研究生计算机科学教案：数据挖掘算法原理与应用

研究生计算机科学教案：数据挖掘算法原理与应用1. 引言
在当今信息化时代，海量数据的产生和积累为各个领域带来了巨大的挑战与机遇。

数据挖掘作为一种从大规模数据中提取潜在知识和信息的技术，已经成为
计算机科学领域中至关重要的研究方向之一。

本教案旨在介绍研究生专业方向
中的数据挖掘算法原理与应用，涵盖了数据预处理、分类、聚类、关联规则以
及时间序列分析等核心内容。

2. 数据预处理
2.1 数据清洗：介绍了数据清洗的概念和必要性，包括缺失值处理、异常值检
测与处理、噪声过滤等。

2.2 特征选择：讲解常见的特征选择方法，如过滤式、包裹式和嵌入式方法，并介绍了特征选择对于提高模型效果的重要性。

2.3 数
据变换：介绍了常见的数据变换方法，如标准化、归一化、离散化等，以及它
们在不同情况下的适用性。

3. 分类算法
3.1 决策树：介绍了决策树的基本原理、构建方法和优化策略，以及常用的决
策树算法，如ID3、C4.5和CART。

3.2 支持向量机(SVM)：讲解SVM的原
理和核心思想，包括线性可分和非线性可分情况下的处理方法。

3.3 朴素贝叶
斯分类器：介绍了朴素贝叶斯分类器的基本概念、条件独立性假设以及参数估
计方法。

4. 聚类算法
4.1 K-means聚类：讲解了K-means聚类算法的基本原理和步骤，并介绍了
其在大规模数据集上的改进方法。

4.2 层次聚类：介绍了层次聚类方法和不同
的相似度度量方式，如单链接、完全链接和均值链接等。

4.3 密度聚类：讲解
了DBSCAN密度聚类算法的原理和特点，以及如何选取合适的邻域半径和密
度阈值。

5. 关联规则挖掘
5.1 Apriori算法：介绍了Apriori算法的基本思想、关联规则定义以及频繁项
集和支持度计算方法。

5.2 FP-growth算法：讲解了FP-growth算法的原理
和构建频繁项集树的步骤，以及如何从树中挖掘关联规则。

6. 时间序列分析
6.1 时间序列基础：介绍了时间序列的定义、组成和常见模式，如趋势、季节
性和周期性等。

6.2 平稳性检验：讲解时间序列平稳性检验的原理和常用方法，如ADF检验和KPSS检验。

6.3 ARIMA模型：介绍了ARIMA模型的概念、
参数估计以及预测方法，并探讨了ARIMA模型在时间序列分析中的应用。

7. 结语
通过本教案对数据挖掘算法原理与应用进行全面而深入地讲解，学生将能够掌
握数据处理、分类、聚类、关联规则和时间序列分析等核心技术。

这些知识将
帮助学生应对现实世界中复杂数据挖掘问题，并提供决策支持和商业洞察。