上海交通大学 研究生 工业数据库与数据挖掘课件 第四章第一节
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上海交通大学 研究生 工业数据库与数据挖掘课件 第二章第一节
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现(虚拟记录)
数据建模
MODEL
第二章
一的映射关系。
payment的属性: payment_number payment_date payment_amount
Payment : { loan_number , payment _ number}
第二章
弱实体集
数据建模
第二章
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL 用树型结构表示实体及实体之间的联系 数的节点是字段（属性）集合——采用方块 链接指针——线条。 基本数据关系为双亲子女关系（Parent-Child Relationship, PCR ） 一对多关系（1:n）
实体集中每个成员具有的性质。 一个实体由属性集合组成。
第二章
数据建模
2 属性： Attributes
属性域： 每个属性所允许的值的集合； 客户名： 10个字符的字符串集合； 数据库：包括一组实体集，每个实体集中包含一些相同类型的 实体。例如：银行数据库：包含客户和贷款2个实体集。
第二章
数据建模
3 联系。
第二章
概念模型
数据建模
现实世界到机器世界的中间层次，常用E-R模型表示。 E-R数据模型（即Entity-Relationship data
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现(虚拟记录)
数据建模
MODEL
第二章
一的映射关系。
payment的属性: payment_number payment_date payment_amount
Payment : { loan_number , payment _ number}
第二章
弱实体集
数据建模
第二章
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL 用树型结构表示实体及实体之间的联系 数的节点是字段（属性）集合——采用方块 链接指针——线条。 基本数据关系为双亲子女关系（Parent-Child Relationship, PCR ） 一对多关系（1:n）
实体集中每个成员具有的性质。 一个实体由属性集合组成。
第二章
数据建模
2 属性： Attributes
属性域： 每个属性所允许的值的集合； 客户名： 10个字符的字符串集合； 数据库：包括一组实体集，每个实体集中包含一些相同类型的 实体。例如：银行数据库：包含客户和贷款2个实体集。
第二章
数据建模
3 联系。
第二章
概念模型
数据建模
现实世界到机器世界的中间层次，常用E-R模型表示。 E-R数据模型（即Entity-Relationship data
数据挖掘入门ppt课件
15.05.2021
数据库
数据仓库
精选编辑ppt
知识库
14
三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时 序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据 库，多媒体数据库，异构数据库，数据仓库， 演绎数据库和Web数据库等。
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
15.05.2021
2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
15.05.2021
精选编辑ppt
5
2.2 KDD过程
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
15.05.2021
精选编辑ppt
6
知识发现（KDD）的过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理筛选 目标数据
2024版数据挖掘ppt课件
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
模型评估与调优
通过准确率、召回率、ROC曲线等指标评估模型性能，采用集成学习、 模型融合等方法提高模型性能。
神经网络应用案例 如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2024/1/29
18
2024/1/29
05
聚类分析方法
19
K-means聚类算法原理及应用
算法原理
通过迭代寻找K个聚类中心， 使得每个数据点与其所属 类别的中心距离最小。
2024/1/29
算法步骤
初始化聚类中心，计算数 据点到各中心的距离并归 类，更新聚类中心，重复 迭代直至收敛。
2024/1/29
13
关联规则评价指标
支持度（Support）
支持度表示项集在数据集中出现的频率，用于 衡量项集的普遍性。
2024/1/29
置信度（Confidence）
置信度表示在包含X的事务中，同时包含Y的比例，用 于衡量关联规则的可靠性。
提升度（Lift）
提升度表示在包含X的事务中，同时包含Y的 比例与Y在全体事务中出现的比例之比，用于 衡量X和Y之间的关联程度。
数据挖掘ppt课件
2024/1/29
1
2024/1/29
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际2问题中应用案
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
模型评估与调优
通过准确率、召回率、ROC曲线等指标评估模型性能，采用集成学习、 模型融合等方法提高模型性能。
神经网络应用案例 如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2024/1/29
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2024/1/29
05
聚类分析方法
19
K-means聚类算法原理及应用
算法原理
通过迭代寻找K个聚类中心， 使得每个数据点与其所属 类别的中心距离最小。
2024/1/29
算法步骤
初始化聚类中心，计算数 据点到各中心的距离并归 类，更新聚类中心，重复 迭代直至收敛。
2024/1/29
13
关联规则评价指标
支持度（Support）
支持度表示项集在数据集中出现的频率，用于 衡量项集的普遍性。
2024/1/29
置信度（Confidence）
置信度表示在包含X的事务中，同时包含Y的比例，用 于衡量关联规则的可靠性。
提升度（Lift）
提升度表示在包含X的事务中，同时包含Y的 比例与Y在全体事务中出现的比例之比，用于 衡量X和Y之间的关联程度。
数据挖掘ppt课件
2024/1/29
1
2024/1/29
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际2问题中应用案
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
数据挖掘导论完整版中文PPT
聚类分析：附加的问题与算法
第 9章
聚类分析：附加的问题与算法
在各种领域，针对不同的应用类型，已经开发了大 量聚类算法。在这些算法中没有一种算法能够适应 所有的数据类型、簇和应用。 事实上，对于更加有效或者更适合特定数据类型、 簇和应用的新的聚类算法，看来总是有进一步的开 发空间。 我们只能说我们已经有了一些技术，对于某些情况 运行良好。其原因是，在许多情况下，对于什么是 一个好的簇集，仍然凭主观解释。此外，当使用客 观度量精确地定义簇时，发现最优聚类问题常常是 计算不可行的。
基于网格的聚类
网格是一种组织数据集的有效方法，至少在低维空 间中如此。
其基本思想是，将每个属性的可能值分割成许多相 邻的区间，创建网格单元的集合。每个对象落入一 个网格单元，网格单元对应的属性区间包含该对象 的值。
存在许多利用网格进行聚类的方法，大部分方法是 基于密度的。
例子
基于网格的算法
DBSCAN多次运行产生相同的结果，而k均值通常 使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。 DBSCAN自动地确定簇个数；对于k均值，簇个数 需要作为参数指定。然而，DBSCAN必须指定另 外两个参数：Eps和Minpts K均值聚类可以看作优化问题，即最小化每个点到 最近的质心的误差的平方和，并且可以看作一种统 计聚类的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型 。
FCM的结构类似于K均值。 K均值可以看作FCM的 特例。 K均值在初始化之后，交替地更新质心和指派每个 对象到最近的质心。具体地说，计算模糊伪划分等 价于指派步骤。 与k均值一样，FCM可以解释为试图最小化误差的 平方和（SSE），尽管FCM基于SSE的模糊版本 。
第 9章
聚类分析：附加的问题与算法
在各种领域，针对不同的应用类型，已经开发了大 量聚类算法。在这些算法中没有一种算法能够适应 所有的数据类型、簇和应用。 事实上，对于更加有效或者更适合特定数据类型、 簇和应用的新的聚类算法，看来总是有进一步的开 发空间。 我们只能说我们已经有了一些技术，对于某些情况 运行良好。其原因是，在许多情况下，对于什么是 一个好的簇集，仍然凭主观解释。此外，当使用客 观度量精确地定义簇时，发现最优聚类问题常常是 计算不可行的。
基于网格的聚类
网格是一种组织数据集的有效方法，至少在低维空 间中如此。
其基本思想是，将每个属性的可能值分割成许多相 邻的区间，创建网格单元的集合。每个对象落入一 个网格单元，网格单元对应的属性区间包含该对象 的值。
存在许多利用网格进行聚类的方法，大部分方法是 基于密度的。
例子
基于网格的算法
DBSCAN多次运行产生相同的结果，而k均值通常 使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。 DBSCAN自动地确定簇个数；对于k均值，簇个数 需要作为参数指定。然而，DBSCAN必须指定另 外两个参数：Eps和Minpts K均值聚类可以看作优化问题，即最小化每个点到 最近的质心的误差的平方和，并且可以看作一种统 计聚类的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型 。
FCM的结构类似于K均值。 K均值可以看作FCM的 特例。 K均值在初始化之后，交替地更新质心和指派每个 对象到最近的质心。具体地说，计算模糊伪划分等 价于指派步骤。 与k均值一样，FCM可以解释为试图最小化误差的 平方和（SSE），尽管FCM基于SSE的模糊版本 。
数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
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简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
数据挖掘ppt课件
2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA
数据挖掘基础知识PPT优选版
数据挖掘基础知识
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
数据挖掘课件第四章
支持度
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。
数据挖掘导论第四章_924概论
向有利于具有大量不同值得属性。这样，即使在不太极端情形下，也不会希望产生大量输出的测试条件，因为与每个划分相关联的记录太少，以致不能做出可靠的预测。解决该问题的策略有两种。第一种是限制测试条件只能是二元划分（CART），另一种策略是修改评估划分的标准，把属性测试条件产生的输出数也考虑进去。如，C4.5的增益率（gain ratio）定义如下：
（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。
（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。
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第四章
数据库存储管理
叶节点结构： Pi 指向搜索码为Ki的文件记录或文件记录桶（桶中的所 有记录的搜索码为Ki）, (对于搜索码不是主码) 对于Li 和 Lj 为叶节点 , 如果 i< j , Li的所有搜索码的值 小于Lj 的所有搜索码的值。 Pn指向下一个叶节点。
第四章
数据库存储管理
非叶节点 叶节点的多级稀疏索引。 在P1指针指向的子树上的所有搜索码 < K1 2<= i <= n-1 , Pi指向的所有子树有 Ki-1 <=S < Ki (Pm)指针指向的子树上的所有搜索码 >= Km-1
第四章
数据库存储管理
多级索引 如果索引过大，处理开销增大。可能需要换入换出。 需要建立索引的索引文件。 将索引文件看成数据文件；
第四章
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
索引的更新 删除： 删除记录，如果搜索码在索引文件唯一，删除索引。 对于稠密索引，类似删除记录；对于稀疏索引，用下一搜索码 替代。如下一搜索码在索引文件中，删除。 插入： 对于稠密索引，搜索码不在索引文件中，加入； 对于稀疏索引，一般索引为一个块，若有新块增加，加 入新的索引。
第四章
数据库存储管理
如果它的兄弟节点不能接纳该节点的其他值 重新分配这两个节点中的数据值 修改父节点对应的指针 如果根节点在修改后，只有一个子节点，将该子节点作 为根节点，整个树的深度-1
第四章
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
B树索引 搜索码的值仅出现一次； 叶节点：
非叶节点
第四章
优点：
数据库存储管理
节点减少； 可能的搜索路径减少； 缺点： 非叶节点长度增加；需要换入换出可能性增加； 更新复杂
第四章
聚集索引:
数据库存储管理
数据存储依据索引的键值。每个表仅能包含一个聚集索引。 表中如果没有任何聚集索引，数据存储以堆 heap 的方式。
非聚集索引：
索引的指针(row locator)指向堆位置，或者聚集索引的索 引位置。
顺序读10Blocks 时间= s+r+10*ebt = 16+8.3+10*0.84=32.7ms; 随机读10Blocks 时间= 10*(s+r+ebt) = 10*(16+8.3+0.84) = 10*25.1 = 251ms
第四章
数据பைடு நூலகம்存储管理
缓存处理（Buffer manager） 磁盘的存取速度比内存慢许多，系统在内存中提供若干 与物理块大小相同的缓存块。 对于磁盘的读写操作以及系统的读写处理可以并行进行。
第四章
数据库存储管理
索引 (Indexing) 提高数据获取速度。 搜索码 用来在文件中进行查询的属性或属性集 索引文件 搜索码+指针
第四章
评价： 访问方式； 访问时间； 插入时间； 删除时间； 空间开销
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
顺序索引 索引依据搜索码顺序存储。 主索引（Primary index）: 在顺序存储的文件中，以这个顺序属性为搜索码建立的 索引。 聚集索引（clustering index） 存储位置依据索引进行。
被钉住的块
限制此块数据回写到磁盘，禁止释放。
第四章
读出
数据库存储管理
写入
第四章
数据库存储管理
文件组织 定长记录 每条记录的包含的属性数据长度一定（n字节）。 一个文件存储一种关系的数据； 存储： 第i个记录：存放在n*(i-1)位置，可能跨块。 更新（删除第i个记录） 1) 后续记录前移； 2）最后记录替代
IBM 磁盘参数
B Btt C Ebt M R S T block size 2400 bytes block transfer time 0.8ms Blocks per cylinder 600 effective block tran time 0.84ms minimum seek time 3ms average rotational latency 8.3ms average seek time 16ms speed 3000bytes/ms
第四章
数据库存储管理
稠密索引：Dense Index Files 每个搜索码的值均在索引记录中。
第四章
数据库存储管理
稀疏索引：Sparse Index Files 索引记录仅包含部分搜索码的值。
在索引文件中找到小于等于记录搜索码中最大的项。沿该指针指向的记录开 始查找。 （依赖条件：数据存储依据一定的顺序）
第四章
数据库存储管理
插入 搜索，找到叶节点 如果搜索码在叶节点，将记录放入文件，指针放入指针桶。 如果搜索码不在叶节点中，并且叶节点有房间： 记录放入文件， 在空闲房间放入搜索码； 创建指针桶，放入指针。
第四章
数据库存储管理
如果没有空闲房间， 进行叶节点分解，将前[n/2]放入原来节点，剩余放入新增 加节点。 假设新的节点为p， k为p中的最小值，插入(k,p)到分裂节 点的父节点上。如果父节点也满了，重复上述过程对父节点进 行分裂。 上述过程进行到没有节点分裂为止，最坏结果为根节点分 裂，则表明B+树深度+1；
第四章
数据库存储管理
缓存处理（Buffer manager） 读取提前（Prefetching） 写入采用延迟写（Delayed Write） 替换策略：最近最少使用least recently used （LRU)
操作系统利用过去的块访问来预言未来的块访问， 假定最近被访问的块最有可能再次被访问。
第四章
动态索引： B+树索引文件
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
B+树索引文件 顺序索引文件在增大后，性能下降。 B+树索引实际是多级索引，采用平衡树结构。 树的节点如下： 包含n－1个搜索码Ki和n个指针Pi。 Pi指向搜索码Ki的一个文件记录或指针桶。
第四章
特点：
数据库存储管理
从根节点到叶节点的路径长度相同。 每个非根/叶节点包含[n/2]—n 个子节点 每个叶节点包含[n-1/2]-n-1个值 根节点至少包含2个子节点，如果根节点为叶节点，可 以包含0—n-1值。
第四章
数据库存储管理
辅助索引 当需要依据其它属性进行搜索。 搜索码包含所有键值。 指针并不指向文件，每个指针指向包含文件指针的桶 （bucket） 辅助索引必须是稠密的
第四章
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
主索引：稠密索引（数据依据主键排列） 稀疏索引，数据不依赖于主键排列
次索引：稠密索引 聚集索引 ：数据依据索引存储 非聚集索引
根节点 指针可以小于[n/2] 至少有2个
第四章
数据库存储管理
第四章
1 2 3
数据库存储管理
叶节点包含2－4个值；（n－1）/2 － （n－1） 非根、叶节点包含3－5个子树 n/2 － n 根节点至少2个子树。
第四章
数据库存储管理
查询 查找所有搜索码为k的记录 从根节点开始 查找最小的搜索码 > k 如果存在，假设为Ki, 则沿Pi 指向的子节点查找， 如果不存在，即k> Km-1，则沿Pm指向的子节点查找。 如果子节点不是叶节点，重复上述过程 如果子节点是叶节点，若Ki = k, 则Pi指向记录或 记录桶。
第四章
数据库存储管理
一般为遍历从根节点到叶节点的一条路径。长度不超过
B+树的节点非常大，一般是一个磁盘块。 假设一个块为4096， 磁盘指针为8字节，搜索码32个字节， n ＝100，当搜索范围为 1百万，这样搜索一个数据大约 log50(1 000 000) =4 而对于二叉树，log2(1 000 000) =20
第四章
数据库存储管理
第四章
增加搜索码“Clearview”
数据库存储管理
第四章
删除
数据库存储管理
找到删除记录，删除，并删除指针桶中的指针。 如果桶为空，从叶节点中删除搜索码＋指针； 若删除后，叶节点的个数小于[n-1/2]，需要删除 这个节点 如果它的兄弟节点可以接纳其它值，
将这两个节点和并； 删除该节点 从父节点中删除指向该节点的数据对 若父节点的个数小于[n/2]，合并父节点， 递推
第四章
文件组织 空闲指针方法
数据库存储管理
第四章
采用定长方式
数据库存储管理
第四章
采用定长方式
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
文件组织 变长记录 一个文件包含多个关系记录； 记录是变长度的。如客户－－帐户关系（1－N）
第四章
数据库存储管理
使用分槽的页结构： 采用块头：记录个数，空闲的尾地址，包含记录位置、大小的数组。 记录分配、删除方式
第四章
数据库存储管理
数据存储介质 高速缓存（Cache）：快速数据读写、操作系统管理； 主存储器（内存）：存储指令、数据；容易丢失； 磁盘（辅存）：用于长期联机数据存储的介质； 光存储、磁带存储（脱机存储）：大容量存储、备份
第四章
数据库存储管理
第四章
数据库存储管理
存储介质：磁盘 需要加载到内存进行处理； 以“块”方式进行数据存取； 块的大小相同，512－8192字节直接； 每次访问磁盘，至少存取一个物理块；