数据挖掘原理与算法.ppt
合集下载
数据挖掘算法的基础PPT适合入门
Ak U k kVkT
表在语义空间特 征与特征之间的
Ak AkT
U
k
kVkTVk
kU
T k
U
k
k
kU
T k
距离和在语义空间 样本与样本之间
AkT Ak Vk kU kTU k kVkT Vk k kVkT 的距离
2.3-6 聚类分析
聚类技术将数据元组视为对象。它将对象 划分为聚类，使在一个聚类中的对象“类 似”，但与其它聚类中的对象“不类似”。
这一技术方法可以在保留数据主要特征情况下除 去数据中的噪声，因此该方法可以有效地进行数 据清洗。
给定一组小波相关系数，利用离散小波变换的逆 运算还可以近似恢复原来的数据。
2.3-4 离散小波变换（续）
常用的小波函数包括Haar系列, Daubechies 系列，Moret系列，Sym系列，Meyer系列， Coif系列。
利用线性回归可以为连续取值的函数建模。广义 线性模型则可以用于对离散取值变量进行回归建 模。
在广义线性模型中，因变量Y 的变化速率是Y 均 值的一个函数；这一点与线性回归不同。常见的 广义线性模型有：对数回归和泊松回归。
对数回归模型是利用一些事件发生的概率作为自 变量所建立的线性回归模型。
泊松回归模型主要是描述数据出现次数的模型， 因为它们常常表现为泊松分布。
2.3-3 主成分分析（PCA）
数据挖掘原理与算法
数据挖掘原理与算法
**数据挖掘原理与算法**
数据挖掘是一门融合了数学，统计，计算机科学等技术的新兴学科，
它的主要目的是从海量数据中提取知识，以帮助用户对数据进行分析并作
出准确的决策。它涉及的理论和技术包括计算机图形学，神经网络，机器
学习，统计建模，信息可视化，数据库系统，数据流处理，模式识别，聚
类分析等。
数据挖掘的原理主要是利用数据生成模型，从而获得有价值的洞见和
知识。数据挖掘过程中，从收集的原始数据中提取出有价值的知识信息，
并将其转换为可以用于决策支持的易懂的内容，可以被称为智能转换过程。
数据挖掘算法是指从已有数据中寻找潜在的有意义的规律的一种算法。一般来说，数据挖掘算法可以分为四类：分类算法、聚类算法、关联规则
算法、预测算法。
1）分类算法：分类算法是一种基于数据库中的历史信息和统计学原
理判断新的数据实体属于哪个类别的方法，常用的分类算法包括决策树、
K-近邻法、朴素贝叶斯法、神经网络、支持向量机和逻辑斯蒂回归。
2）聚类算法：聚类算法是从原始数据集中提取有意义的结构，并对
相似的对象进行自动聚类的一种算法。
数据挖掘算法培训课件(ppt 34页)
年赔付金额（X，B）
0.0968
0.4487
11
投年赔保付人金年额龄（（XX，，CB））∧被保车车辆龄的价值（X，C）∧车辆用途（X，C）
0.0909
0.3531
12
投保人年龄（X，C）∧驾龄（X，B）∧被保车辆的价值（X，C）
年赔付次数（X，A）
其他
0.0827
0.6094
表3-7 客户风险关联规则
年赔付次数（X，B）
0.1679
0.2571
3
驾年龄赔（付X金，额B（）X∧，车B辆）用途（X性，别A）
0.1663
0.3337
详细4567分析驾年驾年驾年驾年所龄赔龄赔龄龄赔赔得（（（（付付付付XXXX次金次次数， ， ， ，数额数数BBCC据（（（（））））XXXX∧∧∧∧，，，，，车被车被能ACAA辆保辆保可））））用车确用车以途辆途辆保婚的（的（为价X驾职姻价X公，，值值公龄业状BB司（（））况司XX收，，业CC益））务∧，车提辆又用供途能数（给X据，予C支）用撑户，更针多对的不实同惠客。户0000提....11117890供80939941 偏好0000服....435680865063务1349 ，既
Euclid距离是 d(X,Y) in1(xiyi)2。
最近邻分类是基于要求的或懒散的学习法，即它存放所有的训练样本，并且直到新的 （未标记的）样本需要分类时才建立分类。其优点是可以生成任意形状的决策边界，能 提供更加灵活的模型表示。
0.0968
0.4487
11
投年赔保付人金年额龄（（XX，，CB））∧被保车车辆龄的价值（X，C）∧车辆用途（X，C）
0.0909
0.3531
12
投保人年龄（X，C）∧驾龄（X，B）∧被保车辆的价值（X，C）
年赔付次数（X，A）
其他
0.0827
0.6094
表3-7 客户风险关联规则
年赔付次数（X，B）
0.1679
0.2571
3
驾年龄赔（付X金，额B（）X∧，车B辆）用途（X性，别A）
0.1663
0.3337
详细4567分析驾年驾年驾年驾年所龄赔龄赔龄龄赔赔得（（（（付付付付XXXX次金次次数， ， ， ，数额数数BBCC据（（（（））））XXXX∧∧∧∧，，，，，车被车被能ACAA辆保辆保可））））用车确用车以途辆途辆保婚的（的（为价X驾职姻价X公，，值值公龄业状BB司（（））况司XX收，，业CC益））务∧，车提辆又用供途能数（给X据，予C支）用撑户，更针多对的不实同惠客。户0000提....11117890供80939941 偏好0000服....435680865063务1349 ，既
Euclid距离是 d(X,Y) in1(xiyi)2。
最近邻分类是基于要求的或懒散的学习法，即它存放所有的训练样本，并且直到新的 （未标记的）样本需要分类时才建立分类。其优点是可以生成任意形状的决策边界，能 提供更加灵活的模型表示。
数据挖掘基本算法2课件
6 第7页，共88页。
6.2.2 定量分析预测
• （1）时间序列分析法 • （2）回归预测 • （3）非线性预测 • （4）灰色预测模型GM(1,1) • （5）组合预测
7 第8页，共88页。
（1）时间序列分析法
• 时间序列分析法的原始数据要求： 1）在时间上具有连续性； 2）数据之间的可比性； 3）可以采取交叉预测。 • 时间序列可划为四种变化特征：趋势性（T）、季节性
ρ称为分辨率，0<ρ<1，一般取ρ=0.5。
对单位不一，初值不同的序列，在计算相关系数前应首先进行 初始化，即将该序列所有数据分别除以第一个数据。
21 第22页，共88页。
（4）灰色预测模型
• 关联度
X 0 和 Xˆ 0 的关联度为：
r 1 n k
n k 1
22 第23页，共88页。
（4）灰色预测模型
24 第25页，共88页。
（4）灰色预测模型
• 第二步：求序列差
2 0,0.1155,0.1992,0.2335 3 0,0.0225,0.1059,0.1146 4 0,0.0674,0.1185,0.2148
• 第三步：求两极差
M max max i k 0.2335 m min min i k 0
• 例6.5 一个计算关联度的例子
• 工业、农业、运输业、商业各部门的行为数据如下：
6.2.2 定量分析预测
• （1）时间序列分析法 • （2）回归预测 • （3）非线性预测 • （4）灰色预测模型GM(1,1) • （5）组合预测
7 第8页，共88页。
（1）时间序列分析法
• 时间序列分析法的原始数据要求： 1）在时间上具有连续性； 2）数据之间的可比性； 3）可以采取交叉预测。 • 时间序列可划为四种变化特征：趋势性（T）、季节性
ρ称为分辨率，0<ρ<1，一般取ρ=0.5。
对单位不一，初值不同的序列，在计算相关系数前应首先进行 初始化，即将该序列所有数据分别除以第一个数据。
21 第22页，共88页。
（4）灰色预测模型
• 关联度
X 0 和 Xˆ 0 的关联度为：
r 1 n k
n k 1
22 第23页，共88页。
（4）灰色预测模型
24 第25页，共88页。
（4）灰色预测模型
• 第二步：求序列差
2 0,0.1155,0.1992,0.2335 3 0,0.0225,0.1059,0.1146 4 0,0.0674,0.1185,0.2148
• 第三步：求两极差
M max max i k 0.2335 m min min i k 0
• 例6.5 一个计算关联度的例子
• 工业、农业、运输业、商业各部门的行为数据如下：
数据挖掘算法介绍ppt课件
DM
DM:dataming——KDD的一个阶段 KDD与DM等同
DM is like setting up a restaurant kitchen...
Starting a restaurant kitchen
Data Mining
Food/Info
Cooks/Team
Data Mining
Kitchen/DWH
数据挖掘与其他学科的关系
Database Technology
Statistics
Machine Learning (AI)
Data Mining
Visualization
InFra Baidu bibliotekormation Science
Other Disciplines
数据挖掘与OLAP
❖ OLAP（on-line analytical processing）:
数据挖掘分类
❖ 我的理解－挖掘的算法分为三个层次： ❖ 模式：比如分类、聚类－》
模型：决策树、神经网络－》
• 算法：ID3、CHAID、BP
❖ 举例：
分类－决策树－ID3、CHAID等； 聚类－聚类分析－k-means、EM等。
数据挖掘分类
❖ 挖掘模型
▪ 决策树(decision tree) ▪ 关联规则(association rules) ▪ 聚类(clustering) ▪ 神经网络(Artificial Neural Networks，简记作ANN) ▪ 粗糙集(rough set) ▪ 概念格(concept lattice) ▪ 遗传算法(genetic algorithms) ▪ 序列模式(sequence pattern) ▪ 贝叶斯(Bayes) ▪ 支持向量机(support vector machine，简记作SVM) ▪ 模糊集(fuzzy set) ▪ 基于案例的推理(case-based reasoning，简记作CBR)
数据挖掘常见算法精品PPT课件
数据挖掘研究发展
• 对于大规模数据的存储、管理和使用，包括在分布式环境 上建立数据仓库的方式方法。
• 知识发现语言的形式化描述和算法，既研究专门用于知识 发现的数据挖掘语言。
• 数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现的过程能够更 容易被用户理解，业便于在知识发现的过程中进行人机交 互。
• 生物信息和基因的数据挖掘。 • Web数据挖掘的各个方面。
CRIAP-DM数据挖掘过程示意图
• 业务理解 • 数据理解 • 数据准备 • 建模 • 评估 • 部署
数据挖掘的评估
• 准确性 • 性能 • 功能性 • 可用性 • 辅助功能
数据挖掘的应用发展
• 营销领域的零售业 • 直效行销界 • 制造业 • 业务金融保险 • 通信业 • 医疗服务业 • 各种政府机关
}else{ if(obj.财富>=1000000000) then{ print(obj.Name+”是高富"); }else{ print(obj.Name+"是屌丝"); } }
分类算法：决策树构wenku.baidu.com过程
• （1）我们先根据训练子集形成一个初始的决策树。 • （2）如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择
过程。 • 数据分析数据一般以文件形式或者单个数据库的方式组织
，而数据挖掘必须建立在数据仓库或是分布式存储的基础 之上。 • 大数据挖掘是传统手工业式的数据分析的现代大工业形式 。
数据挖掘原理与算法02精品PPT课件
完成从大型源数据中发现有价值知识的过程可以 简单地概括为：首先从数据源中抽取感兴趣的数 据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然 后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生 成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成 到企业的智能系统中。
一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般 分为问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖 掘以及模式评估等基本阶段。
2020/10/8
9
数据挖掘阶段的功能
对数据进行预处理，一般需要对源数据进行再加工，检查数据的完整 性及数据的一致性，对其中的噪音数据进行平滑，对丢失的数据进行 填补，消除“脏”数据，消除重复记录等。
数据清洗是指去除或修补源数据中的不完整、不一致、含噪音的数据。 在源数据中，可能由于疏忽、懒惰、甚至为了保密使系统设计人员无 法得到某些数据项的数据。假如这个数据项正是知识发现系统所关心 的，那么这类不完整的数据就需要修补。
2020/10/8
5
3.数据预处理阶段的功能
数据预处理主要对前一阶段抽取的数据进行再加 工，检查数据的完整性及数据的一致性。包括消 除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完 成数据类型转换等。
2020/10/8
6
数据抽取与集成
数据抽取与集成是知识发现的关键性工作。早期的数据抽 取是依靠手工编程来实现的，现在可以通过高效的抽取工 具来实现。即使是使用抽取工具，数据抽取和和装载仍然 是一件很艰苦的工作。
一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般 分为问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖 掘以及模式评估等基本阶段。
2020/10/8
9
数据挖掘阶段的功能
对数据进行预处理，一般需要对源数据进行再加工，检查数据的完整 性及数据的一致性，对其中的噪音数据进行平滑，对丢失的数据进行 填补，消除“脏”数据，消除重复记录等。
数据清洗是指去除或修补源数据中的不完整、不一致、含噪音的数据。 在源数据中，可能由于疏忽、懒惰、甚至为了保密使系统设计人员无 法得到某些数据项的数据。假如这个数据项正是知识发现系统所关心 的，那么这类不完整的数据就需要修补。
2020/10/8
5
3.数据预处理阶段的功能
数据预处理主要对前一阶段抽取的数据进行再加 工，检查数据的完整性及数据的一致性。包括消 除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完 成数据类型转换等。
2020/10/8
6
数据抽取与集成
数据抽取与集成是知识发现的关键性工作。早期的数据抽 取是依靠手工编程来实现的，现在可以通过高效的抽取工 具来实现。即使是使用抽取工具，数据抽取和和装载仍然 是一件很艰苦的工作。
数据挖掘PPT全套课件
2. DIP数据库
DIP数据库是专门存储蛋白质相互作用信息的数据库。该数据库中也包 含人工检查的可靠信息和自动计算方法所获取的高通量数据。
3.MIPS数据库
MIPS数据库是一个跨物种的综合性数据库，包含多种数据库信息。 其中的CYGD数据库提供了比较完整酵母蛋白质互作信息。而MIPS 哺乳动物数据库MPPI则提供了经过人工检查的哺乳动物蛋白质互作 信息。
数据挖掘: 绪论 第1章 绪论
为什么要进行数据挖掘? 商业观点
数据 – 电子商务网站的日志 – 银行帐务数据 – 顾客购物的数据
为什么要进行数据挖掘? 科学观点
医学、科学、工程技术界 正快速积累大量数据 (GB/hour)
– 地表、海洋和大气的
全球观测数据
– 基因组数据 数据挖掘技术可以帮助处理这些数据 – 干旱和飓风等生态扰动与全球变暖关系
– 只有非零值是重要 的,
– 例子：文档-词矩阵
season
timeout
lost wi n game
score
ball pla y coach
team
Document 1 Document 2 Document 3
3050260202 0702100300 0100122030
记录数据-事务数据
– 在电话本里搜
索电话号码
– 利用搜索引擎 如“Google”搜索 “Amazon”
DIP数据库是专门存储蛋白质相互作用信息的数据库。该数据库中也包 含人工检查的可靠信息和自动计算方法所获取的高通量数据。
3.MIPS数据库
MIPS数据库是一个跨物种的综合性数据库，包含多种数据库信息。 其中的CYGD数据库提供了比较完整酵母蛋白质互作信息。而MIPS 哺乳动物数据库MPPI则提供了经过人工检查的哺乳动物蛋白质互作 信息。
数据挖掘: 绪论 第1章 绪论
为什么要进行数据挖掘? 商业观点
数据 – 电子商务网站的日志 – 银行帐务数据 – 顾客购物的数据
为什么要进行数据挖掘? 科学观点
医学、科学、工程技术界 正快速积累大量数据 (GB/hour)
– 地表、海洋和大气的
全球观测数据
– 基因组数据 数据挖掘技术可以帮助处理这些数据 – 干旱和飓风等生态扰动与全球变暖关系
– 只有非零值是重要 的,
– 例子：文档-词矩阵
season
timeout
lost wi n game
score
ball pla y coach
team
Document 1 Document 2 Document 3
3050260202 0702100300 0100122030
记录数据-事务数据
– 在电话本里搜
索电话号码
– 利用搜索引擎 如“Google”搜索 “Amazon”
《数据挖掘》课件
R是一种用于统计计算和图形的编程语言，在数据挖掘领域中广泛使 用。
02
R拥有大量的统计和机器学习包，提供了丰富的算法和工具，能够进 行各种复杂的数据分析和挖掘任务。
03
R具有灵活的编程环境，支持各种编程范式，包括函数式编程和面向 对象编程。
04
R在数据挖掘中主要用于统计分析、可视化、聚类、分类等任务。
《数据挖掘》ppt课件
目 录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘技术 • 数据预处理 • 数据挖掘工具与平台 • 数据挖掘实践案例
01
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术， 通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中 找出规律和模式，并为企业提供决策支持。
分类与预测
分类与预测的定义
分类和预测是监督学习方法，通过已知的训练数据集来构建分类 器或回归模型，从而对新的未知数据进行分类或预测。
常见的分类与预测算法
包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
分类与预测的应用
在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。
关联规则挖掘
关联规则挖掘的定义
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关 系的方法，这些项可以是商品、网页等。
常见的关联规则挖掘算法
包括Apriori、FP-Growth等。
02
R拥有大量的统计和机器学习包，提供了丰富的算法和工具，能够进 行各种复杂的数据分析和挖掘任务。
03
R具有灵活的编程环境，支持各种编程范式，包括函数式编程和面向 对象编程。
04
R在数据挖掘中主要用于统计分析、可视化、聚类、分类等任务。
《数据挖掘》ppt课件
目 录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘技术 • 数据预处理 • 数据挖掘工具与平台 • 数据挖掘实践案例
01
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术， 通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中 找出规律和模式，并为企业提供决策支持。
分类与预测
分类与预测的定义
分类和预测是监督学习方法，通过已知的训练数据集来构建分类 器或回归模型，从而对新的未知数据进行分类或预测。
常见的分类与预测算法
包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
分类与预测的应用
在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。
关联规则挖掘
关联规则挖掘的定义
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关 系的方法，这些项可以是商品、网页等。
常见的关联规则挖掘算法
包括Apriori、FP-Growth等。
数据挖掘算法培训课件PPT(共 34张)
生成频繁1项集L1 连接步
剪枝步
生成频繁k项集Lk 重复步骤（2）～（4），直到不能产生 新的频繁项集的集合为止，算法中止。
性能瓶颈
Apriori算 法是一个 多趟搜索
算法
可能产生 庞大的候 选项集
7 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
2．FP-Growth算法
A-close算法
MAFIA算法、GenMax算法 DepthProject算法
6 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
1．Apriori算法
Apriori算法基于频繁项集性质的先验知识，使用由下至上逐层搜索的迭代方法，即从 频繁1项集开始，采用频繁k项集搜索频繁k+1项集，直到不能找到包含更多项的频繁项 集为止。 Apriori算法由以下步骤组成，其中的核心步骤是连接步和剪枝步：
关联规则挖掘问题：
发现频繁项集
发现所有的频繁项集是形成关联规则的基 础。通过用户给定的最小支持度，寻找所 有支持度大于或等于Minsupport的频繁项 集。
生成关联规则
通过用户给定的最小可信度，在每个最大 频繁项集中，寻找可信度不小于 Minconfidence的关联规则。
如何迅速高效地发现所有频繁项集，是关联规则挖掘的核心问题，也是衡量关联规则挖 掘算法效率的重要标准。
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
可视化设计原则
简洁明了、突出重点、色彩搭 配合理等，使可视化结果易于 理解和传达。
交互式可视化
通过交互式操作，实现数据的 动态展示和多维度分析。
03
数据挖掘技术与方法
关联规则挖掘
关联规则基本概念： 支持度、置信度、提 升度等
关联规则挖掘应用场 景：购物篮分析、交 叉销售等
经典关联规则挖掘算 法：Apriori、FPGrowth等
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
人工智能融合应用
大数据与人工智能技术的结合将推动各行业的智能化升级，如智 能医疗、智能交通等。
物联网数据分析
随着物联网技术的普及，大数据分析将实现对海量物联网数据的挖 掘和应用。
跨领域数据共享与融合
打破数据壁垒，实现跨领域数据共享与融合，推动产业创新和社会 进步。
06
企业如何布局大数据战略
明确企业需求和目标定位
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
数据挖掘算法概述(ppt 42页)
3.4.3 分类技术
2．k-最近邻
第三章 数据挖掘算法
最临近分类基于类比学习，是一种基于实例的学习，它使用具体的训练实例进行预测， 而不必维护源自数据的抽象（或模型）。它采用n 维数值属性描述训练样本，每个样本 代表n 维空间的一个点，即所有的训练样本都存放在n 维空间中。若给定一个未知样本， k-最近邻分类法搜索模式空间，计算该测试样本与训练集中其他样本的邻近度，找出最 接近未知样本的k 个训练样本，这k 个训练样本就是未知样本的k 个“近邻”。其中的 “邻近度”一般采用欧几里得距离定义：两个点 X(x1,x2, ,xn) 和 Y(y1,y2, ,yn)的
1
扫描事务数据库D，生成频繁 1项集L1
将频繁1项集L1按照支持度递
2 减顺序排序，得到排序后的项
集L1
3 构造FP树
4
通过后缀模式与条件FP树产生 的频繁模式连接实现模式增长
9 of 65
图3-11 FP树的构造
3.4 关联规则
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
3．辛普森悖论
第三章 数据挖掘算法
5 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
图3-10 项集的格
6 of 65
2．k-最近邻
第三章 数据挖掘算法
最临近分类基于类比学习，是一种基于实例的学习，它使用具体的训练实例进行预测， 而不必维护源自数据的抽象（或模型）。它采用n 维数值属性描述训练样本，每个样本 代表n 维空间的一个点，即所有的训练样本都存放在n 维空间中。若给定一个未知样本， k-最近邻分类法搜索模式空间，计算该测试样本与训练集中其他样本的邻近度，找出最 接近未知样本的k 个训练样本，这k 个训练样本就是未知样本的k 个“近邻”。其中的 “邻近度”一般采用欧几里得距离定义：两个点 X(x1,x2, ,xn) 和 Y(y1,y2, ,yn)的
1
扫描事务数据库D，生成频繁 1项集L1
将频繁1项集L1按照支持度递
2 减顺序排序，得到排序后的项
集L1
3 构造FP树
4
通过后缀模式与条件FP树产生 的频繁模式连接实现模式增长
9 of 65
图3-11 FP树的构造
3.4 关联规则
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
3．辛普森悖论
第三章 数据挖掘算法
5 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
图3-10 项集的格
6 of 65
数据挖掘十大经典算法总结版ppt课件
其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次 训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体 分类的准确率，来确定每个样本的权值。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最 后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策 分类器。
采用PP管及配件：根据给水设计图配 置好PP管及配 件，用 管件在 管材垂 直角切 断管材 ，边剪 边旋转 ，以保 证切口 面的圆 度，保 持熔接 部位干 净无污 物
Naive Bayes
Naive Bayes
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学 基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太 敏感，算法也比较简单。 理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差 率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性 之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的， 这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模 型的分类效率比不上决策树模型。 而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
SVM
Support vector machines 它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类 以及回归分析中。
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个 空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面， 分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误 差越小。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最 后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策 分类器。
采用PP管及配件：根据给水设计图配 置好PP管及配 件，用 管件在 管材垂 直角切 断管材 ，边剪 边旋转 ，以保 证切口 面的圆 度，保 持熔接 部位干 净无污 物
Naive Bayes
Naive Bayes
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学 基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太 敏感，算法也比较简单。 理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差 率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性 之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的， 这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模 型的分类效率比不上决策树模型。 而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
SVM
Support vector machines 它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类 以及回归分析中。
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个 空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面， 分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误 差越小。
数据挖掘原理与算法56页PPT
数据挖掘原理与算法
怎样思想，就有怎样的生活
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
Fra Baidu bibliotek
END
怎样思想，就有怎样的生活
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
Fra Baidu bibliotek
END
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2
2019/3/23
第八章
空间挖掘
内容提要
引言
空间数据概要
空间数据挖掘基础，空间统计学 泛化与特化 空间规则 空间分类算法 空间聚类算法 空间挖掘的其他问题
Hale Waihona Puke Baidu
空间数据挖掘原型系统介绍
空间数据挖掘的研究现状与发展方向 其他
3
2019/3/23
空间数据的主要特点
2019/3/23
5
空间查询问题
查询是挖掘的技术，空间查询及其操作的主要特点有：
空间操作相对复杂和不精确：传统的访问非空间数据的选择查询 使用的是标准的比较操作符：>，<，≤，≥，≠。而空间选择是 一种在空间数据上的选择查询，要用到空间操作符，包括接近、 东、西、南、北、包含、重叠或相交等。下面是几个空间选择查 询的例子： 例如，“查找北海公园附近的房子”。 空间连接（Spatial Join）问题：在两个空间关系上的一个空间 性连接操作被称为空间连接（Spatial Join）。在空间连接中， 关系都是空间性的，需要与空间连接对应的条件描述。 例如， “相交”关系用于多边形；“相邻”关系用于点。 相同的地理区域经常有不同的视图：一个区域不同的视图（如基 础设施、城市规划、绿化等）保存在单独的GIS文件中，融合这 些数据，通常需要一个称为“地图覆盖”（Map Overlay）的操 作来实现。 一个空间实体可用空间和非空间的属性来描述。当其空间属性用 一些空间数据结构存储起来之后，非空间属性就可以存储在一个 关系数据库里。对空间数据库来说，不同的空间实体经常是和不 同的位置相关联的，而且在不同的实体之间进行空间性操作的时 候，经常需要在属性之间进行一些转换。
第八章
空间挖掘
内容提要
引言
空间数据概要
空间数据挖掘基础，空间统计学 泛化与特化 空间规则 空间分类算法 空间聚类算法 空间挖掘的其他问题
空间数据挖掘原型系统介绍
空间数据挖掘的研究现状与发展方向 其他
1
2019/3/23
空间挖掘技术概述
大量的空间数据是从遥感、地理信息系统（GIS）、多媒 体系统、医学和卫星图像等多种应用中收集而来，收集到 的数据远远超过了人脑分析的能力。日益发展的空间数据 基础设施为空间数据的自动化处理提出了新的课题。 空间数据的最常用的数据组织形式是空间数据库。空间数 据库必须保存空间实体，这些空间实体是用空间数据类型 和实体的空间关系来表示出来的。空间数据库，不同于关 系数据库，它一般具有空间拓扑或距离信息，通常需要以 复杂的多维空间索引结构组织。 空间挖掘（Spatial Mining）或被称作空间数据挖掘/空间 数据库的知识发现，是数据挖掘技术在空间数据方面的应 用。简言之，空间数据挖掘，就是从空间数据库中抽取隐 含的知识、空间关系或非显式地存储在空间数据库中的其 他模式，用于理解空间数据、发现数据间（空间或非空间） 的关系。 由于空间数据的复杂性及其应用的专业性，在一般的数据 挖掘的基本概念的基础上，需要研究空间数据挖掘特有的 理论、方法和应用。
7
分割方法
2019/3/23
最小包围矩形
通过完整包含一个空间实体的最小包围矩形（MBR： Minimum Bounding Rectangle）来表示该空间实体。例如， 下图显示一湖泊的MBR：
如果用传统坐标系统来对这个湖定向，水平轴表示东西方向，垂 直轴表示南北方向，那么就可以把这个湖放在一个矩形里（中间 图所示） 还可以通过一系列更小的矩形来表现这个湖（右图所示） 另一种更简单的方法是用一对不相邻的顶点坐标来表示一个MBR， 如用{(x1，y1)，(x2，y2)}来表示（中间图所示）。
（1）采用低维空间向高维空间映射的方式：ｋ维空间具有ｎ个 顶点的目标可以映射成ｎ*ｋ维空间的点。映射后，可以直接采 用点索引技术。 （2）直接向一维空间映射：通常数据空间被划分成大小相同的 网格单元，通过给这些网格单元编码形成一维目标，用传统的一 维的索引结构（如Ｂ+树等）索引。
（1）采用不允许空间重叠的索引方法：将所在的数据空间按某 种方法（如二叉树划分、四叉树划分、格网划分等）划分成彼此 不相交的子空间。 （2）采用允许空间重叠的索引法：将索引空间划分为多级的子 空间，这些子空间允许重叠，但是一个空间实体完全包含在某一 子空间中。
2019/3/23
6
空间数据结构
由于空间数据的独特性质，有很多数据结构专门被设计用 来存储或索引空间数据。这些结构有的考虑的是空间实体 的轮廓表示，有的是空间数据的索引方法。
空间实体表示的最常用方法是“最小包围矩形”。 空间索引技术大多是基于对空间目标的近似技术，例如， 空间映射法
4
2019/3/23
空间数据的复杂性特征
空间数据的复杂性特征主要表现在以下几个方面：
空间属性之间的非线性关系：空间属性之间的非线性关系是空间 系统复杂性的重要标志，被作为空间数据挖掘的主要任务之一。 空间数据的多尺度特征：空间数据的多尺度性是指空间数据在不 同观察层次上所遵循的规律以及体现出的特征不尽相同。多尺度 特征是空间数据复杂性的又一表现形式。 空间信息的模糊性：模糊性几乎存在于各种类型的空间信息中， 如空间位置的模糊性、空间相关性的模糊性以及模糊的属性值等 等。 空间维数的增高：空间数据的属性增加极为迅速，如在遥感领域， 由于传感器技术的飞速发展，波段的数目也由几个增加到几十甚 至上百个，如何从几十甚至几百维空间中提取信息、发现知识则 成为研究中的又一难题。 空间数据的缺值：数据的缺值现象源自由于某种不可抗拒的外力 而使数据无法获得或发生丢失。如何对丢失数据进行恢复并估计 数据的固有分布参数，成为解决数据复杂性的难点。
空间数据是指与二维、三维或更高维空间的空间 坐标及空间范围相关的数据，例如地图上的经纬 度、湖泊、城市等。 访问空间数据要比访问非空间数据更复杂。对空 间数据的访问要使用专门的操作和数据结构。空 间数据可以用包含着诸如“接近、南、北、包含 于”等空间操作符的查询来访问。 空间数据存放在记录着实体的空间性数据和非空 间性数据的空间数据库里。由于空间数据关联着 距离信息，所以空间数据库通常用使用距离或拓 扑信息的空间数据结构或者索引来存储。就数据 挖掘而论，这些距离信息提供了所需的相似性度 量的基础。
2019/3/23
第八章
空间挖掘
内容提要
引言
空间数据概要
空间数据挖掘基础，空间统计学 泛化与特化 空间规则 空间分类算法 空间聚类算法 空间挖掘的其他问题
Hale Waihona Puke Baidu
空间数据挖掘原型系统介绍
空间数据挖掘的研究现状与发展方向 其他
3
2019/3/23
空间数据的主要特点
2019/3/23
5
空间查询问题
查询是挖掘的技术，空间查询及其操作的主要特点有：
空间操作相对复杂和不精确：传统的访问非空间数据的选择查询 使用的是标准的比较操作符：>，<，≤，≥，≠。而空间选择是 一种在空间数据上的选择查询，要用到空间操作符，包括接近、 东、西、南、北、包含、重叠或相交等。下面是几个空间选择查 询的例子： 例如，“查找北海公园附近的房子”。 空间连接（Spatial Join）问题：在两个空间关系上的一个空间 性连接操作被称为空间连接（Spatial Join）。在空间连接中， 关系都是空间性的，需要与空间连接对应的条件描述。 例如， “相交”关系用于多边形；“相邻”关系用于点。 相同的地理区域经常有不同的视图：一个区域不同的视图（如基 础设施、城市规划、绿化等）保存在单独的GIS文件中，融合这 些数据，通常需要一个称为“地图覆盖”（Map Overlay）的操 作来实现。 一个空间实体可用空间和非空间的属性来描述。当其空间属性用 一些空间数据结构存储起来之后，非空间属性就可以存储在一个 关系数据库里。对空间数据库来说，不同的空间实体经常是和不 同的位置相关联的，而且在不同的实体之间进行空间性操作的时 候，经常需要在属性之间进行一些转换。
第八章
空间挖掘
内容提要
引言
空间数据概要
空间数据挖掘基础，空间统计学 泛化与特化 空间规则 空间分类算法 空间聚类算法 空间挖掘的其他问题
空间数据挖掘原型系统介绍
空间数据挖掘的研究现状与发展方向 其他
1
2019/3/23
空间挖掘技术概述
大量的空间数据是从遥感、地理信息系统（GIS）、多媒 体系统、医学和卫星图像等多种应用中收集而来，收集到 的数据远远超过了人脑分析的能力。日益发展的空间数据 基础设施为空间数据的自动化处理提出了新的课题。 空间数据的最常用的数据组织形式是空间数据库。空间数 据库必须保存空间实体，这些空间实体是用空间数据类型 和实体的空间关系来表示出来的。空间数据库，不同于关 系数据库，它一般具有空间拓扑或距离信息，通常需要以 复杂的多维空间索引结构组织。 空间挖掘（Spatial Mining）或被称作空间数据挖掘/空间 数据库的知识发现，是数据挖掘技术在空间数据方面的应 用。简言之，空间数据挖掘，就是从空间数据库中抽取隐 含的知识、空间关系或非显式地存储在空间数据库中的其 他模式，用于理解空间数据、发现数据间（空间或非空间） 的关系。 由于空间数据的复杂性及其应用的专业性，在一般的数据 挖掘的基本概念的基础上，需要研究空间数据挖掘特有的 理论、方法和应用。
7
分割方法
2019/3/23
最小包围矩形
通过完整包含一个空间实体的最小包围矩形（MBR： Minimum Bounding Rectangle）来表示该空间实体。例如， 下图显示一湖泊的MBR：
如果用传统坐标系统来对这个湖定向，水平轴表示东西方向，垂 直轴表示南北方向，那么就可以把这个湖放在一个矩形里（中间 图所示） 还可以通过一系列更小的矩形来表现这个湖（右图所示） 另一种更简单的方法是用一对不相邻的顶点坐标来表示一个MBR， 如用{(x1，y1)，(x2，y2)}来表示（中间图所示）。
（1）采用低维空间向高维空间映射的方式：ｋ维空间具有ｎ个 顶点的目标可以映射成ｎ*ｋ维空间的点。映射后，可以直接采 用点索引技术。 （2）直接向一维空间映射：通常数据空间被划分成大小相同的 网格单元，通过给这些网格单元编码形成一维目标，用传统的一 维的索引结构（如Ｂ+树等）索引。
（1）采用不允许空间重叠的索引方法：将所在的数据空间按某 种方法（如二叉树划分、四叉树划分、格网划分等）划分成彼此 不相交的子空间。 （2）采用允许空间重叠的索引法：将索引空间划分为多级的子 空间，这些子空间允许重叠，但是一个空间实体完全包含在某一 子空间中。
2019/3/23
6
空间数据结构
由于空间数据的独特性质，有很多数据结构专门被设计用 来存储或索引空间数据。这些结构有的考虑的是空间实体 的轮廓表示，有的是空间数据的索引方法。
空间实体表示的最常用方法是“最小包围矩形”。 空间索引技术大多是基于对空间目标的近似技术，例如， 空间映射法
4
2019/3/23
空间数据的复杂性特征
空间数据的复杂性特征主要表现在以下几个方面：
空间属性之间的非线性关系：空间属性之间的非线性关系是空间 系统复杂性的重要标志，被作为空间数据挖掘的主要任务之一。 空间数据的多尺度特征：空间数据的多尺度性是指空间数据在不 同观察层次上所遵循的规律以及体现出的特征不尽相同。多尺度 特征是空间数据复杂性的又一表现形式。 空间信息的模糊性：模糊性几乎存在于各种类型的空间信息中， 如空间位置的模糊性、空间相关性的模糊性以及模糊的属性值等 等。 空间维数的增高：空间数据的属性增加极为迅速，如在遥感领域， 由于传感器技术的飞速发展，波段的数目也由几个增加到几十甚 至上百个，如何从几十甚至几百维空间中提取信息、发现知识则 成为研究中的又一难题。 空间数据的缺值：数据的缺值现象源自由于某种不可抗拒的外力 而使数据无法获得或发生丢失。如何对丢失数据进行恢复并估计 数据的固有分布参数，成为解决数据复杂性的难点。
空间数据是指与二维、三维或更高维空间的空间 坐标及空间范围相关的数据，例如地图上的经纬 度、湖泊、城市等。 访问空间数据要比访问非空间数据更复杂。对空 间数据的访问要使用专门的操作和数据结构。空 间数据可以用包含着诸如“接近、南、北、包含 于”等空间操作符的查询来访问。 空间数据存放在记录着实体的空间性数据和非空 间性数据的空间数据库里。由于空间数据关联着 距离信息，所以空间数据库通常用使用距离或拓 扑信息的空间数据结构或者索引来存储。就数据 挖掘而论，这些距离信息提供了所需的相似性度 量的基础。