数据挖掘算法介绍--综述
数据挖掘和知识发现综述
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数据进展回顾 5
三支研究大军 数据库、人工智能、机器学习 研究方向 分类、聚集、连续值的趋势分析、 关联、可视化、偏 差分析、文本挖掘等 共享软件和商业软件 参见http:// www. kdnuggets. com）。
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提纲
1.2. 3. 4.Fra bibliotek
KDD权威专家（如R. Agrawal，U.Fayyad等）定义 D=数据清理+DM+知识 评价与解释。 1998年 命名之争，SIGKDD战胜了SIGDM。 Watch out: Is everything ―data mining‖? Simple search and query processing (Deductive) expert systems 数据仓库（Data Warehouse）为KDD作数据准备， 相当于KDD的数据清理。 数据仓库可独立成产品，自己有相对简单的数据分析机制， KDD可以不需数据仓库而用自己的数据清理模块。
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Motivation: Why data mining? 背景
动机，
Data collection and data availability
1 数据库是人类搜集存储 数据能力的延伸。哲学：
2 人类活动需求 对人流 物流，资金流 的描述
•数据流挖掘
1990s: Data mining, data warehousing, multimedia databases,
and Web databases
闭项集挖掘算法研究综述
Standa「d Technology/标准技术闭项集挖掘算法研究综述刘文杰，秦伟德，张晓蝶(兰州财经大学，甘肃兰州620020)摘要：频繁项集挖掘算法和高效用项集挖掘算法是数据挖掘关联规则领域非常重要的两个分支，旨在发现项之间隐藏的关联性。
然而，这两类算法会产生大量的频繁项集和高效用项集，算法效率有待提高。
考虑到这一问题，闭项集的概念被提出，衍生出闭项集挖掘算法。
首先对闭项集的概念进行描述，给出闭频繁项集和闭高效用项集的相关定义性质，然后从算法机制、数据结构、阶段数等角度对现有闭频繁和闭高效用算法进行总结归纳。
关键词：闭模式；综述；闭频繁项集；闭高效用项集1引言频繁项集挖掘算法和高效用项集挖掘算法是数据挖掘关联规则领域非常重要的两个分支，可以从数量和效用角度出发发现项之间隐藏的关联性。
频繁项集挖掘旨在挖掘频繁地同时出现在数据库中的项，假定事务中每个项的价值都相同并且仅考虑项集在交易事务中出现的总次数。
但在现实中，项集的出现次数并不能完全表达出数据的所有有用信息。
高效用项集挖掘是在频繁项集挖掘的基础上发展而来的，其不仅考虑项集的出现次数，还考虑用户偏好、重要性、利润等因素对项集“有效性”影响。
然而，频繁项集和高效用项集挖掘的结果通常是很大的集合，尤其是当数据集很密集或者阈值£很小时，因此闭项集的概念被提出，其中闭频繁项集CFIs 和闭高效用项集CHUIs就是为了解决这个问题而提出的，生成的CFIS、CHUIs集合中的元素数量明显少于FIs、HUIs,但不会丢失任何信息，并且可以从所有挖掘出的闭频繁项集和闭高效用项集恢复到全集频繁项集和高效用项集。
因此，可以挖掘闭项集而不是全集项集，以最大限度地减少存储空间和内存使用。
2基本概念闭项集的概念是基于以下两个函数提出来的：f(T)={i£1/V t G T,i G t}(1)g(I)={tGD/V iGI,i G t}(2)其中函数f返回所有事务中共同包含的项集，函数g返回包含项集1的所有事务。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。
在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。
以下是十大经典的数据挖掘算法：1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。
决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。
3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。
4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。
K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。
5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。
PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。
7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。
Apriori算法是一个经典的关联规则算法。
8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。
神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。
9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。
数据挖掘综述
掘 的概念源于 １ ９ ９ ５年 在 加 拿 大 召 开 了 第 一 届 知 识 发 现 和
数 据 挖 掘 国 际 会 议 ］ 。 数 据 挖 掘 作 为 一 种 多 学 科 综 合 的 产物 ， 综合 利用人工智能 、 机器学 习、 模 式识 别 、 统计学 、 数 据库 、 可视 化 技 术 等 ， 自动 分 析 数 据 并 从 中 得 到 潜 在 隐 含 的知识 ， 从 而 帮 助 决 策 者 做 出合 理 并 正 确 的 决 策 。
１ ． ４ 数 据 挖 掘 过 程
１ 研 究 背 景
１ ． １ 数 据 挖 掘
数 据 挖 掘 主 要 分 ３个 阶 段 ： 数 据 准备 、 数 据挖 掘 、 结
果 的评 价 和 表 达 。数 据 准 备 主 要 是 完 成 对 大 量 数 据 的 选 目前 数 据 挖 掘 是 人 工 智 能 和 数 据 库 领 域 的研 究 热 点 ， 数 据 挖 掘 是 发 现 数 据 库 中 隐 含 知 识 的 重 要 步 骤 。数 据 挖 掘出现于 ２ ０世 纪 ８ ０年 代 末 ， 早 期 主要 研 究 从 数 据 库 中 发
此 类 包 含 半 结 构 化 数 据 甚 至 是 异 构 型 数 据 的 数 据 源 ］ 。 发 现 知 识 的方 法 可 以是 数 字 的 、 非数字 的 ， 也 可 以 是 归 纳 的， 最 终 被 发 现 了 的知 识 可 以 用 于 信 息 管 理 、 查询优化 、 决 策 支 持 及 数 据 自身 的 维 护 等 ］ 。
关键词 ： 数据挖掘 ； 决策树 法； 关联规则 法； 神 经 网络 法 ； 研 究现状 ； 发 展 趋 势
中图分类号 ： ＴＰ ３ ９
文 献标 识 码 ： Ａ
孤立点挖掘算法及应用综述
孤立点挖掘算法与应用综述摘要：孤立点挖掘是数据挖掘领域中的一项重要的研究内容。
本文首先对目前比较常见的孤立点挖掘的算法进行综述，并且给出各种算法的优缺点及其算法复杂度分析。
这些常见算法既包括经典的基于统计的、基于距离的、基于偏离的和基于密度的方法，也包括近年来新兴的一些挖掘算法，如基于关联的、基于粗糙集的和基于人工智能等的方法。
最后，结合相关算法给出孤立点挖掘在现实生活中的典型应用。
关键词：孤立点挖掘；算法；应用；综述1引言孤立点挖掘（Outlier mining）是数据库挖掘领域中的一项重要的挖掘技术，其目标是发现数据集中行为异常的少量的数据对象，这些数据对象也被称为孤立点或离群点（Outlier）。
Hawkins最早给出孤立点的本质性定义：孤立点是数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非偏差，而是产生于完全不同的机制[2]。
孤立点通常在数据预处理过程中被认为是噪声或异常而清理。
许多挖掘算法（比如聚类方法）也都试图降低孤立点的影响，甚至完全排除它们。
然而由于孤立点既有可能是噪声信息也有可能是有用信息，随意删除孤立数据可能导致有用信息的丢失，所以通过孤立点检测发现和利用在孤立点中的有用信息具有非常重要的意义。
事实上，在某些应用领域中研究孤立点的异常行为更能发现隐藏在数据集中有价值的知识。
例如飞机性能统计数据中的一个孤立点可能以为着飞机发动机的一个设计缺陷，地理图像上的一个孤立点可能标志着一个危险对象（如埋藏生化武器），网络系统中的一个孤立点还可能是对某个恶意入侵的精确定位。
孤立点挖掘还可应用于信用卡欺诈、金融审计、网络监控、电子商务、故障检测、恶劣天气预报、医药研究、客户异常行为检测和职业运动员成绩分析等[7]。
孤立点挖掘可以被形式化的描述[1]：给出n个数据点或对象的集合，及预期的孤立点的数目k，发现与剩余的数据相比是显著差异的、异常的或不一致的前k个对象。
因此，孤立点挖掘问题可以看作是在给定的数据集合中定义孤立点，并找到一个有效的方法来挖掘出这样的孤立点。
基于数据挖掘的分类算法综述
时， 分类 的准确 度较 高 ； 否则 ， 准确 度较 低 。这是 该算 法 的主要 特点 。另外 ， 算 法没有 分类 规则 输 出。 该
１ ３ 人工 神经 网络 ．
几十年来 ， 提出了许多种人脑信息处理神经网络模型。这些模型在信息处理 、 人工生命 、 模式识别 、 自 动 控制 、 助决 策等 领域得 到 不断 应用 发展 。其 中 ， 向传 播模 型 （ Ｐ Ｂ ｃ ｒｐｇｔｎ ） 一种 多层 结 辅 反 Ｂ （ ａｋｐｏａａｏ ） 是 ｉ 构 的前 向 网络 ， 是 目前应 用 最广 泛 的一种前 向神经 网络 模型 。Ｂ 它 Ｐ网络被 广泛深 入应 用得 益 于它 有其 它
统 计 方法 进行 知识 学 习 。
分类 （ ｌｓ ｆ ａ ｏ ） 数据 挖 掘 中的一 个 重 要 概 念 。数 据 分 类 （ ａａＣａｓ ｃｔ ｎ 一 般 分 为 两 个 步 Ｃａｓ ｃｔ ｎ 是 ｉ ｉ ｉ Ｄ ｔ ｌ ｉ ａｉ ） ｓｆ ｏ ｉ 骤 ： 一 步是建 立 分类模 型 ， 第 描述 预 定 的数 据 类集 或概 念集 。通 过分 析有 属性 描述 的数据 库元 组来 构 造模 型 。通 常 ， 这样 的分类 模 型 以分类 规 则集 、 策树 或数 学 公式 等 形式 给 出 ； 二 步是 使 用 分 类 对新 的数 据 决 第 集 进 行划 分 ， 主要 涉及 分类 规则 的准确性 、 分适 合 、 盾划 分 的 取舍 等 。一 个 好 的分 类 规 则 集 合应 该 是 过 矛 对 新 的数 据集 而 言具有 很 高 的准确 性 、 可 能少 的矛 盾 划分 以及 较小 的规则 集 。本 文 介 绍 了几 种典 型 的 尽
隐层 单元 ， 就能 够 以任意 的精 度逼 近任 意 的 函数 ， 而表 明 Ｂ 从 Ｐ网络可 以作 为一 个通 用 的 函数 逼近 器 。事
数据挖掘技术综述
２数 据 挖掘 过 程 数据 挖掘 过 程包 括 很 多 处理 阶 段 ，其一 般 流程 主 要 包括 三 个 阶段 ：数 据准备 、数据挖掘 、结果解 释和评 价。 ２ １数 据准备 ． 数据准 备又 可 以分为 ２ 个子 步骤 ：数 据选 取 、数据 预 处理 。数据 选 取 的 目的是确 定发现 任务 的操 作对 象 ，即 目标数 据 。 目标 数据 是根据 用户 的 需要 从原 始数据 库 中抽取 的一 组数 据 数据 预处 理一般 包 括消 除噪 声、推 导计 算 缺值 数据 、消 除重 复记录 、完 成数 据类 型转 换 （ 如把 连续 型数 据转 换为离 散 型数 据 。以便 于符 号归纳 ；或 是把 离散 性数 据转 换为 连续 型数 据 ，以便 于神 经 网络计算 ）以及对 数据 降维 （ 从初始 特 征中找 出真 正有 用 的特征 以减 少 即 数据 挖 掘 要 考 虑 的变 量 个 数 ） 。 ２ ２数 据挖 掘 数据 挖 掘 阶段 首 先要 确 定 数据 挖 掘的 目标 和挖 掘 的 知识 类 型 ；确定 挖 掘任 务后 ，根据 挖掘 的知 识类 型选择 合适 的挖 掘算 法 ；最后 实施 数据 挖掘 操 作 ，运用 选 定 的 挖 掘 算法 从 数 据 库 中抽 取 所 需 的知 识 。 ２３ 结果 的解释 和评 价 ． 数据 挖掘 阶段 发现 的知识 经过 评估 可 能存在 冗余 或无 关 的知识 ，这 时 需 要 将其 剔除 ；也有 可 能知 识不满 足用 户 的要求 ，需要 重 复上 述挖掘 过程 重 新
估 计和 假 设检验 ， ２ 人 工智 能 、模式 识 别和机 器 学 习的搜 索 算法 、建 模技 （） 术 和学 习理 论 。数 据挖 掘也 迅速 地接 纳 了来 自其他 领域 的思 想 ，这些领 域 包 括 最优化 、进 化计 算 、信息 论 、信号 处理 、可 视化 和信 息检 索 。一 些其 他领 域 也为数 据挖 掘 的发展 起到 重要 的支撑 作 用 ，例如 ：数据 库 系统提 供有 效 的 存 储 、索引 和查询 处理 支持 ； 高性能 （ 行 ）计 算 技术在 处 理海量 数据 集 方 并 面 常常 是重要 的 ；分布 式技 术也 能帮 助处 理海 量数 据 ，并且 当数据 不 能集 中
分类规则挖掘算法综述
Ｒ ｅ ｉｗ ｆｃ ｓｉｉ ａ ｉ ｎ ｒ ｌ ｉｃ ｖｅ ｙ ａｇ ｒ ｔ ｍ ｓ ｖ ｅ ｏ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｕ ｅ ｄ ｓ ｏ ｒ ｌ ｏ ｉｈ
ＫＵＡＮＧ ｎ Ｙａ －ｍｉ ， ＡＮＧ －ｑ ａ ｇ ＬＩＰｅ ｇ ｎＷ Ｚｉ ｉｎ ， ｎ
（ｏｅｅ ｆｎ ｒ ａｏ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌ ｙ ｅａ ｎ ｅｓｙｏ ｅｈｏ ｇ， ｈｎｚｏ ５ ０ １Ｃ ｉ ） Ｃｌ ｇ ｆ ｍ ｔｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ，Ｈ ｎ Ｕ ｉ ｒｔ ｆ ｃｎｌ ｙＺ ｅｇｈｕ４ ００ ， ｈ ａ ｌ ｏＩｏ ｉ ｅ ｏ ｎ ｖ ｉ Ｔ ｏ ｎ
分类规则挖掘就是研究一组 已知其类别 的数 据对象 １ 决策树方法 ． １ 决策树学 习是一种 以实例 为基础 的归纳学 习方法 ， 类的规则）以用来对 未知类别 的数据对象 做 出类 别判断 Ｑ ｉｌ ， ｕｎａ 别 在 １８，１９ ｎ分 ９６ ９２和 １９ ９７年成 功 的开 发 出了 Ｉ ｔ ］ 分类是一个 两步过 程 ， 一步 ， 第 根据数据集的特点构造 Ｉ３ Ｄ 分类器 ， 及其改进版 ｃ ．Ｃ ．。 策树算法对于相对 ４ ，５ 决 ５ ０
法的优缺点， 给出了分类算法的应用以及分类算法面临的挑战， 并对分类算法的发展方 向进行 了展望 ， 为使用者选择算法或
研 究者 改进 算 法提供 了借 鉴 。 关键 词 ： 挖掘 ； 类规 则 ； 法 数据 分 算
中 圈分 类－ ：Ｐ ０ ￣Ｔ ３ － 文 献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：６ ２ ６ ５ （ ０ ７ １ － ０ ８ ０ １ ７ － ２ １ ２ ０ ）０ ０ ０ － ３
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｃ ａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｒ ｌ ｉ ｏ ｅｙ ｉ ａ ｍｐ ｒ ｔｒ ｓ ａｃ ｅｄ ｉ ａａ ｍｉ ｉｇ ｈｓ ｐ ｐ ｒｓ ｍｍａｉｅ ｈ ｉ ｅ ｔｒ ｓ ｏ ｓｒ ｃ ： ｌｓ ｉ ａ ｉ ｕ ｅ ｄ ｓ ｖ ｒ ｓ ｎ ｉ ｏ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ ｌ ｎ ｄ ｔ ｎｎ ．Ｔ ｉ ａ ｅ ｕ ｉ ｆ ｏ ｃ ｎ ａ ｉ ｒｚ ｓｔ ｅ ｍａｎ ｆａｕ ｅ ｆ ｅ ｅ ｌｏｉ ｍ ｙ ａ ａｙ ｉ ｇ ａｖ ｒｅ ｆｔｐｃ ｌｃａｓｆ ｒ， ｒ ｇ ｏ ｔ ｅ ａ ｐｉａ ｉｎ ｏ ｃａ ｓｆ ａｉｎ ａｇ ｒ ｈ ， ｄ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｅ ｖ ｒ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｎ ｌｚ ａｉｔ ｏ ｙ ｉａ ｌ ｉ ｅ ｂ ｉ ｓｆｒｈ ｔ ｐ ］ ｔ ｆ ｌｓｉ ｃ ｔ ｌｏ ｔ ｍｓ ａ ｒ ｓ ｎｓ ｈ ｙ ｔ ｎ ｙ ｓ ｉｓ ｎ ｈ ｃ ｏ ｉ ｏ ｉ ｎ