数据挖掘概念与分类算法(适配主题)
数据挖掘技术中的分类算法解析
数据挖掘技术中的分类算法解析数据挖掘技术是指利用计算机科学、统计学、模式识别等知识，从海量数据中发现有价值的信息和知识的一种技术手段。
而分类算法则是数据挖掘技术中的一种重要方法，可以对数据进行分类、识别和预测。
一、分类算法的定义及特点分类算法是数据挖掘中常用的技术算法之一，它基于已知的训练数据，通过学习和找到数据中的规律，并把这些规律融入到模型中，从而对未知的数据进行分类。
分类算法具有以下几个特点：1. 能够预测未知数据的分类分类算法能够根据已知数据的类型和特征，建立分类模型，进而预测未知数据的分类。
这种能力对于各种领域的数据分析和业务应用具有非常重要的意义。
2. 依赖训练数据分类算法通过学习已知数据，得出分类模型。
因此，算法的准确性和效果很大程度上取决于训练数据的质量和数量。
3. 可以处理多类别问题分类算法能够处理多类别问题，即将数据分为两类或更多类别，而且每个类别之间相对独立。
二、常见的分类算法1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，其根据样本数据的特征、划分标准、剪枝等因素构建决策树。
决策树算法不仅能够直观地反映分类的流程，而且容易理解和实现。
因此，它广泛应用于数据挖掘领域。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于核函数的分类方法，其致力于找到一个超平面，将不同类别的数据分隔开。
支持向量机算法具有较高的准确度和鲁棒性，在处理高维空间数据时能够发挥其优势。
3. K近邻算法K近邻算法是一种基于距离度量的分类方法。
其思想是对于未知样本，将其与训练集中的所有样本进行距离计算，找出距离最近的K个样本，然后根据这K个样本所属的类别，对未知样本进行分类。
4. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的分类方法，其核心思想是假设各个输入变量相互独立，然后根据已知数据计算每个可能分类的概率，最终选取概率最大的分类。
三、选择合适的分类算法在实际应用中，选择合适的分类算法有以下几点需要注意：1. 根据数据特征选择算法不同的分类算法适用于不同类型的数据，因此，根据数据的特征选择合适的算法能够提高分类效果和准确度。
数据挖掘中的分类算法
数据挖掘中的分类算法随着信息时代的来临，数据的规模和复杂程度越来越大。
如何从这些庞大的数据中提取出有价值的信息，成为了现代科学技术发展中的重要问题。
分类算法是数据挖掘领域中的一个重要研究方向，其主要应用在数据分类、预测和模式识别等领域。
本文将从分类算法的基本原理、常用算法及其应用方面进行简单介绍和讨论。
一、基本原理分类算法是一种通过对已有数据进行学习，将其应用到新的数据中进行分类和预测的方法。
这种算法通常以训练数据集和测试数据集为基础，通过对训练数据集的学习，得到分类器模型，再将其应用到测试数据集中进行分类预测。
分类算法的核心思想就是通过训练数据的学习，建立样本和属性之间的关系，从而实现对未知数据进行分类或预测的目的。
二、常用算法1. 决策树算法决策树算法是一种通过构建树状结构来进行分类或预测的算法。
这种算法通常是通过对样本数据集进行划分，从而建立树状结构，每个节点代表一个特征值，在节点间赋予不同的属性权重，最终得到决策树。
决策树的分类效果和建树算法密切相关，常见的建树算法有“ID3决策树算法”、“CART决策树算法”等。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率算法，它假设属性之间相互独立。
该算法的主要思想是，根据特定条件下的先验概率来计算属性出现的条件概率，并通过计算后验概率，从而得到进行分类的结果。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等方面有着广泛的应用。
3. 支持向量机支持向量机是一种线性分类算法，其核心思想是在数据集中找到最大间隔的线性超平面，将其作为分类界面。
该算法具有高精度和强鲁棒性的特点，适合于处理高维数据，广泛应用于图像处理、信号处理等领域。
三、应用1. 垃圾邮件过滤垃圾邮件过滤是分类算法的一个典型应用。
通过对邮件内容、主题等属性进行分析，判断是否为垃圾邮件。
常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
这些算法通过对样本数据的学习，建立分类器模型，从而实现垃圾邮件过滤的目的。
关于大数据基本概念及数据挖掘的算法
关于大数据基本概念及数据挖掘的算法大数据是指由传统数据处理工具无法处理的、具有海量、高速、高维特征的数据集合。
随着互联网的快速发展和社会信息化的进程，各行各业都积累了庞大的数据资源，这些数据蕴含着宝贵的信息和价值。
数据挖掘作为从海量数据中发现隐藏的模式和规律的一种技术，成为了大数据时代的重要应用之一数据挖掘是从大数据中自动或半自动地发现模式、规律和知识的过程。
其关键任务包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
以下将介绍几种常用的数据挖掘算法。
1.关联规则算法关联规则算法是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
通过计算不同项集之间的支持度和置信度，可以得出频繁项集和关联规则。
其中，支持度表示一个项集出现的频率，而置信度表示关联规则的可靠性程度。
关联规则算法在市场营销、购物篮分析等领域有广泛的应用，可以帮助商家更好地了解客户需求、提高销量。
2.分类算法分类算法是将数据集中的实例按照一定标准分为不同类别的过程。
它通过构建分类模型来将未知实例分类到已知的类别中。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
分类算法在医疗诊断、航空飞行安全等领域有广泛的应用，可以帮助人们进行预测和判断。
3.聚类算法聚类算法是将数据集中的实例按照相似度或距离等标准划分为若干个不同的簇的过程。
聚类算法通过寻找数据集中的内在结构，可以帮助人们发现数据之间的相似性。
常见的聚类算法有K均值、层次聚类等。
聚类算法在客户细分、图像分析等领域有广泛的应用，可以帮助人们进行分类和归类。
4.预测算法预测算法是根据历史数据建立数学模型，通过对未来数据的预测来帮助决策和规划。
常见的预测算法有回归分析、时间序列分析等。
预测算法在金融风控、气象预报等领域有广泛的应用，可以帮助人们预测和规避风险。
5.神经网络算法神经网络算法是模拟人脑神经元之间相互连接的计算系统，通过多层次的网络结构和权重调整来进行学习和推理。
神经网络算法在图像识别、语音识别等领域有广泛的应用，可以帮助人们进行模式识别和模式生成。
数据挖掘算法介绍
数据挖掘算法介绍1.分类算法：分类算法主要应用于将数据分为不同类别的问题。
其中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等。
决策树算法通过构建树状结构对数据进行分类，树的节点表示属性，边表示属性值。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算出现一些类别的概率来进行分类。
支持向量机算法通过寻找一个能将不同类别的样本分隔开的超平面来进行分类。
神经网络算法模拟人脑的工作原理，通过调整网络连接权重来进行分类。
2.聚类算法：聚类算法主要应用于将数据集中的数据划分为不同的组别。
其中常用的聚类算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN等。
K均值算法通过将数据集划分为K个簇来进行聚类，步骤包括初始化聚类中心、计算每个点到聚类中心的距离、将每个点划分到最近的聚类中心、更新聚类中心等。
层次聚类算法从单个点开始逐步将点合并成簇，形成层次关系。
DBSCAN算法通过定义半径和最小样本数来区分核心点、边界点和噪音点，从而进行聚类。
3. 关联规则挖掘算法：关联规则挖掘算法主要用于发现数据项之间的关联关系。
其中最经典的算法是Apriori算法。
Apriori算法通过将数据集中的项集按照出现频率进行排序，然后生成候选项集进行和剪枝，最终得到频繁项集和关联规则。
4. 异常检测算法：异常检测算法主要用于发现数据集中的异常点或者异常模式。
常用的异常检测算法包括LOF（局部离群因子）、One-class SVM（单类支持向量机）和Isolation Forest等。
LOF算法通过计算每个点与其周围邻居的距离和密度来判断一个点是否为异常点。
One-class SVM算法通过将数据集映射到高维空间中，然后计算样本点到高维空间中分离超平面的距离来判断是否为异常点。
Isolation Forest算法基于随机划分的思想，通过构建随机划分树来判断一个点是否为异常点。
此外，还有一些特定领域的数据挖掘算法，如时间序列分析、图挖掘、文本挖掘等。
数据挖掘中的分类算法及应用
数据挖掘中的分类算法及应用数据挖掘在当今信息爆炸的时代中扮演着重要的角色。
它是从大量数据中提取有用信息和模式的过程，以帮助人们做出更明智的决策。
分类算法是数据挖掘中最常用的技术之一，它可以将数据分为不同的类别，从而帮助我们理解和预测事物的归属。
一、决策树算法决策树算法是一种常见的分类算法，它通过构建一个树状结构来表示数据的分类规则。
决策树算法的优点是易于理解和解释，适用于各种类型的数据。
它可以根据数据的特征进行分割，并根据特征的重要性来决定分割的顺序。
决策树算法在市场营销、医疗诊断和金融风险评估等领域有广泛的应用。
例如，在市场营销中，决策树算法可以帮助企业确定目标客户群体。
通过分析客户的购买历史、兴趣和行为特征，决策树算法可以将客户分为不同的类别，从而帮助企业制定有针对性的营销策略。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间相互独立，通过计算给定类别的条件下特征的概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是计算简单、速度快，并且对于大规模数据集效果较好。
它在文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域有广泛的应用。
举个例子，朴素贝叶斯算法可以用于垃圾邮件过滤。
通过分析邮件的内容和发件人的信息，朴素贝叶斯算法可以计算出给定邮件是垃圾邮件的概率。
如果概率超过一个阈值，则将该邮件标记为垃圾邮件，从而提高用户的邮件过滤效果。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过构建一个超平面来分割不同类别的数据，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。
支持向量机算法的优点是适用于高维空间和非线性数据，具有较强的泛化能力。
它在图像识别、生物信息学和金融市场预测等领域有广泛的应用。
以图像识别为例，支持向量机算法可以将图像中的不同物体分割开来。
通过提取图像的特征，并将其映射到高维空间，支持向量机算法可以找到一个超平面，使得不同物体的特征点尽可能地分离开来。
这样，当新的图像出现时，支持向量机算法可以根据其特征点的位置来判断物体的类别。
数据挖掘分类与聚类算法基础知识
数据挖掘分类与聚类算法基础知识数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和模式的过程。
在处理海量数据时，分类和聚类算法是常用的数据挖掘技术。
本文将介绍数据挖掘的基本概念和常见的分类与聚类算法。
一、数据挖掘概述数据挖掘是一种通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从海量数据中发现未知关系、规律和模式的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的信息，从而做出有针对性的决策。
二、数据挖掘分类算法1. 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类算法，通过对数据集进行分割，将数据划分到不同的叶节点上，从而实现对数据的分类。
决策树算法易于理解和解释，适用于处理离散型数据。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算样本在给定条件下的条件概率，来进行分类。
它假设各个特征之间相互独立，适用于处理文本分类等问题。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的分类算法，它通过构造一个超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法具有较强的泛化能力和鲁棒性，适用于处理高维数据和非线性问题。
4. K近邻算法K近邻算法是一种基于实例的分类算法，它通过计算样本与训练集中的K个最近邻的距离，来确定样本的类别。
K近邻算法简单有效，但对异常点敏感。
三、数据挖掘聚类算法1. K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，它通过将数据集划分为K个簇，并使簇内的样本之间的距离最小化，簇间的距离最大化。
K均值算法简单高效，但对初始点的选择敏感。
2. 均层聚类算法均层聚类算法通过逐步合并相邻的簇来构建聚类结果。
它从最小的簇开始，不断合并距离最近的簇，直到满足停止条件。
均层聚类算法适用于处理层次化的聚类结构。
3. 密度聚类算法密度聚类算法根据样本的密度来划分簇，它将密度相对较高的样本划分为一簇，而密度较低的样本则为噪声或者边界点。
密度聚类算法适应于聚类结构不规则的情况。
四、算法选择与评价在实际应用中，选择合适的分类与聚类算法需要考虑多个因素，如数据类型、算法复杂度和准确度等。
数据挖掘中的分类算法设计
数据挖掘中的分类算法设计数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式的过程。
其中，分类算法是数据挖掘中的一种重要方法，旨在将数据按照一定规则进行分类，并预测新数据的分类。
本文将探讨数据挖掘中的分类算法设计。
一、分类算法的基本概念分类算法是指将数据按照一定规则进行分类的方法。
它通过训练数据集来学习规则，并将学习到的规则应用到新数据中进行分类。
分类算法通常分为监督学习和非监督学习两种。
监督学习是指在数据集中已经给出了目标属性，并建立一个模型来预测新数据的目标属性。
监督学习分类算法包括决策树、神经网络、朴素贝叶斯等。
在监督学习中，我们需要通过已有的数据集进行训练，并使用已知的输出特征来预测未知的输出特征。
非监督学习是指在数据集中没有给出目标属性，并通过对数据集的分析和处理来发现有价值的信息和模式。
非监督学习分类算法包括聚类、关联规则挖掘等。
在非监督学习中，我们并不知道预测输出特征的值，而是需要我们通过数据挖掘的技术来挖掘出隐含的模式和结构。
二、常用的分类算法设计1. 决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据进行分类，来构建一棵树形结构。
决策树的节点代表一个属性或特征，边代表属性之间的关系，最底层的节点代表每个类别。
通过对节点的判断，我们可以将数据进行分类。
决策树分类算法由于其易于理解和解释、计算复杂度较低的特点，在许多领域得到了广泛的应用，如医疗、金融和电子商务等。
2. 神经网络神经网络是一种类似于人类神经网络的分类算法，它通过学习和处理，来进行分类和预测。
神经网络通过模拟人脑的神经元之间的连接，将数据转化为特征向量，并根据这些特征向量来进行分类和预测。
神经网络分类算法具有自适应性和容错性等特点，在人类视觉、机器翻译、语音识别和自然语言处理等领域得到了广泛的应用。
3. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯理论的分类算法。
在朴素贝叶斯中，我们需要确定每个特征对分类结果的影响权重，并使用训练集中的数据来计算这些权重。
数据挖掘原理与算法分类
数据挖掘原理与算法分类数据挖掘是从大量数据中发现、提取和呈现隐藏在其中的有用信息的过程。
它涉及使用一系列算法和技术来处理和分析数据，以便找出模式、趋势和规律。
在数据挖掘中，有许多原理和算法可以应用于不同的任务和问题。
下面是一些常见的数据挖掘原理和算法分类。
1.分类算法：分类是数据挖掘中最常见的任务之一、分类算法用来将数据分为不同的类别。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归和支持向量机。
-决策树是一种通过训练数据生成树形决策规则的算法。
它通过对特征进行递归划分来构建一棵决策树，用于预测目标变量的类别。
-朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的概率分类算法。
它将实例分配给最可能的类别，基于特征出现的概率。
-逻辑回归是一种广义线性模型，用于预测二元或多元离散的目标变量。
它通过将特征与目标变量之间的关系建模为概率函数来进行分类。
-支持向量机是一种用于二元分类和回归的监督学习算法。
它通过在特征空间中构建一个最优的超平面来进行分类。
2.聚类算法：聚类是将数据分为相似的组的任务。
聚类算法试图找到数据集中的内在结构和模式。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN。
-K均值聚类是一种基于距离度量的迭代聚类算法。
它根据数据点之间的距离将数据分为k个簇，使得簇内的点距离簇中心最小。
-层次聚类是一种通过递归划分或合并簇来构建树形聚类结果的算法。
它可以通过不同的距离度量和聚类规则来生成不同的聚类层次。
-DBSCAN是一种基于密度的聚类算法。
它通过寻找高密度的数据点并将其连接到簇中，从而将数据分为不同的簇。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
- Apriori算法是一种基于频繁项集的迭代算法。
它通过生成候选项集，并通过扫描事务数据来计算其支持度，从而找到频繁项集和关联规则。
- FP-growth算法是一种基于前缀树结构的高效关联规则挖掘算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
算法（Algorithm）：一个定义完备（well-defined）的过程，它以 数据作为输入并产生模型或模式形式的输出 描述型挖掘（Descriptive） vs 预测型挖掘（Predictive）
描述型挖掘：对数据进行概括，以方便的形式呈现数据的重要特征 预测型挖掘：根据观察到的对象特征值来预测它的其他特征值 描述型挖掘可以是目的，也可以是手段
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
• Odds: 目标事件发生的数量 / 非目 标事件发生的数量. • Odds ratio= prob(目标事件 )/prob(非目标事件)=p/(1-p)
p = prob(目标事件) prob表示事件发生的概率
• Logit: log of odds ratio = log(p/(1-p)) • Logistic回归: 拟合下面的模型
常见方法
统计量，如均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等 统计图，如饼图、直方图、散点图、箱尾图等 模型，如聚类
什么不是数据挖掘？
定量分析（Quantitative Analysis）的需要存在企业管理运行的各 个侧面或环节，但并非所有的定量分析问题都可以归结到数据挖掘范 畴的问题。 简单的报表、图表及多维分析仍是日常分析工作的主要内容 小样本数据的分析传统统计分析方法更成熟有效，如趋势预测 某些特定业务问题无法用数据挖掘算法加以解决，例如
聚类（模型、描述型）
对数据分组以形成新类，类标记是未知的 例如：市场细分
孤立点探测（Outlier Detection）（模式、预测型）
分析异常或噪声数据的行为模式 例如：欺诈检测
广东移动数据挖掘项目中的数据挖掘算法
客户流失 (分类模型、Logistic回归算法) 彩铃WAP购买倾向预测 (分类模型、Logistic回归算法) 彩信增量销售预测 (分类模型、Logistic回归算法) 彩铃用户流失预测 (分类模型、Logistic回归算法) 客户价值增长预测 (分类模型、Logistic回归算法) 竞争对手流失预测 (分类模型、Logistic回归算法) 集团客户分群 (聚类模型、K-Means算法) 集团客户级别打分 (分类模型、Logistic回归算法) 产品关联分析 (关联规则) 个人客户分群分析 (聚类模型、K-Means算法) 集团客户流失预警模型 (AHP方法 + Logistic回归算法)
方法
模型（模式） 算法
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
方法论
统计学：以数学为基础，每种方法有严格的证明体系 数据挖掘：采用实验方法，不具有很强的严谨性
数据挖掘相对于统计学的特点
使用数据挖掘工具无须具备太专业的统计知识，处理大量的实际数据更 有优势，使得数据挖掘人员可以集中精力在业务建模方面 数据挖掘从大型数据库提取所需数据，利用专属计算机软件进行分析， 更能满足企业的需求 从理论的角度来看，数据挖掘与统计学不同，其目的在于方便企业的末 端使用者应用，而非为统计学家提供检验工具
思考模型（Contemplative Model）：参数化路径，如场景分析
公式模型（Formulaic现象 Model ）：模型化路径，如数据挖掘 ＝ 模型 ＋ 误差
Reporting ROI
数据挖掘寻找的是模型 !
Ad Hoc Queries Predictive Modபைடு நூலகம்ling
Stage 3 Stage 2 Why did it happen ?
NAME Tom Merlisa George Joseph RANK YEARS TENURED Assistant Prof 2 no Associate Prof 7 no Professor 5 yes Assistant Prof 7 yes
训练集 分类学习
训练集
分类器
NAME RANK Jef Professor
数据挖掘基本概念与算法介绍
目录
数据挖掘的基本概念 数据挖掘的基本概念 数据挖掘与统计分析 数据挖掘的基本算法 数据挖掘实施方法论
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 、、、
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 数据挖掘的前提是占有大量数据，统计中的实验设计、抽样设计并不适用 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 统计分析方法在对大规模数据处理时占用系统的资源和时间太多，不适宜采用，因此数 据挖掘大量采用神经网络、遗传算法等人工智能方法
聚类分析（无监督学习过程，统计分析中的主要技术）
– K-Means – Self Organizing Map (SOM)
数据分类（有监督学习过程）
– 统计分类技术：距离判别，费雪判别，贝叶斯判别 – 数据挖掘中的分类技术 ：决策树，神经网络
其他方法
– – – – 相关分析 主成分分析 回归分析 序列分析
几类基本的挖掘算法
关联规则（模式、描述型）
发现数据集中的频繁模式 例如：buy(x,”diapers”)
buy(x,”beers”) [0.5%, 60%]
分类与预测（模型、预测型）
发现能够区分或预测目标变量（唯一的）的规则或者函数 分类的目标变量一般是范畴型的，而预测则是数量型的，并不必然带有任何时间延 续型的暗示 例如：股票市值的预测，病人病情的判断
目录
数据挖掘的基本概念 数据挖掘与统计分析 数据挖掘的基本算法 数据挖掘的基本算法 数据挖掘实施方法论
几个基本概念
模型（Model） vs 模式（Pattern）
数据挖掘的根本目的就是把样本数据中隐含的结构泛化（Generalize）到总体（ Population）上去 模型：对数据集的一种全局性的整体特征的描述或概括，适用于数据空间中的所有 点，例如聚类分析 模式：对数据集的一种局部性的有限特征的描述或概括，适用于数据空间的一个子 集，例如关联分析
数据离散化
数据简化的一部分, 但非常重要 (尤其对于数值型数据来说)
数据挖掘过程中的数据探索
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）
探索性地查看数据，概括数据集的结构和关系 对数据集没有各种严格假定 “玩”数据
主要任务
数据可视化（a picture is worth a thousand words） 残差分析（数据＝拟合 + 残差） 数据的重新表达（什么样的尺度－对数抑或平方跟－会简化分析？） 方法的耐抗性（对数据局部不良的不敏感性，如中位数耐抗甚于均值）
数据挖掘过程中的数据预处理
数据清洗
填充缺失值, 修均噪声数据, 识别或删除孤立点, 并解决数据不一致问题 主要分析方法：分箱（Binning）、聚类、回归
数据集成
多个数据库、数据方或文件的集成
数据变换
规范化与汇总
数据简化
减少数据量的同时, 还可以得到相同或相近的分析结果 主要分析方法：抽样、主成分分析
Information / knowledge / patterns / trends / rules / anomalies 、、、
In massive data / large data set / large database / data warehouse 、、、
Wisdom Knowledge Information Data
分类问题的基本定义
给定一数据集合（训练集）
数据记录由一系列变量组成 其中有一个变量是目标分类标签
寻找一模型，使目标分类变量值是其他变量值的一个函数 利用上述函数，一未知分类变量值的数据记录能够尽可能准确地被判 定到某一类别中去
一般会有另一独立地数据集（测试集）用以验证所构建分类函数的准确性 ，避免过度拟合
y
y = b0 + b1x + u
. . .
.
.
.
. .
x
Logistic回归进行分类和预测
LOGISTIC回归是一种特殊的回归模 型，与古典的线性回归模型不同，其 响应变量（Response Variable）是 一分类变量（Categorical Variable ）而非连续变量（Continuous Variable）。响应变量是一个二值化 的变量，通常以1\0表示某一事件发 生或者不发生。 应用Logistic回归得到的概率p通常表 示在将来某段时间后某一事件发生的 概率。
YEARS TENURED 4 ?
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
Jef is YES!
先回顾简单的二元线性回归问题
y = b0 + b1x + u
y称为被解释变量或者因变量，是一个连续变量
X称为解释变量或者自变量，是一个连续变量 b0 、b1称为回归系数 u是随机误差，一般假设服从标准正态分布
Knowledge + experience Information + rules Data + context