数据挖掘导论
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘导论是一门研究如何从大量数据中提取有用信息的学科。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，旨在发现数据中的模式、关联和趋势，并利用这些信息来做出预测和决策。
在数据挖掘导论中，我们首先需要了解数据挖掘的基本概念和流程。
数据挖掘的流程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
每个步骤都有其独特的目标和方法。
数据挖掘导论中的一个重要概念是数据预处理。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、集成、转换和规约的过程。
清洗数据可以去除噪声和异常值，集成数据可以将多个数据源合并为一个一致的数据集，转换数据可以将数据转换为适合挖掘的形式，规约数据可以减少数据的维度和存储空间。
特征选择是数据挖掘导论中的另一个关键步骤。
特征选择是指从所有可用的特征中选择最具预测能力的特征。
通过特征选择，我们可以减少模型的复杂性，提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是数据挖掘导论中的核心步骤。
模型构建可以使用各种机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以根据数据的特征和目标来构建预测模型。
在构建模型时，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
模型评估是数据挖掘导论中的另一个重要步骤。
模型评估可以使用各种指标来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1值等。
通过模型评估，我们可以选择最佳的模型，并对其进行优化和改进。
最后，数据挖掘导论中的模型应用是将构建好的模型应用于实际问题中。
模型应用可以帮助我们做出预测和决策，解决实际的业务问题。
例如，我们可以利用数据挖掘技术来预测用户购买行为、分析市场趋势、优化运营策略等。
总之，数据挖掘导论是一门重要的学科，它可以帮助我们从大量数据中提取有用信息，并做出预测和决策。
通过掌握数据挖掘导论的基本概念和技术，我们可以更好地利用数据来解决实际问题，提高决策的准确性和效率。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的技术。
它结合了统计学、人工智能和数据库技术，可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、流程和常用算法，以及其在实际应用中的一些案例。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是指通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现并提取出有用的信息和知识。
它可以帮助我们发现数据中的模式、关联、异常和趋势，从而为决策提供支持。
数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的组，关联规则挖掘是找出数据中的关联关系，异常检测是发现数据中的异常值。
二、数据挖掘的流程数据挖掘的流程主要包括问题定义、数据收集与预处理、特征选择与转换、模型选择与建立、模型评估与验证等步骤。
1. 问题定义：明确需要解决的问题，并确定数据挖掘的目标。
2. 数据收集与预处理：收集相关的数据，并对数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理操作，以确保数据的质量和完整性。
3. 特征选择与转换：选择对问题有意义的特征，并对数据进行转换，以便于后续的建模和分析。
4. 模型选择与建立：选择适合问题的数据挖掘算法，并建立相应的模型。
5. 模型评估与验证：对建立的模型进行评估和验证，以确定模型的准确性和可靠性。
三、常用的数据挖掘算法数据挖掘算法有很多种，常用的包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法等。
1. 决策树：通过构建树形结构来表示决策规则，可以用于分类和预测。
2. 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，用于分类和概率估计。
3. 支持向量机：通过寻找最优超平面来进行分类和回归。
4. 神经网络：模拟人脑神经元之间的连接和传递过程，用于分类和预测。
5. 聚类算法：将数据分为相似的组，常用的聚类算法有K均值、层次聚类等。
四、数据挖掘的应用案例数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，例如市场营销、金融风险评估、医疗诊断等。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取实用信息的过程。
它涉及使用计算机技术和统计学方法来分析和解释数据，以便从中获取有关未来趋势和行为的洞察力。
在本文中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用。
1. 数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量数据中提取实用信息的过程。
它主要包括以下几个方面的内容：1.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它涉及数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指处理数据中的噪声和缺失值，以确保数据的质量。
数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中。
数据变换是将数据转换为适合进行挖掘的形式，例如将数据编码为数值型。
数据规约是通过减少数据集的大小来提高挖掘效率。
1.2 数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据分为不同的类别，例如将客户分为高价值和低价值客户。
聚类是将数据分为相似的组，例如将顾客分为不同的市场细分。
关联规则挖掘是发现数据中的相关关系，例如购买某种商品的人也会购买另一种商品。
异常检测是发现数据中的异常值，例如检测信用卡欺诈行为。
1.3 模型评估和选择在数据挖掘过程中，需要评估和选择不同的模型来解释数据。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
准确率是指分类模型预测正确的样本比例，召回率是指分类模型正确预测为正类的样本比例，F1值是准确率和召回率的调和平均值。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：2.1 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测等。
通过分析客户的历史交易数据和个人信息，可以预测客户的信用风险，并为银行和金融机构提供决策支持。
2.2 零售领域在零售领域，数据挖掘可以用于市场细分、商品推荐和销售预测等。
通过分析顾客的购买历史和偏好，可以将顾客分为不同的市场细分，并向他们推荐适合的商品。
同时，数据挖掘还可以预测销售量，匡助零售商合理安排库存和采购计划。
数据挖掘导论
1.2.2过程
1)定义问题
要想充分发挥数据挖掘的价值，必须要对目标有 一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。否则， 很难得到正确的结果。
选择 数据 目标数据
2)数据的选择 数据选取的目的是确定目标数据，根据所定义的 问题的需要从原始数据库中选取相关数据或样本,并从 中选择出适用于数据挖掘应用的数据。
从商业数据到商业信息的进化
进化阶段 数据搜集 (60年代 年代) (60年代) 商业问题 “过去五年中我的 总收入是多少？ 总收入是多少？” 支持技术 产品厂家 IBM CDC Oracle Sybase Informix IBM Microsoft Pilot Comshare Arbor Cognos Microstrategy Pilot Lockheed IBM SGI 其他初创公司 产品特点 提供历史性的、 提供历史性的、静 态的数据信息
KDD的出现
基于数据库的知识发现（KDD）一词首次出现 在1989年举行的第十一届AAAI学术会议上。 1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届KDD国 际学术会议（KDD’95）。 由Kluwers Publishers出版，1997年创刊的 《Knowledge Discovery and Data Mining》是该 领域中的第一本学术刊物。（计算机领域中国 的顶级刊物：5个）
第1章 数据挖掘导论
1.1 数据挖掘的发展背景 1.2 数据挖掘定义 1.3 数据挖掘过程 1.4 数据挖掘功能 1.5 数据挖掘应用 1.6 数据挖掘发展
• 1.1数据挖掘的发展背景
人类已进入一个崭新的信息时代 ，数据库中存储 的数据量急剧膨胀
数据库急剧膨胀
大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大 堆问题： 信息过量，难以消化 信息真假难以辨识 信息安全难以保证 信息形式不一致，难以统一处理
数据挖掘导论（完整版）
数据挖掘导论（完整版）⼀分类算法
KNN
神经⽹络
⽀持向量机
适⽤于⾼维数据
决策树
gini系数
熵系数
⼆聚类算法
K-均值
基于原型，划分类型
不适⽤密度差别⼤，形状差异⼤
DBSCAN
基于密度
三关联⽅法
apriori
剪枝
⽀持度
置信度
FR-growth
四组合⽅法
bagging
原理：有放回抽样，63%
random forest
boosting
原理：迭代，修改权重
五数据预处理
缺失值
重复值
异常值 -- 离群点
特征提取（维归约） -- PCA
特征选择
离散化&⼆元化 -- 某些分类算法的要求
变量变换
标准化 -- 某些算法的要求，KNN
简单函数变化（log）
四变量特征
连续/离散
定量/定性
nominal 标称、ordinal 序数、internal 区间、 ratio ⽐率。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中模式、关联和趋势的过程。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，旨在从大数据集合中提取有价值的信息。
在本文中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、方法和应用，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据挖掘的基本概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指从大量数据中发现、提取、分析和解释潜在的、有价值的模式、关联和趋势的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据中的规律，从而做出更准确的预测和决策。
1.2 数据挖掘的过程数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：（1）问题定义：明确挖掘的目标和需求。
（2）数据采集：收集和获取相关数据。
（3）数据预处理：清洗、集成、转换和规范化数据。
（4）特征选择：从原始数据中选择最具代表性的特征。
（5）模型构建：选择合适的模型和算法进行建模。
（6）模型评估：评估模型的性能和准确度。
（7）模型优化：对模型进行调优和改进。
（8）模型应用：将模型应用于实际问题中，得出有价值的结论。
1.3 数据挖掘的方法数据挖掘的方法包括：（1）分类：将数据分为不同的类别或标签。
（2）聚类：将数据分为相似的组别。
（3）关联规则挖掘：发现数据中的关联关系。
（4）预测：根据已有数据预测未来的趋势和结果。
（5）异常检测：发现数据中的异常或离群值。
二、数据挖掘的应用2.1 金融领域数据挖掘在金融领域的应用非常广泛。
它可以帮助银行和金融机构进行信用评估、风险管理和欺诈检测。
通过分析客户的历史交易数据和个人信息，可以预测客户的信用风险，并及时采取相应的措施。
2.2 零售业数据挖掘在零售业中的应用也非常重要。
通过分析顾客的购买历史和行为模式，可以进行个性化推荐和定价策略。
此外，数据挖掘还可以帮助零售商预测销售趋势，优化库存管理和供应链。
2.3 健康医疗数据挖掘在健康医疗领域的应用越来越多。
通过分析患者的病历数据和基因组数据，可以预测疾病的风险和治疗效果。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源调配和病例分析。
数据挖掘-数据挖掘导论
2
数据
数据库 管理
数据仓库
数据挖掘
数据智能 分析
解决方案
图-- 数据到知识的演化过程示意描述
随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人 们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务， 业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技 术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供 其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的 知识”。为有效解决这一问题，自二十世纪 9 年代开始，数据挖掘技术逐步发展起 来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将 这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各 业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视 为是数据管理与分析技术的自然进化产物，如图-- 所示。
）。事实上， 一部人类文明发展史，就是在各种活动中，知识的创造、交流，再创造不断积累的 螺旋式上升的历史。
客观世界 客观世界
收集
数据 数据
分析
信息 信息
深入分析
知识 知识
决策与行动
图-- 人类活动所涉及数据与知识之间的关系描述
计算机与信息技术的发展，加速了人类知识创造与交流的这种进程，据德国《世 界报》的资料分析，如果说 ( 世纪时科学定律（包括新的化学分子式，新的物理关 系和新的医学认识）的认识数量一百年增长一倍，到本世纪 / 年代中期以后，每五 年就增加一倍。这其中知识起着关键的作用。当数据量极度增长时，如果没有有效 的方法，由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的信息和知识，人类显然就会感 到像大海捞针一样束手无策。据估计，目前一个大型企业数据库中数据，约只有百 分之七得到很好应用。因此目前人类陷入了一个尴尬的境地，即“丰富的数据”（ *）而“贫乏的知识0（'
数据挖掘导论
数据挖掘导论
数据挖掘是一种通过发现和提取大量数据中隐藏的模式、关联和趋势的过程。
它是从大规模数据集中提取实用信息的一种方法，通常用于匡助企业做出决策、预测未来趋势以及发现隐藏的知识。
在数据挖掘导论中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用。
这将包括以下几个方面：
1. 数据挖掘的定义和目标：
我们将解释数据挖掘的概念，并讨论它的目标和应用领域。
数据挖掘旨在从大量数据中发现实用的信息，匡助企业做出更好的决策。
2. 数据挖掘的过程：
我们将介绍数据挖掘的基本过程，包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型部署。
这些步骤是数据挖掘过程中必不可少的组成部份。
3. 数据挖掘的技术：
我们将介绍常用的数据挖掘技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
这些技术可用于从数据中提取实用的信息，并匡助企业做出决策。
4. 数据挖掘的应用：
我们将探讨数据挖掘在不同领域的应用，包括市场营销、金融、医疗和社交网络等。
数据挖掘可以匡助企业发现市场趋势、预测销售额、诊断疾病和推荐个性化产品等。
5. 数据挖掘的挑战和未来发展：
我们将讨论数据挖掘面临的挑战，如数据质量、隐私保护和算法效率等。
同时，我们还将展望数据挖掘的未来发展方向，如深度学习、自动化和实时数据挖掘等。
通过学习数据挖掘导论，您将了解数据挖掘的基本概念和技术，掌握数据挖掘的基本过程，并了解数据挖掘在不同领域的应用。
这将为您在实际工作中应用数据挖掘提供基础，并匡助您做出更好的决策。
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人工神经网络的突破
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了HNN神经网 络模型，对神经网络理论的发展产生了深远的影响。他引入了“能量 函数”的概念，使得网络稳定性研究有了明确的判决。HNN的电子电 路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础，并应用于一些计算复杂 度为NP完全型的问题，如著名的“巡回推销员问题（TSP）”。
人类神经网络
生物神经系统是一个有高度组织和相互作用的数量巨大的细胞组织群体。 人脑大约有10e11-10e13个左右的神经细胞（神经元）。 每个神经元都是独立的，均有自己的核和自己的分界线或原生质膜。 神经元之间的相互连接从而让信息传递的部位被称为突触（Synapase）。 当神经细胞受到外界一定强度信号的刺激时，会引起兴奋，并出现一次可 传导的动作电位（即神经冲动）。 单个神经元可以从别的细胞接受多个输入，由于输入分布于不同的部位， 对神经元影响的比例（权重）是不相同的。 多个神经元以突触联接形成了一个神经网络。
BP神经网络、径向基函数网络等模型均属于前向网络类型。
人工神经网络的互连模式
输出反馈的前向网络
输出层对输入层有信息反馈，即每一个输入节点都有可能接受来 自外部的输入和来自输出神经元的反馈，这种模式可用来存储某 种模式序列，如神经认知机即属于此类。
MP模型
MP模型属于一种阈值原件模型，由美国Mc Culloch和Pitts提出 的，是大多数神经网络模型的基础。
1984年，Hinton等人对Hopfield模型引入模拟退火方法，提出了 Boltzmann机模型。
1986年，Rumelhart提出了反向传播学习方法（BP算法），解决 了多层前向神经网络的学习问题，证明了多层前向网络具有很强的学 习能力。
神经元
人工神经网络是对生物神经系统的模拟。它的信息处理功能是由 网络单元（神经元）的输入输出特性（激活特性）、网络的拓扑结构 （神经元的连接方式）、连接权大小（突触联系强度）和神经元的阈 值（可视为特殊的连接权）等决定。
MP模型
MP模型
感知器
简单感知器例子
感知器异或问题无解
层叠感知器求解
多层感知器求异或的一个解
1 210ຫໍສະໝຸດ 011 0.51 12
10
-1 -012
1 1.5
01
010
01
-1 -1.5
多层感知器
只要隐层和隐层单元数足够多，多层感知器网络可实现任何模式 分类。 但是，多层网络的权值如何确定，即网络如何进行学习，在感知 器上没有得到解决。 当年Minsky等人就是因为对于非线性空间的多层感知器学习算法 未能得到解决，使其对神经网络的研究作出了悲观的结论，在一 个时期内，阻碍了神经网络的发展。
数据挖掘导论
福建医科大学 郑伟成
人工神经网络的发展
1969年，美国著名人工智能专家Minsky和Papert对Rosenblatt 的工作进行了深入的研究， 出版了有较大影响的《Perceptron》一 书，指出感知机的功能和处理能力的局限性，甚至连XOR（异或） 这样的问题也不能解决，同时指出如果在感知机中引入隐含神经 元，增加神经网络的层次，可以提高神经网络的处理能力，但是无 法给出相应的网络学习算法。 Minsky和Papert的观点是悲观的。
神经元结构模型
人工神经元模型是生物神经元的抽象和模拟，是神经网络的最基本 处理单元，一般是多输入-单输出的非线性器件。
ui
神经元模型常用一阶微分方程来描述（模拟生物神经网络突触膜电 位随时间变化的规律），即
神经元的输出转化函数
神经元的输出转化函数
人工神经网络的互连模式
前向网络
神经元分层排列，组成输入层、隐含层（可以有若干层）和输出 层。每一层的神经元只接受前一层神经元的输入。输入模式经过 各层的顺次变换后，在输出层输出。各神经元之间不存在反馈。 感知器和误差反向传播算法中使用的网络都属于这种类型。
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进入上世纪80年代，首先是基于“知识库”的专家系统的研究与运 用，在许多方面取得了较大成功。但实际应用情况表明，专家系统并 不像人们所希望的那样高明，特别是在处理视觉、听觉、形象思维、 联想记忆以及运动控制等方面，传统的计算机和人工智能技术面临重 重困难。模拟人脑的智能信息处理过程，如果仅靠串行逻辑和符号处 理等传统的方法来解决复杂的问题，会产生计算量的组合爆炸。
人脑的数据处理
从宏观上讲，人脑的信息处理过程有如 下特点：
人脑对信息可以进行学习和记忆 人脑对信息有归纳整理的功能 人脑可以接受多种类型的信息 人脑具有多种思维的能力
信息学中的数据处理
并行分布处理的工作模式 与信息存贮合二为一 能接受和处理模糊的、模拟的、随机的信息 信息处理的系统性 求满意解而不是精确解
上世纪60年代以来集成电路和微电子技术日新月异的发展，使 得电子计算机的计算速度飞速提高，给人工智能从实验室走向实用 带来了希望。这些技术进步给人们造成这样的认识：以为串行信息 处理及以它为基础的传统人工智能技术的潜力是无穷的，这就暂时 掩盖了发展新型计算机和寻找新的人工智能途径的必要性和迫切性。
人工神经网络的发展