是当前数据 决策分析需要过去和现在的数据很少有复杂的计算 有很多复杂的计算支持事务处理 支持决策分析2、OLTP与OLAP，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁联机事物处理（On Line Transaction Processing的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
OLTP OLAP数据库数据 数据仓库数据细节性数据 综合性数据当前数据 历史数据经常更新 不更新，但周期刷新对响应时间要求高 响应时间合理用户数量大用户数量相对较小面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持决策需要面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动3、数据字典和元数据：数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。
由：数据项；数据结构；数据流；数据存储；处理过程5部分组成。
元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述（数据仓库字典）外，还有以下三类元数据 ：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据4、数据从数据库到知识的流程：DB-->DW-->OLAP-->DM-->KDD-->DSS-->AI5、数据挖掘的含义：知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取知识。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
大数据挖掘基础知识解析
大数据挖掘基础知识解析随着互联网和物联网的迅速发展，各种形式的数据不断涌现，大数据时代已经到来。
如何从海量数据中找到有用的信息，并为企业和个人决策提供依据，已经成为当今社会所关注和追求的问题。
而大数据挖掘作为从数据中发掘规律和知识的一种重要手段，正在被广泛应用。
本文将对大数据挖掘的基础知识进行解析。
一、什么是大数据挖掘？大数据挖掘是指在大数据集中发现新的、有价值的、难以被发现的知识和信息的过程，它是通过挖掘数据的内在联系和规律来获得有用的信息。
大数据挖掘需要结合多个学科的理论和技术，如企业决策分析、机器学习、数据库管理、高性能计算等。
二、大数据挖掘的应用领域（1）金融领域。
通过大数据挖掘，可以对金融市场的趋势和风险进行分析和预测，以便制定有效的投资策略。
（2）医疗领域。
医疗数据是一个重要的大数据源，大数据挖掘可以帮助医生和医院进行患者诊治方面的决策，判断病情的严重性，诊断疾病，对医疗资源进行优化调配。
（3）市场营销。
大数据挖掘可以分析和预测消费者的购物行为和购买趋势，以便制定更加精准的市场营销策略和增加销售额。
（4）社交媒体。
大数据挖掘可以对社交媒体数据进行分析，帮助企业了解和掌握用户的需求和喜好，以便进行更有针对性的产品研发和服务。
三、大数据挖掘的主要技术与方法（1）数据集成。
大数据挖掘需要从各个数据源中搜集数据，并将其进行整合和清洗，以便于后续的处理与分析。
（2）数据预处理。
数据预处理是大数据挖掘中的一个重要步骤，它包括数据采样、数据过滤、数据转换、数据标准化等。
通过对数据进行预处理，可以确保数据的质量和可信度。
（3）数据探索性分析。
数据探索性分析可以帮助挖掘潜在的模式和知识。
它主要包括可视化和统计分析两个方面。
（4）分类预测。
分类预测是大数据挖掘中的一项重要任务，它可以将数据集中的对象分为几个不同的类别，以便于后续的决策分析。
（5）聚类分析。
聚类分析是大数据挖掘中的一种无监督学习方法，它可以将数据集中的对象分为若干个不同的簇，以便于挖掘簇内的规律和知识。
数据挖掘基础知识要点梳理
数据挖掘基础知识要点梳理数据挖掘是一项通过发现和分析大量数据以提取有用信息的过程。
这项技术广泛应用于商业、金融、医疗和其他领域，以帮助组织做出更明智的决策。
为了更好地理解数据挖掘的基础知识和要点，本文将梳理数据挖掘的重要概念和技术。
1. 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、异常和趋势的过程。
其目标是提取出对于业务决策有意义的信息，并根据这些信息进行预测和优化。
2. 数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括以下步骤：a) 数据清洗：清理数据并处理缺失值、重复值和异常值。
b) 数据集成：将多个数据源整合到一个统一的数据集中。
c) 数据转换：将数据转换成合适的格式和表示形式，以便进行分析。
d) 数据挖掘：使用各种技术和算法来发现模式、关联和趋势。
e) 模式评估：评估挖掘结果的有效性和可行性。
f) 结果解释：解释挖掘结果并将其应用于实际业务问题。
3. 数据挖掘的应用数据挖掘可以应用于各个领域，例如：a) 市场营销：通过分析客户数据来识别潜在消费者群体和需求趋势。
b) 银行和金融：用于信用评估、客户关系管理和欺诈检测。
c) 医疗保健：用于疾病预测、生物信息学和药物研发等。
d) 社交网络：用于社交推荐、用户行为分析和关系网络挖掘等。
4. 常用的数据挖掘技术和算法a) 分类算法：用于将数据集分类为已知类别。
b) 聚类算法：用于将数据集分为相似组。
c) 关联规则挖掘：用于发现数据项之间的关联关系。
d) 预测建模：用于根据历史数据进行未来趋势预测。
e) 异常检测：用于识别与正常模式不符的异常数据。
5. 数据挖掘的挑战和限制进行数据挖掘时，还会面临一些挑战和限制，例如：a) 数据质量问题：包括数据缺失、数据错误和噪声干扰等。
b) 高维数据：随着数据维度增加，挖掘和分析变得更复杂。
c) 隐私和安全问题：在处理敏感数据时需要保护隐私和数据安全。
d) 解释性问题：模型的黑盒性可能使解释结果变得困难。
总结：数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，通过清洗、集成、转换、挖掘和评估等步骤来实现。
数据挖掘复习知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。
挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。
预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。
孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。
聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。
第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。
数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。
面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：多个异构数据源。
时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。
非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。
联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。
联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。
数据挖掘导论知识点总结
数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。
在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。
它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。
数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。
二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。
三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。
聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。
关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。
异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。
预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。
四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。
统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。
机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。
数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。
数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。
数据挖掘的基础知识和应用案例
数据挖掘的基础知识和应用案例数据是当今社会最宝贵的资源之一，而数据挖掘则是将这些数据转换为有价值的信息。
在互联网时代，我们每天都产生大量的数据，例如搜索记录、交易数据、社交媒体活动等，这些数据包含了丰富的信息，如果能够将其挖掘出来，就能为企业、政府和个人带来巨大的价值。
1.数据挖掘基础知识1.1 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
这个过程包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约等，其目的是将原始数据转换为适合挖掘的数据。
数据清理是指对数据进行纠错、缺失值填补、异常值处理等操作，以确保数据的质量。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，并去除重复数据。
数据变换是指对数据进行归一化、降维、离散化等操作，以便于后续的算法处理。
数据规约是将数据集缩小到可以处理的大小，可以通过随机抽样、聚类等方式实现。
1.2 数据挖掘算法数据挖掘算法是指用于从数据中挖掘出模式和关系的数学方法和技术。
主要包括分类、聚类、关联规则和预测等四种常见算法。
分类算法是将数据进行分类，例如将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
聚类算法是将相似的数据进行分组，例如将顾客根据购买习惯分为不同的群体。
关联规则算法是用于寻找数据中的关联关系，例如购买商品A的人也有可能会购买商品B。
预测算法是根据已有的数据对未来进行预测，例如预测股票价格。
1.3 最佳实践数据挖掘的最佳实践包括选择合适的算法、确定特征、调整参数、评估模型等。
选择合适的算法要考虑数据的特征、目标和数据大小等因素。
确定特征是指选择重要的特征来进行挖掘，可以通过特征选择算法来实现。
调整参数是指对算法参数进行调整，以获得最佳性能。
评估模型是指对算法的结果进行评估，例如使用交叉验证和AUC等指标来评估分类算法的性能。
2.应用案例2.1 推荐系统推荐系统是利用用户的历史行为和其他信息来推荐相似的产品或服务，例如淘宝和京东的商品推荐。
推荐系统的实现需要大量的数据并使用复杂的算法，例如协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等。
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2014年12月18日5时6分
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分类 VS 预测 相同点
两者都需要构建模型来估计未知值
不同点
分类法主要是用来预测类标号（分类属性值） 预测法主要是用来估计连续值（量化属性值
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统计学与数据挖掘的区别
数据
样本数量不同（在统计学中样本数量大于30，则成为大样本） 数据来源和质量不同 数据挖掘既可以处理结构化数据，也可以处理非结构化和异型数据 有些数据挖掘的分析方法是统计学中没有的，如强调实时分析（协同过滤） 统计分析方法在对大规模数据处理时不能像数据挖掘那样采用神经网络、遗传算法等 机器学习的方法 模型（统计学） VS 模式（数据挖掘） 统计建模强调模型的普适性，数据挖掘强调从数据中发现模式 统计学强调模型，运算量居于次要地位 数据挖掘的精华在于结果的未知性，强调探索性分析，与之对应的是算法而不是模型 统计学：以数学为基础，每种方法有严格的证明体系（主成分分析，回归分析） 数据挖掘：采用合理的算法，这些算法不全都有坚实的数学基础作支撑。
其中和是回归系数，可以根据给定的数据 点，通过最小二乘法来求得
多元回归：Y = + 1X1 + 2 X2
线性回归的扩展，设计多个预测变量，可以 用最小二乘法求得上式中的，1 和2
非线性回归：Y = + 1X1 + 2 X22+ 3
X33
对不呈线性依赖的数据建模 使用多项式回归建模方法，然后进行变量变 换，将非线性模型转换为线性模型，然后用 最小二乘法求解
方法
模型（模式）
算法
方法论
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怎么做数据挖掘？
数据挖掘一般流程
定义问题 数据理解 数据预处 理 建立模型 实际挖掘 工作 评价和解 释 应用
各步骤之间互相影响、反复调整，形成一种螺旋式上升的过程
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数据导入
数据预处理
模型挖掘
EP
1 2
(t pi
O pi )
2
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优点
• 预测精度总的来说较高
• 健壮性好，训练样本中包含错误时也可正常工作
• 输出可能是离散值、连续值 • 对目标进行分类较快
缺点
• 训练（学习）时间长
• 蕴涵在学习的权中的符号含义很难理解 • 很难跟专业领域知识整合
决策树的生成包括两个阶样本中选择包含信息量最大的属性作为根节点 其次，中间结点是该根节点出发的的所有子集中包含信息量最大的属性 树的修剪 识别并删除那些反映噪声或孤立点的分支
决策树的构建过程是一个递归的过程，所以需要确定停止条件，否则过程将不会结束。一种 最直观的方式是当每个子节点只有一种类型的记录时停止，但是这样往往会使得树的节点过多，导 致过拟合问题（Overfitting）。另一种可行的方法是当前节点中的记录数低于一个阀值， 那么就停止分割，将记录中出现比例最大对应的分类作为当前叶节点的分类。
数据挖掘基本知识与算法介绍
数据应用部 黄金宝 2014-5-16
2014年12月18日5时6分
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目录
数据挖掘的基本概念 数据挖掘流程 数据挖掘的基本算法 数据挖掘应用及演示案例
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什么是数据挖掘？
存在太多数据挖掘的定义，但基本上有这样一种描述结构
To find / discover / extract / dredge / harvest 、、、 Interesting / novel / useful / implicit / actable / meaningful 、、、 Information / knowledge / patterns / trends / rules / anomalies 、、、
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Bagging技术演示
boost技术演示
2014年12月18日5时6分
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预 测 注：预测是构造和使用模型评估给定样本可能具有的属性 或值空间. 常用的预测方法 回归分析
神经网络
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回归分析 线性回归：Y = + X
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2.感知机
感知机原理： 神经元i的输入（神经元J输出）为
Ii
[w ij xj
i ]
作用函数为[0,1]型阶梯函数
Xj为神经元j的输入，wij是连接权值，神经元i的输出为
Oi f(I i )
设神经元i的期望输出为D,通过样本学习，修正权值，使得计算输出和期望 输出之差尽可能小 3.BP神经网络 （1）多层网络结构（不仅有输入、输出结点还有一层或多层隐结点，每一层 连接都对应一个连接权值和结点阀值） （2）作用函数为(0，1)S型函数 （3）误差公式为
它们同时输入神经元j，神经元的单输出用oj表示
特性2：输入类型：兴奋性和抑制性
生物神经元具有不同的突触性质和突触强度，其对输入 的影响是使有些输入在神经元产生脉冲输出过程中所 起的作用比另外一些输入更为重要。图(b)中对神经 元的每一个输入都有一个加权系数wij，称为权重值， 其正负模拟了生物神经元中突触的兴奋和抑制，其大
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优点
• 算法简单，易理解
• 有坚实的数学理论支撑，同时有稳定的分类效率
缺点
• 模型假设的各属性之间相互独立，这个在实际应用中很
难实现
2014年12月18日5时6分
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常用的分类方法——神经网络
神经网络是一组连接的输入/输出单元，每个连接都与一个权相连。 在学习阶段，通过调整神经网络的权，使得能够预测输入样本的 正确标号来学习。 1.MP模型 每个神经元的状态只取0或1，分别代表抑制与兴奋，每个神经元 的状态由MP方程决定： （其中Wi是权值，T是阀值，f(x)是作用函数） y f[ Wi x Ei T ] 1.[0,1]阶梯函数
2014年12月18日5时6分
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其他的分类方法
Logistic回归
支持向量机（SVM） k-最临近分类(K-NN) 遗传算法 粗糙集方法
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提高分类法的准确性 Bagging技术和boosting技术都通过将T个学习得到的分 类法C1,C2…CT组合起来，从而创造一个改进的分类法C* Bagging技术 对训练集S进行T次迭代，每次通过放回取样选取样本集St， 通过学习St得到分类法Ct 对于未知样本X，每个分类法返回其类预测，作为一票 C*统计得票，并将得票最高的预测赋予X Boosting技术 每个分类Ct赋予一个权值 Ct的权值取决于分类准确率
student?
no no
yes yes
excellent no
fair yes
2014年12月18日5时6分
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常用的分类方法——贝叶斯分类
贝叶斯分类利用统计学中的贝叶斯定理，来预测类成员的概率，即给定 一个样本，计算该样本属于一个特定的类的概率。（假设每个属性之间 都是相互独立的，并且每个属性对分类问题产生的影响都是一样的） 算法过程; 1.待分类项X=(a1、a2、….an)，其中a为X的一个特征的属性 2.类别集合Y=(c1、c2、…cn),现在计算P(c1/X)、P(c2/X).. P(cn/X)
3
数据挖掘的理解
• 数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示 出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信 息的非平凡过程。
要点一
• 数据挖掘是一种决策支持过程，它主要 基于人工智能、机器学习、模式识别、统
要点二
计学、数据库、可视化技术等，高度自动
化地分析企业的数据，做出归纳性的推理， 从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整 市场策略，减少风险，做出正确的决策。
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分类（有监督的学习过程，根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现
有数据，并用来分类新数据）
第一步，建立一个模型，描述预定数据类集和概念集
分类算法
训练数 据集
分类规则
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
应用决策树: 对未知样本进行分类
在决策树上对新样本从根结点开始，按照样本属性的取值，逐渐沿着决策树向下， 直到叶节点，该叶节点代表的类就是新样本的类别
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优点
• 决策树简单易理解，容易生成便于解释的规则
• 既能处理数值型属性，也能处理非数值型的属性 • 能在相对较短时间内对大量数据源作出可行且效果良好的结果（高
3根据贝叶斯定理P(ci/X)= P(X/ci)* P(ci)/ P(X)=
4.计算P(ck/X)= max(P(ci/X))=max(
P(aj/ci)* P(ci)/ P(X)
P(aj/ci)* P(ci)/ P(X))
5.对所有的类别P(X)是常数，故P(aj/ci)* P(ci）最大项对应的类别就是X所属 类别
In massive data / large data set / large database / data warehouse 、、、
Wisdom Knowledge Information Data
2014年12月18日5时6分
Knowledge + experience Information + rules Data + context