数据挖掘决策树上机内容.
数据挖掘 实验五 决策树
实验五关联规则
一．实验目的
1.熟悉SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence
Development Studio基本操作。
2.掌握数据仓库的基本构建方法。
3.进行数据预处理
4.创建决策树挖掘结构。
5.部署项目并处理挖掘模型并学会分析。
二．实验内容
1.数据的预处理
2. 创建Analysis Services 项目
3.创建数据源
4.创建数据源视图
5. 创建关联规则挖掘结构
6．部署项目并处理挖掘模型
7．模型解释
三．实验内容和分析
1.数据的预处理
将每个年级学生的编号用A1…,B1…,C1…表示；将所有实验数据设置成文本格式；
2.装载数据
3.创建Analysis Services 项目和数据源
4.创建数据源视图
5.创建关联规则挖掘结构
6.部署
7.模型解析
在规则选项中，可以发现一些比较有价值的规则，例如根据重要性的大小可知道，住校=2->出生地=2,出生地在城镇的一般都不会住校。
从依赖关系较强的网络中可以看出，从依赖关系网络图中可以看出，性别=2->b6=1;d39=1和父母在家
=1->b1=1;f7=1的置信度最高，说明性别和父母是否在家同住是非常重要的指标，女生从不会对身边的同学又推又挤以及从不会在课堂上搞恶作剧引同学发笑；与父母同住的学生从不会为了使其他人不喜欢某位同学而在那位同学背后散布流言或说他人坏话以及从不会觉得身体不舒服。
因此，父母与孩子同住与否，尤其对于女生，将会
在很大程度上影响其孩子的生活状况！。
数据挖掘-决策树PPT资料48页
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例
SPSS Modeler数据挖掘操作之决策树C5.0建模
模型预测精度的评价
11
在节点工具箱的【输出】选项卡中选择【分析】节点，与模型结果节点相连。
模型预测精度的评价
12
执行【分析】节点，所生成的结果如图所 示；可以看到，所建模的正确预测精度达 到了92%，模型比较理想
在【字段选项】中选择【类型】节点，添加到数据流中，设置参数指定变量 角色，如图所示
建立决策树模型
8
在【建模】选项卡中选择【C5.0】节点，添加到数据流中。执行C5.0节点生 成模型，模型名列在流管理窗口的【模型】选项卡中，模型结果节点自动连 接数据流中
运行模型
9
选择流管理窗口中的【模型】选项卡，右击鼠标，选择弹出菜单中的【浏览】 选项，浏览模型结果，如图所示
SPSS Modeler数据挖掘操作之 决策树C5.0建模
案例数据
1
从DRUG.txt文件的数据为以往有大批患有同种疾病的不同病人，服用五种药物中的 一种（drugA, drugB, drugC, drugX, drugY ）之后取得了同样的治疗效果。案例 数据是随机选择挑选的部分病人服用药物前的基本临床检查数据，包括：血压（BP, 分为高血压HIGH，正常NORMAL,低血压LOW）、胆固醇（ol 分为正常 NORMAL和高胆固醇HIGH）、唾液中钠元素（Na）和钾元素（K）含量、病人年龄 （Age）、性别（Sex，包括男M和女F）等。
结果分析
10
可以看出，Na/K比值是选择药物时首先考虑的因素，其次是血压和胆固醇水 平。当病人的Na/K值高于14.642时，应选择drugY，无须考虑其他因素。当 病人的Na/K值低于14.642时，对于高血压病人，更适合选用drugA；对于低 血压病人和血压正常的病人，可选择drugX。性别对选择药物没有影响。
《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告
实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。
（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。
决策树(完整)
无缺失值样本中在属性 上取值 的样本所占比例
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
谢谢大家！
举例：求解划分根结点的最优划分属性
根结点的信息熵：
用“色泽”将根结点划分后获得3个分支结点的信息熵分别为：
属性“色泽”的信息增益为：
若把“编号”也作为一个候选划分属性，则属性“编号”的信息增益为：
根结点的信息熵仍为：
用“编号”将根结点划分后获得17个分支结点的信息熵均为：
则“编号”的信息增益为：
三种度量结点“纯度”的指标：信息增益增益率基尼指数
1. 信息增益
香农提出了“信息熵”的概念，解决了对信息的量化度量问题。香农用“信息熵”的概念来描述信源的不确定性。
信息熵
信息增益
一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升”越大。决策树算法第8行选择属性
著名的ID3决策树算法
远大于其他候选属性信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好
2. 增益率
增益率准则对可取值数目较少的属性有所偏好著名的C4.5决策树算法综合了信息增益准则和信息率准则的特点：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。
3. 基尼指数
基尼值
基尼指数
著名的CART决策树算法
过拟合：学习器学习能力过于强大，把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，导致泛化性能下降。欠拟合：学习器学习能力低下，对训练样本的一般性质尚未学好。
过拟合无法彻底避免，只能做到“缓解”。
不足：基于“贪心”本质禁止某些分支展开，带来了欠拟合的风险
预剪枝使得决策树的很多分支都没有“展开”优点：降低过拟合的风险减少了训练时间开销和测试时间开销
决策树算法在数据挖掘中的研究与应用
（ ）数 据 结 构 。树 结 点 的结 构 定 义 如 １
下：
（ ） 策树 决 策树 学 习是 应 用 最 广 的 ２决
归纳 推 理 算 法 之 一 它是 一 种 逼 近 离 散 函
数 的方 法 ． 对 噪 声 数 据 有 很 好 的 鲁 棒 性 ． 且 能够 学 习析 取 表 达式
点 ． 针 对 其 缺 点进 行 改进 。 并 关键 词 数 据 挖 掘 决 策树 中 图分 类 号 Ｔ ２４ Ｐ ７ Ｉ Ｄ３ 信 息 增 益 训 练 集 熵 文 献标 识 码 Ａ
１ 基 本 概 念
（ ） 据挖 掘 。数 据 挖 掘 （ ａａ ｉｉｇ １数 Ｄ ｔＭ ｎｎ ） 就 是 从 大量 的 、 完 全 的 、 噪声 的 、 糊 不 有 模 的 、 机 的 实 际应 用 数 据 中 ， 取 隐 含 在 其 随 提
棵 决 策 树 能 对 一 个 例 子 做 出 正 确 类
ｐ ｂｉ ｄｕ ｌ ｈｉｔＰ ｎ ）｛ ｕｌ ｏ ｂｅ （ ，ｉｔｎ ｃ ｎ
ｄ ｕ ｌ ； ｏ ｂ ｅ ｘ
别判断所需的信息量为：
Ｅ ｔ ｐ （ ） 一 ｐ Ｐ ． Ｐ ｎｒ ｙ Ｓ ＝ Ｐｌ Ｐ１ ｎ ｏ 。 ｏ
维普资讯
决策 树算法在数据挖掘中的研究与应用
付红伟 张爱 华 张 志 强 郭 辉
４ ０３ ） ３０５ （ 军事 经 济学 院计 算机 教研 室 湖 北 武汉
摘 要 决 策 树 方 法 因其 简 单 、 观 、 直 准确 率 高等 特 点 在 数 据挖 掘 及 数 据 分 析 中得 到 了广 泛 的 应 用 。 绍 了 介 决 策树 中 最基 本 的 算 法— — Ｉ ３算 法 的 一 般 知 识后 ，根 据 实例 深 入 分 析 了该 算 法 的设 计 思 想 、程 序 实现 及 优 缺 Ｄ
数据挖掘上机操作题
数据挖掘上机操作题本文档旨在提供一些数据挖掘的上机操作题，帮助学生巩固和应用所学的知识。
以下是一些实用的题目，供参考和练。
题目一：数据预处理请按照以下步骤进行数据预处理：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 处理缺失值：检查并决定如何处理数据中的缺失值。
3. 处理异常值：检查并决定如何处理数据中的异常值。
4. 处理重复数据：检查数据中是否存在重复数据，并决定如何处理。
5. 对数据进行归一化处理：选择合适的归一化方法并应用于数据集。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
题目二：特征选择请根据以下步骤进行特征选择：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 计算特征之间的相关性：使用相关系数或其他方法计算特征之间的相关性，并选择相关系数较低的特征。
3. 使用特征选择算法：选择一个适当的特征选择算法（如卡方检验、信息增益等），并应用于数据集，选择出最重要的特征。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
题目三：数据聚类请按照以下步骤进行数据聚类：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 数据预处理：按照题目一的步骤对数据进行预处理。
3. 选择聚类算法：选择一个适当的聚类算法（如K-means、DBSCAN等）并应用于数据集。
4. 聚类结果分析：分析聚类结果并进行可视化展示。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
题目四：关联规则挖掘请按照以下步骤进行关联规则挖掘：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 数据预处理：按照题目一的步骤对数据进行预处理。
3. 设置最小支持度和置信度：根据数据集的大小和要求，设置适当的最小支持度和置信度。
4. 运行关联规则挖掘算法：应用Apriori算法或其他适当的算法，挖掘关联规则。
5. 分析并解释关联规则：对挖掘得到的关联规则进行分析和解释。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
数据挖掘决策树课程设计
数据挖掘决策树课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念，掌握决策树的基本原理与应用场景。
2. 学会运用决策树算法进行数据分析，并能够解释分析结果。
3. 掌握决策树算法的优缺点，了解其在实际应用中的局限性。
技能目标：1. 能够运用决策树算法构建分类模型，对未知数据进行分类预测。
2. 学会使用相关软件工具（如Excel、Python等）实现决策树算法，解决实际问题。
3. 能够运用决策树对数据进行可视化展示，提高数据分析报告的可读性。
情感态度价值观目标：1. 培养学生独立思考、主动探索的学习习惯，激发对数据挖掘领域的兴趣。
2. 增强学生的团队合作意识，提高沟通协调能力，培养良好的团队协作精神。
3. 培养学生具备严谨的科学态度，能够客观、公正地评价决策树算法在实际应用中的效果。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，以实际应用为导向，注重理论与实践相结合。
通过本课程的学习，使学生能够掌握决策树算法的基本原理，具备运用决策树进行数据分析的能力，并在此基础上，形成对数据挖掘领域的兴趣，培养良好的团队协作精神和科学态度。
为实现课程目标，后续教学设计和评估将围绕具体学习成果展开，确保课程目标的达成。
二、教学内容1. 引入数据挖掘基本概念，讲解决策树的基本原理，分析其应用场景。
- 教材章节：第2章 数据挖掘概述，第3章 决策树基本原理。
- 内容列举：数据挖掘定义、任务与过程；决策树结构、分类原理；实际应用案例分析。
2. 详细讲解决策树构建、剪枝方法，以及评估指标。
- 教材章节：第4章 决策树构建与剪枝，第5章 模型评估与选择。
- 内容列举：ID3、C4.5、CART算法；预剪枝、后剪枝方法；准确率、召回率、F1值等评估指标。
3. 实践操作：使用软件工具实现决策树算法，解决实际问题。
- 教材章节：第6章 数据挖掘工具与应用。
- 内容列举：Excel、Python等软件操作；数据预处理、决策树建模、结果分析。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
因子分析
• 因子分析：是设法将原来众多具有一定 相关性( 比如P 个指标) , 重新组合成一组 新的互相无关的综合指标来代替原来的 指标。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合, 作为新的综合指标。
读取文本数据与查看数据
读取文本数据与查看数据
实例
关联分析
• 例1 对商场中的数据进行分析 数据集有：18个属性，1000个记录； Cardid--age描述的是客户的基本信息； 后面是客户购买商品的数据；
首先,要明白我们是对什么样的数据进行分析的? 在这里我们是对顾客购买信息做关联分析，一种 商品和另外一种商品之间是否有一定的关联性
Clementine可以读取的数据格式
• 文本格式数据 ������ • SPSS/SAS数据 ������ • Excel，Access，dBase，Foxpro，Oracle， SQL Server，DB2等数据库 • 用户输入数据
Clementine数据分析步骤
读取数据 数据整理 字段和记录 数据理解 建模 模型评估 结果发布
• Clementine的结果非常直观，它并不是告 诉你谁跟谁之间的关联度有多大；它是站 在商业的角度告诉你，哪些物品应该放在 一起，哪些物品同时出现的几率大，
• 接入web图 • 用科学的方式来改变销售策略
决策树
• 例1 对商场中的数据进行分析 数据集有：18个属性，1000个记录； Cardid--age描述的是客户的基本信息； 后面是客户购买商品的数据；
• 针对数据BASKETS1n建立一棵决策树； • 目标：那些顾客是健康食品购买者 分析的目标群已从商品信息转到客户基本信息；
• • • • • •
什么是健康食品购买着？ 找出健康食品购买者， 健康食品购买者=fruitveg+fish True:购买 F：没购erive:增加一个或多个属性集；
• • • • • •
1.7 通过双击来增加和连接节点 1.8 手工连接节点 1.9 在数据列中绕过节点 2.0 绕开一个节点 2.1 在当前的连接中增加节点 2.2 删除节点间的连接
2 读取数据文件
• 目的 ������ 掌握Clementine如何读取文本格式数据 了解Clementine可以读取的数据格式 ������ 掌握Clementine中的字段类型和方 向
Clementine 面板
•
Clementine 可视化程序使用基础
• • • • • • 鼠标应用 ������ 三键与双键鼠标 ������ 左键 选择节点或图标置于流区域 ������ 右键 激活Context菜单 ������ 中键 连接或断开两个节点 ������ 帮助
节点操作
• 1.3 节点选项板 在clementine系统窗口底部的选项板 (palette)中装有用来建立数据流的所有可能的 节点。 1、收藏夹(Favorites):用于存放最常用的节点 2、数据源(sources)：用来将数据读clementine 系统的节点
• 练习1 • 读入数据文件BASKETS1n • 针对某商场的购物资料对数据进行分析。使用关 联分析方法找出商品在出售时是否存在某种联系； • 为了得到购买某种商品的顾客特征，采用决策树 方法对顾客分类。 • 练习2 • Newschan数据文件进行决策树分析
因子分析
• 也称主分量分析 • 由霍特林(Hotelling)于1933年首先提出； • 利用降维思想，在损失很少信息的前提下 把多个指标转化为几个综合指标的多元统 计方法； • 每个主成分都是原始变量的线性组合； • 各个主成分之间是互不相关的；
3、记录选项(record ops)：用来在数据记录上 进行操作的节点，例如选择、合并和增加。 4、字段选项(Field ops):用来在数据字段上进 行操作的节点，例如过滤、导出新字段和确 定给出字段的数据类型。 5、图(Graphs):在建模之前和之后用来可视化 数据的节点。图包括点图、直方图、web节 点和评估图表。
读取数据文件
• • • • • • • • 内容及节点： ������ 2.1 Clementine可以读取的数据格式 ������ 2.2 读取文本数据与查看数据 ������ 2.3 读取SPSS数据 ������ 2.4 读取数据库数据 ������ 2.5 Clementine中的字段类型 ������ 2.6 Clementine中的字段方向 ������ 2.7 保存Clementine流
• 1.4 向数据流中增加数据流节点 从节点选项板中向数据流增加节点有三种 方式： 1、在选项板上双击一个节点 2、将一个节点从选项板上拖放到数据流区 域中 3、在选项板上点击一个节点，双击这个节 点来显示它的对话框。
• 1.5 删除节点 单击鼠标右键从菜单中选择删除 1.6 在数据流中连接节点 数据流区域的节点只有被连接在一起才能形 成一个数据流。节点之间的连接表明数据的 流向，就如数据从一个操作流向另一个。通 过双击鼠标左键操作
构建数据流
构建数据流
• 1.1 概述 使用clementine系统进行数据挖掘时， 应着重关注通过一系列节点来执行数据 的过程，这个过程被称作一个数据流 (stream).这一系列的节点代表了将对数 据进行的操作，而这些节点之间的联系 表明了数据流(stream)的方向。
• 1.2 建立数据流 Clementine系统独特的接口让用户可 以通过数据流的图表以可视化方式 挖掘数据。最基本的，用户可以使 用下列步骤建立一个数据流： ●向数据流区域中增加节点 ●连接节点形成一个数据流 ●指明任一节点或数据流的选项 ●执行这个数据流
6、建模(Modeling)：在clementine系统中可 用的代表有效建模算法的节点，例如神经 网络、决策树、聚类算法和数据排序。 7、输出(output)：用来给出clementine数据 的各种输出、图表和模型结果。 8、导出(export):以其他格式保存数据
在节点选项板(palette)上的Favorites 项目能够存入用户对clementine系统的习 惯用法。