知识发现(数据挖掘)第十二章
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通过数据挖掘技术，可以从数据中提取出有用的 特征，为知识发现提供关键的信息。
03 模式识别
数据挖掘技术可以识别数据中的模式，包括分类、 聚类和关联规则等，为知识发现提供有价值的线 索。
知识发现流程简介
问题定义
明确知识发现的目标和问 题范围。
数据准备
收集、清洗和整理相关数 据。
数据挖掘
应用数据挖掘技术对数据 进行分析和挖掘。
采用最小二乘法、极大似 然法等方法进行参数估计 。
对模型的残差进行检验， 判断模型是否合适。
利用已建立的模型对未来 数据进行预测，并评估预 测精度。
07 文本挖掘技术
文本表示与特征提取方法
词袋模型（Bag of Words）
将文本表示为一个词频向量，向量中的每个元素代表一个单词在文本中出现的次数。这种方法简单有效，但忽略了单 词之间的顺序和上下文信息。
TF-IDF模型
是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个 语料库中的其中一份文件的重要程度。
Word2Vec模型
是一种浅层神经网络模型，用于生成词向量。Word2Vec可以捕捉单词之间的语义和语法关系，使得语 义上相似的单词在向量空间中的距离较近。
03
深度学习方法
通过构建深层的神经网络模型来学习文本的情感特征，并进行情感分类。
深度学习方法可以自动提取文本中的高层特征，但需要大量的标注数据
进行训练。
主题模型在文本挖掘中应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型：是一种典型的主题模型，用于从大量文档中发 现潜在的主题结构。LDA假设每个文档是由多个主题混合而成的，而每个主题又是由多个单 词混合而成的。
关联规则评价指标
支持度（Support）
支持度表示项集在事务集中出现的频率。一个项集的支持度越高，说明它在事务集中出现 的次数越多。
置信度（Confidence）
置信度表示在包含X的事务中，同时也包含Y的比例。置信度反映了关联规则的可靠程度 。
提升度（Lift）
提升度表示在包含X的条件下，同时包含Y的概率与不包含X的条件下包含Y的概率之比。 提升度反映了X和Y之间的关联程度，提升度大于1说明X和Y之间存在正关联，小于1说明 存在负关联，等于1说明没有关联。
层次聚类算法原理及应用
原理
层次聚类算法是一种基于层次的聚类方法，通过不断将数据点或已有簇进行合并或分裂， 形成树状的聚类结构。算法流程包括构建初始簇、计算簇间距离、合并或分裂簇、重复
合并或分裂步骤直至满足停止条件。
应用
层次聚类算法适用于具有层次结构的数据集，如生物信息学中的基因表达数据、社交网络中的用户关系数据 等。例如，在生物信息学中，可以利用层次聚类算法对基因表达数据进行聚类分析，发现具有相似表达模式 的基因群体；在社交网络中，可以利用层次聚类算法对用户关系数据进行聚类分析，发现具有相似兴趣爱好
情感分析技术介绍
01 02
情感词典方法
基于预定义的情感词典，通过计算文本中正面和负面词汇的数量和强度 来判断文本的情感倾向。这种方法简单直观，但受限于情感词典的覆盖 率和准确性。
机器学习方法
利用标注好的情感语料库训练分类器，对新的文本进行情感分类。常用 的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归等。
DBSCAN密度聚类算法适用于具有任意形状和大小的数据 集，如异常检测、空间数据挖掘等领域。例如，在异常检 测中，可以利用DBSCAN密度聚类算法发现数据空间中的 离群点或异常点；在空间数据挖掘中，可以利用DBSCAN 密度聚类算法对空间数据进行聚类分析，发现具有相似空 间分布特征的数据群体。
06
的用户群体。
DBSCAN密度聚类算法原理及应用
要点一
原理
要点二
应用
ห้องสมุดไป่ตู้
DBSCAN密度聚类算法是一种基于密度的聚类方法，通过 寻找数据空间中被低密度区域分隔的高密度区域来实现聚 类。算法流程包括选择任意数据点作为种子点、搜索种子 点的邻域内足够数量的点形成簇、将邻域内的点加入簇并 继续搜索直至无法扩展簇、重复选择新的种子点并搜索簇 直至所有数据点都被处理。
FP-Growth算法原理及应用
原理
FP-Growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法。它通过构建FP树（Frequent Pattern Tree）来压缩数据集，直接在FP树上挖掘频繁项集，避免了生成大量候选项集的开销。
应用
FP-Growth算法在处理大规模数据集时具有较高的效率，适用于挖掘长模式和复杂关联规则。 例如，在网络安全领域，可以利用FP-Growth算法分析网络流量数据，发现异常行为模式。
章节目标与内容
• 了解数据挖掘与知识发现之间的联系和区别。
章节目标与内容
章节内容 知识发现的基本流程和方法。
数据挖掘在知识发现中的应用场景。 数据挖掘与知识发现的关系。
数据挖掘在知识发现中作用
01 数据预处理
数据挖掘技术可以对原始数据进行清洗、转换和 集成，为知识发现提供高质量的数据基础。
02 特征提取
THANKS
感谢观看
知识发现(数据挖掘) 第十二章
目录
• 第十二章概述 • 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
01
第十二章概述
章节目标与内容
章节目标 01
深入理解数据挖掘在知识发现过程中的作用。 02
掌握知识发现的基本流程和方法。 03
03 数据去重
对于重复的数据记录进行删除或合并，以避免对 后续分析造成干扰。
特征选择与提取
特征选择
从原始特征集合中选择出与目标 变量相关性强、对模型性能贡献
大的特征子集。
特征提取
通过变换或组合原始特征，生成新 的特征，以更好地表示数据的内在 结构和规律。
降维处理
采用主成分分析（PCA）、线性判 别分析（LDA）等方法降低数据维 度，减少计算复杂度和过拟合风险。
时间序列分析常用模型
移动平均模型、指数平滑模型、ARIMA模型等。
ARIMA模型在时间序列中应用
01
02
03
04
05
ARIMA模型定义 ARIMA模型识别 ARIMA模型参数 ARIMA模型检验 ARIMA模型预测
估计
与诊断
自回归移动平均模型，用 于描述时间序列数据的统 计特性。
通过观察自相关图和偏自 相关图，选择合适的模型 类型。
NMF（Non-negative Matrix Factorization）模型：是一种非负矩阵分解方法，用于从文 本数据中提取主题。NMF能够将文档-单词矩阵分解为文档-主题矩阵和主题-单词矩阵的乘 积，从而发现文档中的潜在主题。
HDP（Hierarchical Dirichlet Process）模型：是一种层次化的主题模型，用于处理具有层 次结构的文本数据。HDP能够自动推断出主题的数量和层次结构，并发现不同层次主题之间 的关系。
03
关联规则挖掘方法
Apriori算法原理及应用
原理
Apriori算法是一种基于频繁项集挖掘的关联规则算法。 它通过逐层搜索的迭代方法，利用项集的支持度剪枝， 减少候选项集的数量，从而发现频繁项集。
应用
Apriori算法在零售业、电子商务等领域有广泛应用。 例如，通过分析顾客的购物篮数据，可以发现商品之间 的关联关系，进而制定促销策略和优化商品摆放。
结果评估
对挖掘结果进行验证和评 估，确保其准确性和有效 性。
知识应用
将挖掘出的知识应用于实 际场景，解决问题或创造 价值。
02
数据预处理技术
数据清洗与去重
01 缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保 证数据的完整性和准确性。
02 异常值检测与处理
通过统计方法、机器学习算法等识别异常数据， 并进行相应的处理，如删除、替换或保留。
数据变换与归一化
01
02
03
数据变换
通过数学函数对原始数据 进行转换，以改善数据的 分布形态或满足特定算法 的要求。
归一化处理
将数据按比例缩放至特定 区间（如[0,1]或[-1,1]）， 以消除量纲和数量级对数 据分析的影响。
标准化处理
将数据转换为均值为0、 标准差为1的标准正态分 布形式，以便于不同特征 之间的比较和加权处理。
04
分类与预测方法
决策树分类器原理及应用
决策树基本原理
通过树形结构表示实例的可能分类过程，每 个内部节点表示一个属性判断，每个分支代 表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个 类别。
常见决策树算法
决策树应用
适用于分类和回归问题，如信用评分、 医疗诊断、故障检测等。
ID3、C4.5、CART等，它们在构建决 策树时采用不同的属性选择标准和剪 枝策略。
神经网络基本原理
通过模拟人脑神经元之间的连接 和信号传递过程，构建多层网络 结构，实现输入到输出的非线性
映射。
常见神经网络模型
感知机、多层感知机、卷积神经 网络等，它们在处理分类问题时 具有不同的网络结构和训练算法。
神经网络应用
适用于图像识别、语音识别、自 然语言处理等领域，尤其在处理
大规模复杂数据时具有优势。
贝叶斯分类器原理及应用
贝叶斯分类器基本原理
01
基于贝叶斯定理，利用先验概率和条件概率计算后验概率，选
择具有最大后验概率的类别作为预测结果。
常见贝叶斯分类器
02
朴素贝叶斯、贝叶斯网络等，它们在处理分类问题时具有不同
的假设和模型结构。
贝叶斯分类器应用
03
适用于文本分类、情感分析、垃圾邮件识别等领域。
神经网络在分类中应用
05
聚类分析方法
K-means聚类算法原理及应用
原理
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不 同簇间的数据尽可能不同。算法流程包括初始化聚类中心、分配数据点到最近聚类中心、更新聚类中心、重复分 配和更新步骤直至收敛。
应用
K-means算法广泛应用于图像分割、文本聚类、市场细分等领域。例如，在图像分割中，可以将像素点聚类为不 同的区域以实现图像分割；在文本聚类中，可以将文档聚类为不同的主题以实现文本分类；在市场细分中，可以 将消费者聚类为不同的群体以实现精准营销。
时间序列分析方法
时间序列基本概念及特点
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数 据，反映现象随时间变化 的情况。
时间序列特点
动态性、连续性、规律性、 随机性。
时间序列构成要素
长期趋势、季节变动、循 环变动和不规则变动。
时间序列预测方法介绍
定性预测方法
专家评估法、类比法、德尔菲法等。
定量预测方法
时间序列分析、回归分析、灰色预测等。
03 模式识别
数据挖掘技术可以识别数据中的模式，包括分类、 聚类和关联规则等，为知识发现提供有价值的线 索。
知识发现流程简介
问题定义
明确知识发现的目标和问 题范围。
数据准备
收集、清洗和整理相关数 据。
数据挖掘
应用数据挖掘技术对数据 进行分析和挖掘。
采用最小二乘法、极大似 然法等方法进行参数估计 。
对模型的残差进行检验， 判断模型是否合适。
利用已建立的模型对未来 数据进行预测，并评估预 测精度。
07 文本挖掘技术
文本表示与特征提取方法
词袋模型（Bag of Words）
将文本表示为一个词频向量，向量中的每个元素代表一个单词在文本中出现的次数。这种方法简单有效，但忽略了单 词之间的顺序和上下文信息。
TF-IDF模型
是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个 语料库中的其中一份文件的重要程度。
Word2Vec模型
是一种浅层神经网络模型，用于生成词向量。Word2Vec可以捕捉单词之间的语义和语法关系，使得语 义上相似的单词在向量空间中的距离较近。
03
深度学习方法
通过构建深层的神经网络模型来学习文本的情感特征，并进行情感分类。
深度学习方法可以自动提取文本中的高层特征，但需要大量的标注数据
进行训练。
主题模型在文本挖掘中应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型：是一种典型的主题模型，用于从大量文档中发 现潜在的主题结构。LDA假设每个文档是由多个主题混合而成的，而每个主题又是由多个单 词混合而成的。
关联规则评价指标
支持度（Support）
支持度表示项集在事务集中出现的频率。一个项集的支持度越高，说明它在事务集中出现 的次数越多。
置信度（Confidence）
置信度表示在包含X的事务中，同时也包含Y的比例。置信度反映了关联规则的可靠程度 。
提升度（Lift）
提升度表示在包含X的条件下，同时包含Y的概率与不包含X的条件下包含Y的概率之比。 提升度反映了X和Y之间的关联程度，提升度大于1说明X和Y之间存在正关联，小于1说明 存在负关联，等于1说明没有关联。
层次聚类算法原理及应用
原理
层次聚类算法是一种基于层次的聚类方法，通过不断将数据点或已有簇进行合并或分裂， 形成树状的聚类结构。算法流程包括构建初始簇、计算簇间距离、合并或分裂簇、重复
合并或分裂步骤直至满足停止条件。
应用
层次聚类算法适用于具有层次结构的数据集，如生物信息学中的基因表达数据、社交网络中的用户关系数据 等。例如，在生物信息学中，可以利用层次聚类算法对基因表达数据进行聚类分析，发现具有相似表达模式 的基因群体；在社交网络中，可以利用层次聚类算法对用户关系数据进行聚类分析，发现具有相似兴趣爱好
情感分析技术介绍
01 02
情感词典方法
基于预定义的情感词典，通过计算文本中正面和负面词汇的数量和强度 来判断文本的情感倾向。这种方法简单直观，但受限于情感词典的覆盖 率和准确性。
机器学习方法
利用标注好的情感语料库训练分类器，对新的文本进行情感分类。常用 的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归等。
DBSCAN密度聚类算法适用于具有任意形状和大小的数据 集，如异常检测、空间数据挖掘等领域。例如，在异常检 测中，可以利用DBSCAN密度聚类算法发现数据空间中的 离群点或异常点；在空间数据挖掘中，可以利用DBSCAN 密度聚类算法对空间数据进行聚类分析，发现具有相似空 间分布特征的数据群体。
06
的用户群体。
DBSCAN密度聚类算法原理及应用
要点一
原理
要点二
应用
ห้องสมุดไป่ตู้
DBSCAN密度聚类算法是一种基于密度的聚类方法，通过 寻找数据空间中被低密度区域分隔的高密度区域来实现聚 类。算法流程包括选择任意数据点作为种子点、搜索种子 点的邻域内足够数量的点形成簇、将邻域内的点加入簇并 继续搜索直至无法扩展簇、重复选择新的种子点并搜索簇 直至所有数据点都被处理。
FP-Growth算法原理及应用
原理
FP-Growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法。它通过构建FP树（Frequent Pattern Tree）来压缩数据集，直接在FP树上挖掘频繁项集，避免了生成大量候选项集的开销。
应用
FP-Growth算法在处理大规模数据集时具有较高的效率，适用于挖掘长模式和复杂关联规则。 例如，在网络安全领域，可以利用FP-Growth算法分析网络流量数据，发现异常行为模式。
章节目标与内容
• 了解数据挖掘与知识发现之间的联系和区别。
章节目标与内容
章节内容 知识发现的基本流程和方法。
数据挖掘在知识发现中的应用场景。 数据挖掘与知识发现的关系。
数据挖掘在知识发现中作用
01 数据预处理
数据挖掘技术可以对原始数据进行清洗、转换和 集成，为知识发现提供高质量的数据基础。
02 特征提取
THANKS
感谢观看
知识发现(数据挖掘) 第十二章
目录
• 第十二章概述 • 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
01
第十二章概述
章节目标与内容
章节目标 01
深入理解数据挖掘在知识发现过程中的作用。 02
掌握知识发现的基本流程和方法。 03
03 数据去重
对于重复的数据记录进行删除或合并，以避免对 后续分析造成干扰。
特征选择与提取
特征选择
从原始特征集合中选择出与目标 变量相关性强、对模型性能贡献
大的特征子集。
特征提取
通过变换或组合原始特征，生成新 的特征，以更好地表示数据的内在 结构和规律。
降维处理
采用主成分分析（PCA）、线性判 别分析（LDA）等方法降低数据维 度，减少计算复杂度和过拟合风险。
时间序列分析常用模型
移动平均模型、指数平滑模型、ARIMA模型等。
ARIMA模型在时间序列中应用
01
02
03
04
05
ARIMA模型定义 ARIMA模型识别 ARIMA模型参数 ARIMA模型检验 ARIMA模型预测
估计
与诊断
自回归移动平均模型，用 于描述时间序列数据的统 计特性。
通过观察自相关图和偏自 相关图，选择合适的模型 类型。
NMF（Non-negative Matrix Factorization）模型：是一种非负矩阵分解方法，用于从文 本数据中提取主题。NMF能够将文档-单词矩阵分解为文档-主题矩阵和主题-单词矩阵的乘 积，从而发现文档中的潜在主题。
HDP（Hierarchical Dirichlet Process）模型：是一种层次化的主题模型，用于处理具有层 次结构的文本数据。HDP能够自动推断出主题的数量和层次结构，并发现不同层次主题之间 的关系。
03
关联规则挖掘方法
Apriori算法原理及应用
原理
Apriori算法是一种基于频繁项集挖掘的关联规则算法。 它通过逐层搜索的迭代方法，利用项集的支持度剪枝， 减少候选项集的数量，从而发现频繁项集。
应用
Apriori算法在零售业、电子商务等领域有广泛应用。 例如，通过分析顾客的购物篮数据，可以发现商品之间 的关联关系，进而制定促销策略和优化商品摆放。
结果评估
对挖掘结果进行验证和评 估，确保其准确性和有效 性。
知识应用
将挖掘出的知识应用于实 际场景，解决问题或创造 价值。
02
数据预处理技术
数据清洗与去重
01 缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保 证数据的完整性和准确性。
02 异常值检测与处理
通过统计方法、机器学习算法等识别异常数据， 并进行相应的处理，如删除、替换或保留。
数据变换与归一化
01
02
03
数据变换
通过数学函数对原始数据 进行转换，以改善数据的 分布形态或满足特定算法 的要求。
归一化处理
将数据按比例缩放至特定 区间（如[0,1]或[-1,1]）， 以消除量纲和数量级对数 据分析的影响。
标准化处理
将数据转换为均值为0、 标准差为1的标准正态分 布形式，以便于不同特征 之间的比较和加权处理。
04
分类与预测方法
决策树分类器原理及应用
决策树基本原理
通过树形结构表示实例的可能分类过程，每 个内部节点表示一个属性判断，每个分支代 表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个 类别。
常见决策树算法
决策树应用
适用于分类和回归问题，如信用评分、 医疗诊断、故障检测等。
ID3、C4.5、CART等，它们在构建决 策树时采用不同的属性选择标准和剪 枝策略。
神经网络基本原理
通过模拟人脑神经元之间的连接 和信号传递过程，构建多层网络 结构，实现输入到输出的非线性
映射。
常见神经网络模型
感知机、多层感知机、卷积神经 网络等，它们在处理分类问题时 具有不同的网络结构和训练算法。
神经网络应用
适用于图像识别、语音识别、自 然语言处理等领域，尤其在处理
大规模复杂数据时具有优势。
贝叶斯分类器原理及应用
贝叶斯分类器基本原理
01
基于贝叶斯定理，利用先验概率和条件概率计算后验概率，选
择具有最大后验概率的类别作为预测结果。
常见贝叶斯分类器
02
朴素贝叶斯、贝叶斯网络等，它们在处理分类问题时具有不同
的假设和模型结构。
贝叶斯分类器应用
03
适用于文本分类、情感分析、垃圾邮件识别等领域。
神经网络在分类中应用
05
聚类分析方法
K-means聚类算法原理及应用
原理
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不 同簇间的数据尽可能不同。算法流程包括初始化聚类中心、分配数据点到最近聚类中心、更新聚类中心、重复分 配和更新步骤直至收敛。
应用
K-means算法广泛应用于图像分割、文本聚类、市场细分等领域。例如，在图像分割中，可以将像素点聚类为不 同的区域以实现图像分割；在文本聚类中，可以将文档聚类为不同的主题以实现文本分类；在市场细分中，可以 将消费者聚类为不同的群体以实现精准营销。
时间序列分析方法
时间序列基本概念及特点
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数 据，反映现象随时间变化 的情况。
时间序列特点
动态性、连续性、规律性、 随机性。
时间序列构成要素
长期趋势、季节变动、循 环变动和不规则变动。
时间序列预测方法介绍
定性预测方法
专家评估法、类比法、德尔菲法等。
定量预测方法
时间序列分析、回归分析、灰色预测等。