数据挖掘原理第4章 电子教案
第四章 聚类分析-数据挖掘-思政课设计
2.2.3数据挖掘其他应用
2.3
聚类分析方法
2.3.1常见的聚类分析算法有：
基于划分的聚类算法
2.3.2基于划分的方法（Partition-based methods）
划分方法是将数据对象划分成不重叠的子集（簇），使得每个数据对象 恰在一个子集中。
给定一个n个对象集合，划分方法构建数据的k个分区，其中每个分区表示一个 簇，并且k≤n。也就是说，把数据划分为k个组，使得每个组至少包含一个对象。 划分方法在数据集上进行一层划分。
（1）树立严谨的学习态度； （2）体会数据在决策中的重要作用。 （3）增强家国情怀，提升学习的责任感。
1.3教学设计
教学 重难点
重点
（1）聚类的内涵； （2）K-means算法的实现过程； （3） K-means算法的思想。
难点
K-means算法的优缺点
1.3教学设计
ห้องสมุดไป่ตู้教学 内容
聚类的内涵、应用 聚类的方法 K-means聚类思想
多学科交叉
数据挖掘课程涉及到高等数学、机器学 习、统计学、数据库、人工智能等学科 领域知识，是一门交叉、综合性课程。
数据 挖掘
应用领域广
数据挖掘广泛应用在各个领域，如信息检 索、商务智能、知识发现、医学信息处理、 管理模式分析、自然灾害预测等方面。
内容量大
课程内容涵盖范围广，数据预处理，算法 （聚类、分类，如K-means 、KNN、 SVM、NB、BP等分析方法）及有实际应 用型案例分析。知识点多且分散，重要程 度相当，且有—定理论深度。
典型的划分方法有： k-means（K-均值）算法 k-medoids（K-中心点）算法
2.4
K-means算法概述
数据挖掘教案
数据挖掘教案数据挖掘教案一、教学目标：1. 了解数据挖掘的基本概念和应用领域；2. 掌握数据挖掘的基本流程和方法；3. 培养学生的数据分析和挖掘能力。
二、教学内容：1. 数据挖掘概述a、数据挖掘的定义及作用；b、数据挖掘应用领域。
2. 数据挖掘的基本流程a、数据预处理；b、特征选择；c、模型建立；d、模型评估和优化。
3. 数据挖掘的常用方法a、分类与预测；b、聚类分析；c、关联规则分析；d、时序分析。
4. 数据挖掘工具的介绍a、Python中的数据挖掘库；b、R语言中的数据挖掘包；c、常用商业数据挖掘软件。
三、教学重点：1. 数据挖掘的基本流程和方法；2. 数据挖掘工具的使用；3. 数据挖掘的应用实例。
四、教学方法：1. 理论讲授结合实例分析的教学方法；2. 真实案例的分析和解决方法。
五、教学过程：1. 数据挖掘概述（20分钟）a、数据挖掘的定义及作用；b、数据挖掘应用领域；c、案例分析。
2. 数据挖掘的基本流程（30分钟）a、数据预处理的步骤；b、特征选择的方法；c、模型建立的过程；d、模型评估和优化方法；e、案例分析。
3. 数据挖掘的常用方法（40分钟）a、分类与预测方法；b、聚类分析方法；c、关联规则分析方法；d、时序分析方法；e、案例分析。
4. 数据挖掘工具的介绍（30分钟）a、Python中的数据挖掘库介绍；b、R语言中的数据挖掘包介绍；c、常用商业数据挖掘软件介绍；d、案例分析。
六、教学评估：1. 在课堂上布置小组作业，要求学生根据所学内容，选择一个实际问题，并采用数据挖掘的方法进行分析和解决；2. 课后布置个人作业，要求学生使用Python或R语言的数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘，并撰写实验报告。
七、教学资源：1. PPT课件；3. 数据挖掘案例和实验数据集；4. Python或R语言的数据挖掘工具。
八、教学反思：本节课通过讲解数据挖掘的基本概念、流程和方法，并结合实际案例，培养学生的数据分析和挖掘能力。
第4章电子教案
头指针
指针域：存放 指针，体现数 据元素之间的 逻辑关系
元素5
^
元素4
1347
最后一个结点指针 为空（NULL）
【例4－2】已知线性表 (A，B，C，D，E，F，G)存储地址如 下表所示，头指针是1429，填写指针域中的指针并画出单链表 结构图。
存储地址 1304 1310 1423 1429 数据域 F D C A 指针域
顺序存储线性表的优缺点：
易于实现
1）求线性表的长度。 2）取第i个元素操作 3）元素定位 4）求某元素的前导元素 5）求某元素的后继元素 6）插入操作 7）删除操作
（2）线性表的链式存储结构 每个节点由两部分组成：数据域和指针域
数据域：存 放元素本身 的数据
head 1345 元素1 1400 元素2 1536 元素3 1402
顺序存储相邻元素的存储位臵也具有相 邻关系，他们在内存中的位臵是紧挨着 的，中间没有间隙，所以在插入删除时 需要移动大量元素，显然耗费时间，如 何解决呢？
②删除ai操作实现过程：
Step1：查找ai，如果末找到则报错； Step2：从ai开始顺序查找到最后一个元素an，依次把每个 元素前移一位； Step3：线性表长度减1。
1、线性表
线性结构是一种描述元素先后关系的数据结构 ，其特点：
存在一个唯一的称为“第一个”的数据元素，存在一个 唯一的称为“最后一个”数据元素； 除了“第一个”元素以外，每一个元素都有一个唯一的 前驱元素（第一个元素没有前驱）；除“最后一个”数据 元素外，每一个元素都有一个唯一的后继元素（最后一个 元素没有后继）。
1、图结构定义与表示
图 (Graph) 是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成。
数据挖掘教案
数据挖掘教案教案标题：数据挖掘教案教学目标：1. 了解数据挖掘的基本概念和原理。
2. 掌握数据挖掘的常用技术和方法。
3. 能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
教学内容：1. 数据挖掘的定义和背景知识- 数据挖掘的概念和作用- 数据挖掘在各个领域的应用案例2. 数据挖掘的基本任务- 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约- 模式发现：关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、异常检测等3. 数据挖掘的常用技术和方法- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法- 聚类分析：K-means算法、DBSCAN算法- 分类分析：决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法- 异常检测：LOF算法、孤立森林算法4. 数据挖掘的实际应用- 金融领域：信用评估、风险管理- 零售领域：市场篮子分析、销售预测- 健康领域：疾病诊断、药物研发教学方法：1. 讲授法：通过讲解理论知识，介绍数据挖掘的基本概念和原理。
2. 实例演示法：通过实际案例，演示数据挖掘的技术和方法的具体应用。
3. 实践操作法：提供实际数据集，让学生亲自动手进行数据挖掘实验和分析。
教学过程：1. 导入：介绍数据挖掘的定义和背景知识，引发学生对数据挖掘的兴趣。
2. 知识讲解：讲解数据挖掘的基本任务、常用技术和方法，以及实际应用案例。
3. 实例演示：通过具体案例，演示数据挖掘技术和方法的应用过程和效果。
4. 实践操作：提供实际数据集，让学生在指导下进行数据挖掘实验和分析。
5. 总结归纳：对学生进行总结归纳，强化他们对数据挖掘的理解和应用能力。
6. 课堂讨论：组织学生进行课堂讨论，分享实践中遇到的问题和解决方案。
7. 作业布置：布置相关作业，巩固学生对数据挖掘的理论和实践掌握。
教学评估：1. 参与度评估：观察学生在课堂上的积极性和参与度。
2. 实践操作评估：评估学生在实际操作中的数据挖掘能力和分析思路。
3. 作业评估：评估学生对数据挖掘知识的理解和应用能力。
数据挖掘课件
数据挖掘课件一、教学内容本节课的教学内容选自人教版小学数学五年级上册第四章“数据收集与处理”中的第一节“数据收集”。
具体内容包括：数据的收集方法、数据的整理与表示、简单统计量的认识和应用。
通过本节课的学习，让学生掌握数据收集与处理的基本方法，能够运用简单的统计量对数据进行分析。
二、教学目标1. 让学生掌握数据收集的基本方法，能够运用简单的统计量对数据进行分析。
2. 培养学生的合作意识，提高学生的数据处理能力。
3. 培养学生的创新思维，激发学生对数学学科的兴趣。
三、教学难点与重点重点：数据的收集方法，简单统计量的认识和应用。
难点：如何对数据进行整理和表示，如何运用统计量对数据进行分析。
四、教具与学具准备教具：课件、黑板、粉笔。
学具：学生分组合作收集的数据、统计表、计算器。
五、教学过程1. 实践情景引入：以一次学校运动会为例，让学生回忆起当时自己参与的项目，以及自己和其他同学的成绩。
引导学生思考：如何对自己和他人的成绩进行比较和分析？2. 数据的收集：让学生分组合作，收集自己所在小组成员的成绩，包括跑步、跳远、投掷等项目。
3. 数据的整理与表示：引导学生如何将收集到的数据进行整理和表示，可以使用统计表、条形图、折线图等形式。
4. 简单统计量的认识：让学生了解众数、平均数、中位数等统计量的概念，并学会如何计算。
5. 例题讲解：以一组学绩为例，讲解如何运用众数、平均数、中位数等统计量对数据进行分析。
6. 随堂练习：让学生独立完成课后练习，运用所学知识对实际问题进行分析。
六、板书设计板书内容主要包括：数据收集与处理的方法、简单统计量的概念和计算方法，以及如何运用统计量对数据进行分析。
七、作业设计一组学生的身高数据：150cm、155cm、160cm、165cm、170cm。
2. 答案：众数：160cm平均数：158cm中位数：155cm八、课后反思及拓展延伸本节课通过实践情景引入，让学生了解数据收集与处理的重要性。
数据挖掘课件第四章
数据集中包含规则的项集的百分比。
置信度
数据集中包含规则的后件的数据项同时包含规则的前件的百分比。
关联规则挖掘的算法
Apriori算法
01
一种经典的关联规则挖掘算法，通过频繁项集生成关联规则。
FP-Growth算法
02
一种高效关联规则挖掘算法，通过频繁模式树生成关联规则。
ECLAT算法
03
一种垂直数据格式的关联规则挖掘算法，通过深度优先搜索生
基于概率论的分类方法，通过计算每个类 别的概率来预测样本所属的类别。
逻辑回归算法
支持向量机算法
基于逻辑函数的分类算法，通过拟合数据 并计算每个类别的概率来预测样本所属的 类别。
基于统计学习理论的分类算法，通过找到 能够将不同类别数据点最大化分隔的决策 边界来实现分类。
分类与预测的应用
金融领域
用于信用评分、风险评估和欺诈检测等。
成关联规则。
关联规则挖掘的应用
1 2
购物篮分析
通过分析顾客购买商品之间的关联关系，发现商 品之间的销售模式，优化商品摆放和促销策略。
推荐系统
根据用户的历史行为和偏好，发现物品之间的关 联关系，为用户推荐相关联的物品或服务。
3
异常检测
通过分析数据项之间的关联关系，发现异常数据 或行为，用于故障诊断、欺诈检测等。
数据匹配
识别并处理重复数据，可以采用基于 规则或基于算法的方法。
数据整合
将多个数据源的数据整合到一个数据 集中，可以采用ETL（Extract, Transform, Load）过程。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一种格式 ，便于后续处理和分析。
数据消减
通过聚合、摘要或采样等方法减少数 据量，提高处理效率。
数据挖掘与分析实战教程
数据挖掘与分析实战教程第一章：数据挖掘与分析入门1.1 数据挖掘的概念和意义数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏模式和关联性来提取有价值信息的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业发现商机、优化决策和提升竞争优势。
1.2 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集与预处理、特征选择与变换、模型选择与建立，以及模型评估与优化。
每个步骤都有其具体的方法和技术。
1.3 数据挖掘的常用技术常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、时序分析等。
不同的技术适用于不同类型的数据和问题。
第二章：数据预处理技术2.1 数据清洗数据清洗是数据预处理的重要环节，包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值等。
清洗后的数据可以提高数据挖掘的准确性和可靠性。
2.2 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个统一的数据集。
在数据集成过程中，需要解决数据冗余、数据一致性等问题。
2.3 数据变换数据变换是将原始数据转换成适合进行数据挖掘的形式。
常见的数据变换方法有标准化、规范化、离散化等。
第三章：数据挖掘技术3.1 聚类分析聚类分析是一种将相似的数据对象归为一类的方法。
通过寻找数据之间的相似性，可以发现隐藏在数据中的分组模式。
3.2 分类分析分类分析是将数据对象分到已知类别的过程。
通过学习已有数据的分类规则，可以对未知数据进行分类预测。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据中项之间的关联关系。
通过挖掘项集的频繁性和关联规则的置信度，可以发现数据中的关联模式。
3.4 时序分析时序分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
通过对过去的时间序列数据进行分析，可以预测未来的趋势和变化。
第四章：数据挖掘工具和案例4.1 常用数据挖掘工具介绍常用的数据挖掘工具有Python中的Scikit-learn、R语言中的Caret、Weka等。
这些工具提供了丰富的数据挖掘算法和函数库，方便进行实践应用。
4.2 数据挖掘实战案例通过实际案例的介绍和分析，可以更好地理解和应用数据挖掘技术。
数据挖掘导论第四章_924概论
（1）如果 中所有的记录都属于同一个类 ，则t是叶节点，则用 标记。
（2）如果 中包含属于多个类的记录，则选择一个属性测试条件（attributetest condition），将记录划分成较小的子集。对于测试条件的每个输出，创建一个子女节点，并根据测试结果将 中的记录分布到子女节点中，然后，对于每个子女节点，递归的调用该算法。
第四章
分类任务的输入数据数记录的集合。每条记录也称实例或者样例，用元祖（x,y）表示，其中x是属性的集合，而y是一个特殊的集合，支出样例的类标号（也称为分类属性或者是目标属性）。属性主要是离散的，但是属性也可以包含连续特征。但是类标号必须是离散属性，这正是区分分类与回归（regression）的关键特征。回归数一种预测建模任务，其中目标属性y是连续的。
（2）如何停止分裂过程？终止决策树生长的过程的两个策略：①分裂节点，知道所有记录都属于同一个类，或者所有记录都具有相同的属性值。尽管两个结束条件对于结束决策树归纳算法都是充分的，但还是可以提前终止生长。
选择
选择最佳划分的度量通常是根据划分后子女节点不纯性的程度。不纯的程度越低，类分布就越倾斜。不纯性度量的例子包括：
Gini(N1)和Gini(N2)由2.4中的第二个公式计算
标称属性的划分：与二元划分类似，只不过多计算一些结点而已。一般来说，多路划分的Gini指标比二元划分都小，因为二元划分实际上合并了多路划分的某些输出，自然降低了自己的纯度。
数据挖掘教案
数据挖掘教案教案题目：数据挖掘教案导语：本教案旨在介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用，帮助学生理解数据挖掘的重要性，学习和运用相关工具和方法进行数据分析和预测。
通过本教案的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本理论和技能，在实际问题中应用数据挖掘技术，提高信息处理和决策能力。
一、教学目标1. 了解数据挖掘的定义、历史和发展背景；2. 掌握数据挖掘的主要任务和方法；3. 学习数据挖掘的常用工具和软件；4. 理解数据挖掘在各领域中的应用；5. 培养学生的数据分析和问题解决能力。
二、教学内容1. 数据挖掘的概念和意义1.1 数据挖掘的定义和基本概念1.2 数据挖掘的历史和应用背景1.3 数据挖掘在决策支持系统中的作用2. 数据挖掘的主要任务和方法2.1 数据清洗和预处理2.2 数据集成和转换2.3 数据挖掘的基本方法和算法2.4 数据挖掘模型的评估与选择3. 数据挖掘的工具和软件3.1 常用的数据挖掘工具和软件介绍3.2 数据挖掘工具的使用方法和案例演示4. 数据挖掘的应用领域4.1 市场营销中的数据挖掘应用4.2 金融领域中的数据挖掘应用4.3 医疗健康领域中的数据挖掘应用4.4 其他领域中的数据挖掘应用案例5. 实验与实践5.1 数据挖掘实验的设计与实施5.2 使用实际数据集进行数据挖掘案例分析 5.3 结果解读和数据可视化呈现三、教学方法1. 讲授法：通过教师讲解，介绍数据挖掘的基本概念、任务和方法。
2. 实验演示法：通过对数据挖掘工具和软件的案例演示，展示数据挖掘的应用。
3. 实践操作法：引导学生进行实际的数据挖掘实验和分析，培养其实际操作能力。
4. 讨论交流法：引导学生进行小组讨论，分享和交流数据挖掘的实践经验和案例。
四、教学评价1. 学生实验报告和分析结果的评估；2. 学生的课堂参与和表现；3. 学生针对数据挖掘案例的解答和讨论质量。
五、教学资源1. 教材：数据挖掘导论，Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar2. 资料：数据挖掘工具和软件的使用手册和案例资料3. 实验室设备：计算机、数据集和数据挖掘工具六、教学进度安排本教案为15周课程，具体的教学进度安排如下：第1周：数据挖掘的概念和意义第2周：数据清洗和预处理第3周：数据集成和转换第4周：数据挖掘的基本方法和算法第5周：数据挖掘模型的评估与选择第6-7周：常用的数据挖掘工具和软件介绍第8-9周：市场营销中的数据挖掘应用第10-11周：金融领域中的数据挖掘应用第12-13周：医疗健康领域中的数据挖掘应用第14-15周：其他领域中的数据挖掘应用案例七、教学反思通过本课程的教学，学生能够全面了解数据挖掘的基本概念、任务和方法，并且通过实际操作和案例分析，加深对数据挖掘的理解和应用能力。
数据挖掘教案
1.4数据挖掘应用实例
某些具有特定的应用问题和应用背景的领域是最能体现数据挖掘作用的应用领域。
1.5数据挖掘的发展趋势
1.5.1数据挖掘研究方向
（1）专门用于知识发现的形式化和标准化的数据挖掘语言。
（2）数据挖掘过程中的便于用户理解的及人机交互的可视化方法。
（3）网络环境下的数据挖掘技术。
（4）加强对各种非结构化数据的挖掘。
1.5.2数据挖掘应用的热点
（1）网站的数据挖掘
（2）生物信息或基因的数据挖掘
（3）文本的数据挖掘
教学后记本章节的重点是数据挖掘与数据仓库的定义，难点是它们的应用价值，学生对它们的应用领域及案例相对较为感兴趣。
⑥建立广义索引
2.5.4数据仓库设计步骤
数据仓库系统开发时一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，其设计大体上可分为以下几个步骤：
（1）概念模型设计
（2）技术准备工作
（3）逻辑模型设计
（4）物理模型设计
（5）数据仓库生成
（6）数据仓库运行与维护
2.6数据仓库数据的访问
在一些特殊情况下，有可能会出现数据从仓库流向操作性环境的这种数据“回流”现象，当出现“回流”情况时，对数据仓库数据的访问有数据仓库数据的直接访问和间接访问两种方式。
2.6.1数据仓库数据的直接访问
所谓直接访问即操作环境下的一个传统应。
数据挖掘算法原理与实践指导
数据挖掘算法原理与实践指导第一章：数据挖掘概述数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程。
它结合了统计学、人工智能、机器学习等领域的理论和方法，通过运用各种算法来帮助人们发现数据背后的规律，并做出预测和决策。
本章将介绍数据挖掘的基本概念、研究领域和应用场景，以及数据挖掘算法的作用和意义。
第二章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要步骤，它通常包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等过程。
本章将详细介绍每个步骤的具体内容和方法，并讨论各种数据预处理技术的优缺点及应用场景。
第三章：关联分析与频繁模式挖掘关联分析是数据挖掘中常用的一种技术，它用于发现数据集中的项集之间的关联规则。
频繁模式挖掘是关联分析的一种重要方法，用于发现数据集中出现频率较高的模式。
本章将介绍关联分析与频繁模式挖掘的基本原理和常用算法，以及它们在市场篮子分析、网络推荐系统等领域的应用。
第四章：分类与回归分析分类与回归分析是数据挖掘中常用的预测技术，它通过学习已知数据的特征和类别/值的关系来预测未知数据的类别或值。
本章将介绍分类与回归分析的基本原理、常用算法和评估方法，以及它们在医疗诊断、金融风险评估等领域的应用。
第五章：聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分成具有相似特征的多个组别的过程。
它可以帮助人们发现数据集中的潜在群体和结构。
本章将介绍聚类分析的基本原理、常用算法和评估方法，以及它们在市场细分、社交网络分析等领域的应用。
第六章：时序模式挖掘时序模式挖掘是发现时间序列数据中的有意义的模式和规律的过程。
它可以帮助人们预测未来的趋势和变化。
本章将介绍时序模式挖掘的基本原理、常用算法和应用场景，以及它们在股票市场预测、天气预测等领域的应用。
第七章：异常检测异常检测是发现数据集中异常/异常事件的过程。
它可以帮助人们发现数据集中的异常现象和问题。
本章将介绍异常检测的基本原理、常用算法和应用场景，以及它们在网络入侵检测、电力设备故障诊断等领域的应用。
数据挖掘的原理与作用教案
数据挖掘的原理与作用教案教案标题：数据挖掘的原理与作用教学目标：1. 理解数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握数据挖掘的常用方法和技术；3. 了解数据挖掘在实际应用中的作用和价值。
教学内容与进度安排：第一节：数据挖掘的基本概念和原理（25分钟）1. 数据挖掘的定义和发展历程；2. 数据挖掘的基本原理和分类。
第二节：数据挖掘的常用方法和技术（35分钟）1. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约；2. 关联规则挖掘：Apriori算法；3. 分类与预测：决策树、朴素贝叶斯、K近邻算法等；4. 聚类分析：K均值算法、层次聚类算法等；5. 异常检测：基于统计的方法、基于聚类的方法等。
第三节：数据挖掘在实际应用中的作用和价值（20分钟）1. 金融领域中的数据挖掘应用；2. 零售行业中的数据挖掘应用；3. 健康医疗领域中的数据挖掘应用；4. 社交网络中的数据挖掘应用。
教学方法与教学策略：1. 讲授结合案例分析，理论联系实际；2. 提供实际数据集进行分析和实践；3. 引导学生进行小组讨论和问题解答。
教学资源与评估方式：1. PPT课件；2. 实际数据集；3. 学生讨论心得。
评估方式：1. 课堂互动问答；2. 学生小组讨论报告；3. 作业和实践任务。
拓展阅读建议：1. Han J, Kamber M, Pei J. Data mining: concepts and techniques. MorganKaufmann, 2011.2. Witten I H, Frank E, Hall M A, et al. Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann, 2016.3. Agrawal R, Srikant R. Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th VLDB conference, 1994.。
数字挖掘课程设计教案设计思路
数字挖掘课程设计教案设计思路一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念和原理，理解其在信息时代的重要性。
2. 使学生了解数据预处理、数据探索、关联规则挖掘等基本数据挖掘技术。
3. 帮助学生掌握一种数据挖掘工具，如Excel、Weka等，并运用其进行简单的数据挖掘操作。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
2. 培养学生运用数据挖掘工具进行数据处理、分析和展示的能力。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能在小组项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发其探索精神，使其乐于学习新知识。
2. 培养学生严谨、客观的科学态度，使其在分析问题时能充分挖掘数据的价值。
3. 引导学生关注数据挖掘在生活中的应用，认识到数据挖掘对社会发展的积极作用。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，将课程目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生将能够运用数据挖掘技术解决实际问题，具备一定的数据处理和分析能力，为未来的学习和工作打下坚实基础。
同时，课程注重培养学生的团队协作、沟通能力和科学态度，使其在全面发展中不断提升自身素质。
二、教学内容本课程依据课程目标，选择以下教学内容：1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘的定义、任务、应用领域等。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等。
3. 数据探索：数据的统计描述、可视化、数据降维等。
4. 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法、关联规则的评价等。
5. 数据挖掘工具：介绍Excel、Weka等数据挖掘工具的使用方法。
教学大纲安排如下：第一周：数据挖掘基本概念及数据预处理第二周：数据探索及数据可视化第三周：关联规则挖掘及Apriori算法第四周：FP-growth算法及关联规则评价第五周：数据挖掘工具的使用及综合实践教学内容与教材章节关联性如下：1. 数据挖掘基本概念——教材第一章2. 数据预处理——教材第二章3. 数据探索——教材第三章4. 关联规则挖掘——教材第四章5. 数据挖掘工具——教材附录三、教学方法为了提高教学效果，激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：针对数据挖掘的基本概念、原理和算法等理论知识，采用讲授法进行教学。
数据挖掘原理、 算法及应用第4章 分类和预测共216页
第4章 分类和预测 (4) 平均互信息量。平均互信息量表示信号Y所能提供的 关于X的信息量的大小，用I(X,Y)表示：
(4.4)
第4章 分类和预测
2. 信息增益计算 在学习开始的时候只有一棵空的决策树，并不知道如何 根据属性将实例进行分类，所要做的就是根据训练实例集构 造决策树来预测如何根据属性对整个实例空间进行划分。设 此时训练实例集为X，目的是将训练实例分为n类。设属于第 i类的训练实例为Ci，X中总的训练实例个数为||X||，若记一个 实例属于第i类的概率为P(Ci)，则：
第4章 分类和预测
算法4.4 Generate_decision_tree(决策树生成算法)。 输入：训练样本samples，由离散值属性表示；候选属性 的集合attribute_list。 输出：一棵决策树(由给定的训练数据产生一棵决策树)。 (1) 创建结点N； (2) IF samples 都在同一个类C THEN 返回N作为叶结点， 以类C标记，并且Return； (3) IF attribute_list为空 THEN 返回N作为叶结点，标记 为samples中最普通的类,并且Return；//多数表决
第4章 分类和预测
第4章 分 类 和 预 测
4.1 分类和预测的基本概念和步骤 4.2 基于相似性的分类算法 4.3 决策树分类算法 4.4 贝叶斯分类算法 4.5 人工神经网络(ANN) 4.6 支持向量机 4.7 预测 4.8 预测和分类中的准确率、误差的度量 4.9 评估分类器或预测器的准确率 4.10 小结
第4章 分类和预测
有几种途径可被用来避免决策树学习中的过度拟合，它 们分为两类：
(1) 预先剪枝，及早停止树增长，在ID3算法完美分类训 练数据之前就停止树增长。
数据挖掘教案模板范文
课时安排：2课时教学目标：1. 理解数据挖掘的基本概念和重要性。
2. 掌握数据挖掘的基本流程和常用方法。
3. 熟悉数据挖掘在各个领域的应用。
4. 能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
教学重点：1. 数据挖掘的基本流程和常用方法。
2. 数据挖掘在各个领域的应用。
教学难点：1. 数据挖掘的流程和方法的实际操作。
2. 数据挖掘在各个领域的应用案例。
教学准备：1. PPT课件2. 实际数据集3. 数据挖掘工具（如Python、R等）教学过程：一、导入新课1. 提问：同学们，什么是数据挖掘？数据挖掘有什么作用？2. 介绍数据挖掘的基本概念和重要性。
二、讲解数据挖掘的基本流程1. 数据预处理：介绍数据清洗、数据集成、数据变换等基本方法。
2. 数据挖掘：讲解关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等常用方法。
3. 结果评估：介绍模型评估、结果可视化等基本方法。
三、数据挖掘在各个领域的应用1. 商业领域：介绍客户关系管理、市场细分、欺诈检测等应用案例。
2. 金融领域：介绍信用评估、风险控制、投资分析等应用案例。
3. 医疗领域：介绍疾病预测、药物研发、医疗资源优化等应用案例。
4. 其他领域：介绍智能推荐、舆情分析、环境监测等应用案例。
四、实践操作1. 分组讨论：每组选取一个领域，分析该领域的数据挖掘需求，并制定相应的解决方案。
2. 实际操作：使用数据挖掘工具对实际数据集进行操作，完成数据预处理、数据挖掘、结果评估等步骤。
五、总结与评价1. 总结本节课所学内容，强调数据挖掘的基本流程和常用方法。
2. 评价学生实践操作过程，对学生的表现给予肯定和指导。
教学反思：本节课通过讲解数据挖掘的基本概念、流程和常用方法，使学生了解数据挖掘在各个领域的应用。
在教学过程中，注重理论与实践相结合，引导学生运用数据挖掘技术解决实际问题。
在实践操作环节，鼓励学生分组讨论，培养学生的团队合作能力和问题解决能力。
课后，教师应根据学生的实际情况，对教学内容进行适当调整，提高教学效果。
数据挖掘原理与算法教案
数据挖掘原理与算法教案讲授：王志明w3z2m湖南农业大学理学院信息科学系第一章绪论教学目的：掌握数据挖掘的概念，背景，基本理论，基本应用，发展趋势教学重点难点：数据挖掘的概念，粗糙集方法教学课时：2教学过程：一、概念数据挖掘(Data mining)属一交叉学科，融合了数据库技术(Database)，人工智能(Artificial Intelligence)，机器学习(Machine Learning)，统计学(Statistics)，知识工程(Knowledge Engineering),面向对象方法(Object-Oriented Method)，信息检索(Information Retrieval)，高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化（Data Visualization）等技术。
联机事物处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
知识：广义讲就是数据、信息的表现形式。
人们常把概念、规则、模式、规律和约束等看成知识。
数据挖掘：又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效地、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
简单的说就是从大量数据中提取或挖掘知识。
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
二、数据挖掘产生与发展1）查询、统计、报表等简单传统的数据处理无法获取知识。
这样促使数据挖掘技术的发展。
利用数据仓库存储数据。
2）数据挖掘技术产生的技术背景：（1）数据库、数据仓库、Internet 等信息技术的发展；(2)计算机性能的提升；(3)统计学和人工智能等数据分析方法的应用。
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4.1
相似度度量
4.2
传统度量方法
4.3
大数据度量方法
4.4
异常检测
4.1
相似度度量
相似度的研究起源于心理学，是人类判断决策和解决问题的重 要工具。
相似度度量是衡量变量间相互关系强弱、联系紧密程度的重要 手段，因此相似度度量经常被数据挖掘技术使用，如聚类、最近邻 分类和异常检测等。
数值（Numeric）属性是定量的，用整数或实数值表示，它是可 度量的量。数值属性可以是区间型的或比率型的。
区间型属性。区间型（Interval）属性是用相等的单位尺度来 度量的。区间型属性的值可以为正值、负值和0，区间型属性的值是 有顺序的。
4.1
相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
例如：温度（Temperature）属性是一个典型的区间标度属性。 假设南京一个月的所有的温度，我们把其中的每一天都视作一个对 象。把这些温度值进行排序，我们可以找出这个月的最高温度、最 低温度、平均温度等。此外，可以量化不同值之间的差。
的属性可能包括商品ID号、商品名称、产地和价格。 一个属性的类型由该属性可能具有的值的集合决定。定性地，
属性可以是名词型的、二值的、顺序型的或数值型的。
4.1
相似度度量ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
4.1.1
对象与属性类型
（2）名词型属性
名词型（Nominal）属性，也称为标称属性、无序型属性或名义 型属性，顾名思义就是与名称相关的属性。
4.1
相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
（1）属性 属性（Attribute）表示对象的一个特征，是一个数据字段。 在文献中，属性、特征（Feature）、维（Dimension）和变量
（Variable）这几个术语可以互换地使用。 “特征”一般用在机器学习中。 “维”则一般在数据仓库中使用。 而统计学家更倾向于使用“变量”。 数据挖掘的专业人士一般使用术语“属性”。例如，描述商品
尽管一个名词型属性可以取整数值，但不能将其视为数值属性， 因为，并不会定量地去使用这些整数。
因为名词型属性不是定量的，并且不具备有意义的顺序。因此， 找出这种属性的均值或中值是没有任何意义的。
4.1
相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
（3）二值属性 二值（Binary）属性是一种名词型属性，但其只有两种类别或
名词型属性的值是一些符号或事物的名称。 每个值代表某种类别或状态，因此名词型属性又被视为是分类 的（Categorical）。 这些值不需要具备有意义的顺序。在计算机科学中，这些值也 被视为是枚举的（Enumeration）。 示例： 假设skin_color（皮肤颜色）和occupation（职业）是描述人 的两个属性。 属性skin_color的取值可能是白色、黄色、棕色和黑色。 属性occupation的取值可能是医生、教师、程序员、营业员、 农民等。
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相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
当二值属性的两种状态具有同等价值并且带有同等的权重时， 这个二值属性被称作是对称的。
例如：对性别gender这个属性取值男或女。 当二值属性的状态结果不是同等重要，称这个二值属性是非对 称的。
例如：如乙肝病毒化验的阳性和阴性结果。 我们通常用1来表示相对更重要些（通常是比较少见的）的结果 （例如，乙肝病毒阳性），而用0表示另一种结果（例如，乙肝阴 性）。
例如，最高气温23℃比最低气温8℃高15℃。摄氏温度和华氏温 度都没有真正的零点，即0℃和0℉都不表示“没有温度”（摄氏温 度的度量单位是水在标准大气压下沸点温度与冰点温度之差的 1/100）。可以计算温度值之差，但不可以说一个温度值是另一个的 倍数。因为温度没有真正的零值，
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相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
尽管名词型属性的值是一些名词符号，但我们可以用数值来表 示这些符号或名称。
例如，对于skin_color，可以指定数值0表示白色，1表示黄色， 2表示棕色，3表示黑色。
例如，商品ID号，可能值可以是数值，但是对其进行数学运算 没有意义，所以不需要定量地使用这些数，也就是说名词型属性时， 数学运算没有意义。与从一个体重值（这里，体重是数值属性）减 去另一个不同，从一个商品ID号减去另一个商品ID号毫无意义。
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相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
对象与属性的定义及其之间的关系是相似度度量的基础知识。 数据集由对象组成。
一个对象代表一个实体，可以是物理对象（例如教室），也可 以是抽象对象（例如写作风格）。
例如，在销售数据库中，对象可以是顾客、商品或销售；在大 学的数据库中，对象可以是学生、教授和课程，在医院的数据库中， 对象可以是医生、患者。通常，对象用属性描述（例如对象患者可 以用他们的症状来描述）。对象又称样本、实例、数据对象或数据 点。如果对象存放在数据库中，数据库的行对应于对象，而列对应 于属性。
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相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
（4）顺序型属性 顺序型（Ordinal）属性是这样一种属性，其可能的取值之间具
有有意义的顺序或秩评定（ranking），但是相邻值之间的差是未知 的。
例如：对于职位professional_rank，在工程师领域，按从低到 高的顺序，有助理工程师、工程师、高级工程师、研究员级高级工 程师等，而对于教师有助教、讲师、副教授、教授等。
状态：0或1，其中0通常表示对象没有该属性，而1表示对象具备该 属性。
二值属性，也被称为二元属性，当其属性的两种状态对应于 true和false的时候，又称为布尔（Bool）属性。
示例： 对患者进行医学化验，具有两种可能结果，属性medical_test 值为1时表示化验结果为阳性，0表示结果为阴性。
顺序型属性通常用于等级评定调查。 例如：在一项用户满意度的调查表中，用户的满意度有如下的 顺序类别：0-很满意，1-满意，2-一般，3-不太满意，4-很不满意。 顺序型属性同名词型属性一样，可以通过将数值量的值域划分成有 限个有序类别来表示。
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相似度度量
4.1.1 对象与属性类型
值得注意的是，名词型属性、二值属性和顺序型属性都是定性 的。这种定性属性的值通常是代表类别的词，对这些值进行运算是 没有任何意义的。 （5）数值属性