数据挖掘的四种基本方法
分类方法
2
分类方法的类型
从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为 四种类型：
基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法。
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分类问题的描述
2．使用模型进行分类
首先评估模型（分类法）的预测准确率。 如果认为模型的准确率可以接受，就可以用它对类标号 未知的数据元组或对象进行分类。
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四 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 规则归纳
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基于距离的分类算法的思路
定义4 定义4-2 给定一个数据库 D={t1，t2，…，tn}和一 ， 组类C={C1，…，Cm}。假定每个元组包括一些数 ， 值型的属性值： 值型的属性值：ti={ti1，ti2，…，tik}，每个类也包 ， 含数值性属性值： 含数值性属性值：Cj={Cj1，Cj2，…，Cjk}，则分 ， 类问题是要分配每个t 类问题是要分配每个ti到满足如下条件的类Cj：
P( X | C i ) = ∏ P( xk | C i )
k =1 n
14
朴素贝叶斯分类(续)
可以由训练样本估值。 其中概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，……，P(xn|Ci)可以由训练样本估值。 ，
是离散属性， 如果Ak是离散属性，则P(xk|Ci)=sik|si，其中sik是在属性Ak上具有值xk的 的训练样本数， 类Ci的训练样本数，而si是Ci中的训练样本数。 中的训练样本数。 如果Ak是连续值属性，则通常假定该属性服从高斯分布。因而， 是连续值属性，则通常假定该属性服从高斯分布。因而，
两组数据相似度计算方法
两组数据相似度计算方法（实用版2篇）目录（篇1）1.引言2.两组数据的相似度计算方法概述3.方法一：欧氏距离4.方法二：余弦相似度5.方法三：Jaccard 相似度6.方法四：Jaro-Winkler 相似度7.总结与展望正文（篇1）一、引言在数据挖掘和机器学习领域，衡量两组数据之间的相似度是一项重要任务。
相似度计算方法可以帮助我们判断数据之间的相似程度，从而为数据融合、数据匹配等应用提供依据。
本文将介绍四种常用的两组数据相似度计算方法。
二、两组数据的相似度计算方法概述两组数据的相似度计算方法主要通过比较数据之间的差异来衡量其相似性。
常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度、Jaccard 相似度和Jaro-Winkler 相似度。
三、方法一：欧氏距离欧氏距离是最常见的距离度量方法，它计算两个数据点之间的直线距离。
对于两组数据，我们可以分别计算每对数据点之间的欧氏距离，然后取平均值作为两组数据的相似度。
欧氏距离适用于各种数据类型，但对于不同尺度的特征可能会产生误导。
四、方法二：余弦相似度余弦相似度是通过计算两组数据的夹角余弦值来衡量它们之间的相似性。
余弦值在 -1 到 1 之间，接近 1 表示两组数据非常相似，接近 -1 表示两组数据完全不相似。
余弦相似度对数据进行归一化处理，可以处理不同尺度的特征。
但它对数据中的极端值较为敏感。
五、方法三：Jaccard 相似度Jaccard 相似度主要用于处理集合数据。
它通过计算两个数据集合的交集与并集的比值来衡量它们之间的相似度。
Jaccard 相似度的取值范围为 0 到 1，0 表示两个集合完全不相似，1 表示两个集合完全相同。
六、方法四：Jaro-Winkler 相似度Jaro-Winkler 相似度是一种字符串匹配度量方法，它同时考虑了字符串中的长匹配和短匹配。
Jaro-Winkler 相似度可以处理不同长度的字符串，并具有较高的匹配性能。
七、总结与展望本文介绍了四种常用的两组数据相似度计算方法：欧氏距离、余弦相似度、Jaccard 相似度和 Jaro-Winkler 相似度。
高维数据离群点挖掘方式改进研究
２ ３ ０ ０ ０ ０ ）
要 ：对 高维数据 离群 点 降维 方法进行研 究 ，从 而提 高挖 掘 算 法的准确 度 以及挖 掘 的速度 。针对 传统 的 离群 点挖
掘 算法对 于 高维数据 的不适 用性 ，提 出 了基 于属性 的局部 离群 点挖 掘算 法 ，该 算 法 以局 部 线性嵌 入 降维算 法为基础 ，利
计 算机 光盘 软件 与应 用
信息技术应用研究
一 －
２ ０ １ ３ 年第 Ｏ ４ 期
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｃ Ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
高维数据离群点挖掘 方式改进研 究
董 飞 （ 安 徽 南瑞 继 远 软 件 有 限公 司 ，合肥
文献标识码 ： Ａ 文章编号：１ ０ ０ ７ — ９ ５ ９ ９（ ２ ０ １ ３ ）０ ４ — ０ １ ０ ８ — ０ ２
别 ，而离 群 点就被 定 义 为不属 于其 中任 何 一个类 别 的数据 对象 。但 利用 该方 法挖 掘 离群 点 的效率 较 低 ，而且 不 同的 聚 类算 法有 可 能产 生不 同的离群 点 ，其稳 定 性不佳 。 ２ ． ４ 基于 距离 挖掘 离群 点 基 于距 离 的离 群点 挖掘 算法 可 以对 五维 以上 的数 据进 行 处理 ，这 一 算法 在对 高维 数据 进 行处 理 时，其 时 间复杂 度 与数 据 的维度 及 处理 对象 个数 的平方 成正 比 且 具有参 数 敏感 性 。基 于距 离 的方法 只 能检测 出全局 的离群 点，无
数据的不 同类别、 描述数据类别 、 离群或异常的数据挖掘。 离群 点检 测 的主 要 目的是 在海 量 的数据 中研 究 少部 分异 常 数 据 对象 ，从而 找 出它们 的数 据模 式和 隐含 的信 息 。若 离 群 数 据 点不 是 由于误差 造 成 的，则 其往 往含 有较 大 的信 息 量 ，有 可 能每 一个 离群 点都 可 以包 含一 个不 同 的数据 规 则 模 式 ， 因此 ，对 离群 点 的研 究 意义 较大 ， 已经在 网络 入 侵 检 测 、 电子商 务犯 罪 、灾 害气候 预 报等 各个 领域 有 了成 功 的应用 和案例 。
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）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；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
离群数据挖掘综述
摘
要 ：通过 对 当前 有代 表性 的 离群 数据 挖掘 算 法的分析 和 比较 ， 总结 了各 算 法 的特 性及 优 缺 点 ， 为使 用 者 选
择、 学习 、 改进 算法提供 了依 据 。此 外 ， 对 高维数据 和 空间数据 中 离群检 测 的特殊 性 ， 针 在现 有 算 法的基 础 上 ， 分
Ｒｅ ｉｗ ｆＯｕ ｌｅ ｔ ｃ ｉ ｎ ｖ ｅ ｏ ｔ ｒ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｉ
ＨＵＡＮ Ｈｏ ｇｙ Ｇ ｎ －ｕ，Ｌ Ｎ Ｊａｘａ ｇ ＨＥＮ Ｃ ｏ ｇｃ ｅ ｇ，Ｆ ｎ －ｕ Ｉ ｉ—ｉｎ ，Ｃ ｈ ｎ －ｈ ｎ ＡＮ Ｍｉｇ ｈ ｉ
（ ｅ ａｏａｏｙｏ ａａＭｉｉ ＫｙＬ ｂｒｔ ｆＤ ｔ ｎｎ ｒ ｇ＆ Ｉ ｏｍ ｔｎＳ ａｉ ｆ Ｍｉｉｒ ｏ Ｅ ｕａｉｎ ＳａｉｌｎｏｍａｉｎＲｓａｃ ｅｔ ｏ Ｆ］ ｎ． ｕｈｕＵ ｉｒ ｎ ｒａｉ ｈ ｒ ｇｏ ｎｓ ｆ ｄ ｃｔ ， ｐ ｔ Ｉ ｒ ｔ ｆ ｏ ｎ ｔ ｙ ｏ ａ ｆ ｏ ｅｅｒ Ｃｎｅ ｆ ｕ ｈ ｒ ａ ｉ Ｆ ｚｏ ｎ ｅ ｖ
述。
统计学上 ， 离群 数据挖 掘 与 聚类分 析一 定 程度 上是 相 似 的， 因为聚类 的 目的在于寻找 性质相 同或 相近 的记录 ， 并归 为
一
个类 ， 根据离群 的意义 ， 些与所 有类 别性质 都不一 样 的记 那
录则为离群点。因此 ， 期 的离群检测 多见 于统计 领域 ， 早 一些 典型的具 有离群检测 功能 的聚类算 法有 Ｃ Ａ Ａ Ｓ Ｄ Ｓ Ａ Ｌ Ｒ Ｎ ， Ｂ Ｃ Ｎ， Ｏ ＴＣ Ｐ ＩＳ等 。然 而 ， 群 检测 与 聚类 分 析 有 着本 质 的 区 离 别， 因为聚类的 目的主要 在于寻 找类别 ， 群点 只是它们 的一 离 个附属物 ， 因此 ， 由聚类算 法挖 掘得 到的离群 点通 常是不 准确
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。
数据挖掘技术的深入研究
（ ）空问 数 据 挖 掘 地 理 数 据 与 其 它 类 型 数 ４
据 的一 个 重要 差 别就 是 它 的 空 间特 性 ［ 。 间 数据 ３空 ］ 挖掘 的 任务 有 ： 间分类 ， 间模 式 分 析 ， 间 数据 空 空 空 关 联 ， 间 聚类 分析 ， 空 空间 数 据 特征 分 析与 比较 ；
数 据 挖 掘 技 术 的 深 入 研 究
仲 红
（ 徽 大学计算 机系 ， 徽 安 安 合肥 ２０３ ） ３ ０ ９
摘
要 ： 论 了数 据 挖 掘技 术 的研 究进展 ， 讨 并对 四种 方法 进行 了深 入 的研 究 ： 关联 规 则 、 离群 数
据 、 于案 例 的推 理 、 基 支持 向 量机 ， 最后 提 出一 个基 于数据 挖 掘技 术 的 智 能 决 策 支持 系统 的框
联 网 上也 有众 多 的 数据 源 ， 种 知识 库 也 是 一 种 数 各 据源 ， 这些 数 据 源 上 的数 据挖 掘 正 吸 引着 越 来 越多
研 究人 员 的兴 趣 ；
（ ）可视 化 数 据 挖 掘 可 视 化 数 据 挖 掘 是 从 ６
收 稿 日期 ：０ ２ ｏ 一 Ｏ ２ｏ一 １ ４
１ 引 言
当今 现代 科学 技 术 的 快速 发 展 ， 得 数 据库 的 使 规 模 日益 扩 大 ， 储 的数 据 量 急剧 增 大 。 存 但是 ， 这 对
些 数 据 进行 分 析 处理 的工 具很 少 。 目前 的数 据 库 系 统 只能 对数 据 进 行存 取 ， 过 这种 方 式所 获 得 的信 通 息量 仅 仅 是 整 个 数 据 库 所 包 含 信 息量 的很 少 一部 分 。 而 隐藏 在 这些 数 据 内部 的 、 重要 的 信 息 ， 然 更 是
数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究
Ｑ： ｉ 王２
信 息 技 术
Ｃｈ ｉ ｎ ａ Ｎｅ ｗ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｐｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ
数据挖掘 技术在 电子商务管理 中的应用研பைடு நூலகம்
王 晓 鹏
（ 辽 宁地 质工程职业学 院信 息系，辽 宁 丹 东 １ １ ８ ０ ０ ８）
摘 要： 人们 希 望有 新 的技 术和 工具 对 大量数 据 进行 强有 力 的分析 ， 从 中提 取 出有价 值 的信 息 ， 为决 策者提供 必要 的 支持 。 基 于此 。本 文 对数 据挖 掘技 术 在 电子 商务 管理 中的应 用研 究。首 先论 述 了电子 商务 管理 中数 据挖 掘 技 术的 重要 作 用 ，从 构件 系统 平 台、后 台数 据 库搭 建 、编 程语 言三 方 面论 述 了 电子 商务 系统 的 实现 。讨论 了建 立 系统的 数据 挖掘 应 用模 型 的 方法 。分 别介 绍 了遗 传 、决 策树 、粗糙 集、神 经 网络 四种 数据 挖掘 算 法。 关 键 词 ：数 据挖 掘技 术 ； 电子商 务 ；管理 应 用 中图 分类 号 ：Ｇ ２ ０ 文 献标 识码 ：Ａ 本 课 题 来 源 于丹 东 一 家 的 电子 商 务 系统 。 该 公 司是 一 家从 事 服 装 、饰 品等 商 品 邮购 的公 司 ， 由于 该 公 司业 务 的不 断 扩 大 ，各 方 面 数 据 的不 断 增 长 ，原 来 其 优势 是 ： 具 有 良好 的设计 和分 层架 构 ， 软 件 开 发 人 员 可 以只 选 择 Ｓ ｐ ｉ ｒ ｎ ｇ提 供 的 某 项 技 术 ；同 时 ，它 还 提 供 了 与其 他 开 源 软件 的无缝 结 合 ，为 Ｊ ２ Ｅ Ｅ应用 程 序 开 发 提供 了继 承 的框 架 。 （ ２ ） 后 台数 据 库搭 建 ：拟 采 用 Ｓ Ｑ Ｌ Ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ２ ０ ０ ０数据 库系 统 。 Ｓ Ｑ Ｌ Ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ２ ０ ０ ０数 据 库 管 理 系 统 具 有 很 强 大 的数 据 管 理 功 能 ，同 时 还 提供 了很 好 的 数 据 挖 掘 方 面 的 功 能 ， 支 持 组 合 优 化 问题 方 面 也 有 一 定 的 优 势 ，可 用 于聚 类分 析 等 。 （ ２ ） 决 策树 方 法 决 策 树 方 法 就 是 利用 训 练集 生 成 一 个 测 试 函数 ，根 据不 同取 值 建 立 树 的分 支 ；在 每个 分 支 子集 中重 复 建 立 下 层 结 点 和分 支 。 这 样 便 生 成 一 棵 决 策 树 ，然 后 对 决 策 树 进 行 剪 枝 处 理 ，最 后 把 决 策 树 转 化 为 规 则 ，决 策树 方 法 主要 用 于分 类 挖掘 。 （ ３ ） 粗 糙集 方法 粗糙集理论是波兰 Ｐ ａ ｗ ｌ ａ ｋ Ｚ教 授 在
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数据挖掘的四种基本方法
数据挖掘是当前互联网领域中非常关键的一个技术，它为企业提供了更多的洞
察力来把握市场趋势。
它可以有效分析客户的行为，以期找到令人信服的结论来决策。
简单地说，它是一种找出可以识别和理解数据的方法，以挖掘其潜在的价值的技术过程。
同时，数据挖掘也是一种发现隐藏在数据中深层模式、未知结构、异常值和其他有用信息的方法。
数据挖掘有四种基本方法，分别是关联规则挖掘，分类与分析，聚类技术和异
常检测。
关联规则挖掘就是通过确定信息之间潜在规律，来推断有意义的关系，最常用
的算法是Apriori算法和FP-growth算法，它们可以发现频繁项集并做出相应的规则，如“当顾客买了电视就可能会买它的支架”。
分类与分析挖掘方法是衡量变量之间影响的程度，主要包括回归分析、决策树
分析等，用于识别连续和分类属性之间的关系，如“电视价格如何影响人们的消费行为？”
聚类技术是一种无监督的技术，一般用K-Means，EM和DBSCAN等算法来处理，它的任务是将大量的数据划分为几类，以确认未知的隐藏结构，如“电视的消费者可以划分为几个具有共同特征的群体”。
异常检测是根据数据的特定度量，识别非正常值的过程，最常用的技术是密度
聚类和抽样检测，它可以帮助企业发现数据中未预料的突发性变化，如“电视停止销售的原因”。
总之，数据挖掘是一项技术，能够从信息中挖掘出有价值的发现和见解，它的
四种基本方法分别是关联规则挖掘，分类与分析，聚类技术和异常检测，是企业发掘商机和确立竞争优势的重要工具。
只有通过合理利用这些基本方法，企业才能获得真正有效的市场信息，从而获得竞争优势。