数据挖掘引论-6.clustering

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聚类方法(Clustering)

因此衍生出一系列度量 K 相似性的算法
Q
J
大配对和小配对 Major and minor suits
聚类分析原理介绍
相似性Similar的度量（统计学角度）距离Q型聚类（主要讨论）
主要用于对样本分类常用的距离有（只适用于具有间隔尺度变量的聚类）：
明考夫斯基距离（包括：绝对距离、欧式距离、切比雪夫距离）兰氏距离马氏距离斜交空间距离此不详述，有兴趣可参考《应用多元分析》（第二版）王学民
首先要明确聚类的目的，就是要使各个类之间的距离尽可能远，类中的距离尽可能近，聚类算法可以根据研究目的确定类的数目，但分类的结果要有令人信服的解释。
在实际操作中，更多的是凭经验来确定类的数目，测试不同类数的聚类效果，直到选择较理想的分类。
不稳定的聚类方法
算法的选择没有绝对
当聚类结果被用作描述或探查工具时，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。
该法利用了所有样本的信息，被认为是较好的系统聚类法
广泛采用的类间距离：
重心法（centroid hierarchical method）
类的重心之间的距离对异常值不敏感，结果更稳定
广泛采用的类间距离
离差平方和法（ward method）
D2=WM－WK－WL
即
研究目的：挖掘不同人群拨打电话的特征下面用SAS/Enterprise Miner演示
Q&A
推荐参考书目
《应用多元分析》（第二版）王学民上海财经大学出版社
《应用多元统计分析》即《Appied Mulhnson, Dean W. Wichern中国统计出版社

关于数据挖掘中的聚类分析

关于数据挖掘中的聚类分析聚类数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。

聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。

聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。

80年代初，Mchalski提出了概念聚类技术牞其要点是，在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片面性。

统计分析（statistical analysis）常见的统计方法有回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯分析、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）和探索性分析（主元分析法、相关分析法等）。

其处理过程可以分为三个阶段：搜集数据、分析数据和进行推理。

在整个过程中，聚类的依据是统计距离和相似系数。

如何度量距离的远近：统计距离和相似系数人工神经网络神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。

神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题（当然实际生物体中存在的神经网络要比我们这里所说的程序模拟的神经网络要复杂的多）。

神经网络常用于两类问题：分类和回归。

在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。

输入层的每个节点对应一个个的预测变量。

输出层的节点对应目标变量，可有多个。

在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。

除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。

如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：W14*节点1的值+W24*节点2的值神经网络的每个节点都可表示成预测变量（节点1，2）的值或值的组合（节点3-6）。

数据挖掘概念与技术第一章PPT课件

数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互三、生成订单并且保存到数据库中四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据文本图像音频视频未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性例如：单维与多维关联

数据挖掘中聚类算法的综述

数据挖掘中聚类算法的综述3胡庆林　叶念渝　朱明富(华中科技大学控制科学与工程系　武汉　430074)摘　要　聚类算法是数据挖掘领域中非常重要的技术。

本综述按照聚类算法的分类,对每一类中具有代表性的算法进行了介绍,分析和评价。

最后从发现聚类形状、所适用的数据库和输入数据顺序的敏感性等方面进行了算法推荐,供大家在选择聚类算法时参考。

关键词　数据挖掘　聚类分析　聚类算法中图分类号　TP301.61　引言数据挖掘(Data M ining):是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。

当人们使用数据挖掘工具对数据中的模型和关系进行辨识的时候,通常第一个步骤就是聚类。

因此根据实际科研情况,选择一个好的聚类算法对后续的研究工作是非常关键的。

聚类的定义:聚类是将数据划分成群组的过程。

通过确定数据之间在预先制定的属性上的相似性来完成聚类任务,这样最相似的数据就聚集成簇。

聚类与分类的不同点:聚类的类别取决于数据本身;而分类的类别是由数据分析人员预先定义好的。

聚类算法的分类:一般可分为基于层次的,基于划分的,基于密度的,基于网格的和基于模型的五种。

2　基于层次的聚类算法层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解。

根据层次分解的顺序是自下向上的还是自上向下的,可分为凝聚算法(自下向上)的和分裂算法(自上向下)。

2.1　凝聚算法思想初始的时候,每一个成员都是一个单独的簇,在以后的迭代过程中,再把那些相互临近的簇组成一个新簇,直到把所有的成员组成一个簇为止。

具体代表算法:单连接算法,全连接算法和平均连接算法2.1.1　单连接算法该算法的主要思想是发现最大连通子图,如果至少存在一条连接两个簇的边,并且两点之间的最短距离小于或等于给定的阀值,则合并这两个簇。

2.1.2　全连接算法该算法寻找的是一个团,而不是连通的分量,一个团是一个最大的图,其中任意两个顶点之间都存在一个条边。

数据挖掘概念与技术ppt课件

用户 GUI API 数据立方体 API
挖掘结果
第4层用户界面
OLAP 引擎
第3层 OLAP/OLAM
21.05.2020
.
17
KDD过程的步骤(续)
选择挖掘算法数据挖掘: 搜索有趣的模式模式评估和知识表示
可视化, 变换, 删除冗余模式, 等.
发现知识的使用
21.05.2020
.
18
数据挖掘和商务智能
提高支持商务决策的潜能
制定决策
数据表示可视化技术
数据挖掘信息发现
21.05.2020
我们正被数据淹没,但却缺乏知识解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
21.05.2020
.
6
数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
顾客分类(Customer profiling)
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
21.05.2020
.
11
法人分析和风险管理
搜索有趣的模式可视化变换删除冗余模式发现知识的使用2105202019提高支持商务决策的潜能最终用户商务分析人员数据分析人员dba制定决策数据表示可视化技术数据挖掘信息发现数据探查olapmda统计分析查询和报告数据仓库数据集市数据源文字记录文件信息提供者数据库系统oltp系统2105202020数据仓库数据清理数据集成过滤数据库数据库或数据仓库数据挖掘引擎模式评估图形用户界面知识库21052020www21052020概念描述

聚类分析文献英文翻译

电气信息工程学院外文翻译英文名称：Data mining-clustering译文名称：数据挖掘—聚类分析专业：自动化姓名：****班级学号：****指导教师：******译文出处：Data mining：Ian H.Witten, EibeFrank 著二○一○年四月二十六日Clustering5.1 INTRODUCTIONClustering is similar to classification in that data are grouped. However, unlike classification, the groups are not predefined. Instead, the grouping is accomplished by finding similarities between data according to characteristics found in the actual data. The groups are called clusters. Some authors view clustering as a special type of classification. In this text, however, we follow a more conventional view in that the two are different. Many definitions for clusters have been proposed:●Set of like elements. Elements from different clusters are not alike.●The distance between points in a cluster is less than the distance betweena point in the cluster and any point outside it.A term similar to clustering is database segmentation, where like tuple (record) in a database are grouped together. This is done to partition or segment the database into components that then give the user a more general view of the data. In this case text, we do not differentiate between segmentation and clustering. A simple example of clustering is found in Example 5.1. This example illustrates the fact that that determining how to do the clustering is not straightforward.As illustrated in Figure 5.1, a given set of data may be clustered on different attributes. Here a group of homes in a geographic area is shown. The first floor type of clustering is based on the location of the home. Homes that are geographically close to each other are clustered together. In the second clustering, homes are grouped based on the size of the house.Clustering has been used in many application domains, including biology, medicine, anthropology, marketing, and economics. Clustering applications include plant and animal classification, disease classification, image processing, pattern recognition, and document retrieval. One of the first domains in which clustering was used was biological taxonomy. Recent uses include examining Web log data to detect usage patterns.When clustering is applied to a real-world database, many interesting problems occur:●Outlier handling is difficult. Here the elements do not naturally fallinto any cluster. They can be viewed as solitary clusters. However, if aclustering algorithm attempts to find larger clusters, these outliers will beforced to be placed in some cluster. This process may result in the creationof poor clusters by combining two existing clusters and leaving the outlier in its own cluster.● Dynamic data in the database implies that cluster membership may change over time.● Interpreting the semantic meaning of each cluster may be difficult. With classification, the labeling of the classes is known ahead of time. However, with clustering, this may not be the case. Thus, when the clustering process finishes creating a set of clusters, the exact meaning of each cluster may not be obvious. Here is where a domain expert is needed to assign a label or interpretation for each cluster.● There is no one correct answer to a clustering problem. In fact, many answers may be found. The exact number of clusters required is not easy to determine. Again, a domain expert may be required. For example, suppose we have a set of data about plants that have been collected during a field trip. Without any prior knowledge of plant classification, if we attempt to divide this set of data into similar groupings, it would not be clear how many groups should be created.● Another related issue is what data should be used of clustering. Unlike learning during a classification process, where there is some a priori knowledge concerning what the attributes of each classification should be, in clustering we have no supervised learning to aid the process. Indeed, clustering can be viewed as similar to unsupervised learning.We can then summarize some basic features of clustering (as opposed to classification):● The (best) number of clusters is not known.● There may not be any a priori knowledge concerning the clusters.● Cluster results are dynamic.The clustering problem is stated as shown in Definition 5.1. Here we assume that the number of clusters to be created is an input value, k. The actual content (and interpretation) of each cluster,j k ,1j k ≤≤, is determined as a result of the function definition. Without loss of generality, we will view that the result of solving a clustering problem is that a set of clusters is created: K={12,,...,k k k k }.D EFINITION 5.1.Given a database D ={12,,...,n t t t } of tuples and an integer value k , the clustering problem is to define a mapping f : {1,...,}D k → where each i t is assigned to one cluster j K ,1j k ≤≤. A cluster j K , contains precisely those tuples mapped to it; that is, j K ={|(),1,i i j t f t K i n =≤≤and i t D ∈}.A classification of the different types of clustering algorithms is shown in Figure 5.2. Clustering algorithms themselves may be viewed as hierarchical or partitional. With hierarchical clustering, a nested set of clusters is created. Each level in the hierarchy has a separate set of clusters. At the lowest level, each item is in its own unique cluster. At the highest level, all items belong to the same cluster. With hierarchical clustering, the desired number of clusters is not input. With partitional clustering, the algorithm creates only one set of clusters. These approaches use the desired number of clusters to drive how the final set is created. Traditional clustering algorithms tend to be targeted to small numeric database that fit into memory .There are, however, more recent clustering algorithms that look at categorical data and are targeted to larger, perhaps dynamic, databases. Algorithms targeted to larger databases may adapt to memory constraints by either sampling the database or using data structures, which can be compressed or pruned to fit into memory regardless of the size of the database. Clustering algorithms may also differ based on whether they produce overlapping or nonoverlapping clusters. Even though we consider only nonoverlapping clusters, it is possible to place an item in multiple clusters. In turn, nonoverlapping clusters can be viewed as extrinsic or intrinsic. Extrinsic techniques use labeling of the items to assist in the classification process. These algorithms are the traditional classification supervised learning algorithms in which a special input training set is used. Intrinsic algorithms do not use any a priori category labels, but depend only on the adjacency matrix containing the distance between objects. All algorithms we examine in this chapter fall into the intrinsic class.The types of clustering algorithms can be furthered classified based on the implementation technique used. Hierarchical algorithms can becategorized as agglomerative or divisive. ”Agglomerative ” implies that the clusters are created in a bottom-up fashion, while divisive algorithms work in a top-down fashion. Although both hierarchical and partitional algorithms could be described using the agglomerative vs. divisive label, it typically is more associated with hierarchical algorithms. Another descriptive tag indicates whether each individual element is handled one by one, serial (sometimes called incremental), or whether all items are examined together, simultaneous. If a specific tuple is viewed as having attribute values for all attributes in the schema, then clustering algorithms could differ as to how the attribute values are examined. As is usually done with decision tree classification techniques, some algorithms examine attribute values one at a time, monothetic. Polythetic algorithms consider all attribute values at one time. Finally, clustering algorithms can be labeled base on the mathematical formulation given to the algorithm: graph theoretic or matrix algebra. In this chapter we generally use the graph approach and describe the input to the clustering algorithm as an adjacency matrix labeled with distance measure.We discuss many clustering algorithms in the following sections. This is only a representative subset of the many algorithms that have been proposed in the literature. Before looking at these algorithms, we first examine possible similarity measures and examine the impact of outliers.5.2 SIMILARITY AND DISTANCE MEASURESThere are many desirable properties for the clusters created by a solution to a specific clustering problem. The most important one is that a tuple within one cluster is more like tuples within that cluster than it is similar to tuples outside it. As with classification, then, we assume the definition of a similarity measure, sim(,i l t t ), defined between any two tuples, ,i l t t D . This provides a more strict and alternative clustering definition, as found in Definition 5.2. Unless otherwise stated, we use the first definition rather than the second. Keep in mind that the similarity relationship stated within the second definition is a desirable, although not always obtainable, property.A distance measure, dis(,i j t t ), as opposed to similarity, is often used inclustering. The clustering problem then has the desirable property that given a cluster,j K ,,jl jm j t t K ∀∈ and ,(,)(,)i j jl jm jl i t K sim t t dis t t ∉≤.Some clustering algorithms look only at numeric data, usually assuming metric data points. Metric attributes satisfy the triangular inequality. The cluster can then be described by using several characteristic values. Given a cluster, m K of N points { 12,,...,m m mN t t t }, we make the following definitions [ZRL96]:Here the centroid is the “middle ” of the cluster; it need not be an actual point in the cluster. Some clustering algorithms alternatively assume that the cluster is represented by one centrally located object in the cluster called a medoid . The radius is the square root of the average mean squared distance from any point in the cluster to the centroid, and of points in the cluster. We use the notation m M to indicate the medoid for cluster m K .Many clustering algorithms require that the distance between clusters (rather than elements) be determined. This is not an easy task given that there are many interpretations for distance between clusters. Given clusters i K and j K , there are several standard alternatives to calculate the distance between clusters. A representative list is:● Single link : Smallest distance between an element in onecluster and an element in the other. We thus havedis(,i j K K )=min((,))il jm il i j dis t t t K K ∀∈∉and jm j i t K K ∀∈∉.● Complete link : Largest distance between an element in onecluster and an element in the other. We thus havedis(,i j K K )=max((,))il jm il i j dis t t t K K ∀∈∉and jm j i t K K ∀∈∉.● Average : Average distance between an element in onecluster and an element in the other. We thus havedis(,i j K K )=((,))il jm il i j mean dis t t t K K ∀∈∉and jm j i t K K ∀∈∉.● Centroid : If cluster have a representative centroid, then thecentroid distance is defined as the distance between the centroids.We thus have dis(,i j K K )=dis(,i j C C ), where i C is the centroidfor i K and similarly for j C .Medoid : Using a medoid to represent each cluster, thedistance between the clusters can be defined by the distancebetween the medoids: dis(,i j K K )=(,)i j dis M M5.3 OUTLIERSAs mentioned earlier, outliers are sample points with values much different from those of the remaining set of data. Outliers may represent errors in the data (perhaps a malfunctioning sensor recorded an incorrect data value) or could be correct data values that are simply much different from the remaining data. A person who is 2.5 meters tall is much taller than most people. In analyzing the height of individuals, this value probably would be viewed as an outlier.Some clustering techniques do not perform well with the presence of outliers. This problem is illustrated in Figure 5.3. Here if three clusters are found (solid line), the outlier will occur in a cluster by itself. However, if two clusters are found (dashed line), the two (obviously) different sets of data will be placed in one cluster because they are closer together than the outlier. This problem is complicated by the fact that many clustering algorithms actually have as input the number of desired clusters to be found.Clustering algorithms may actually find and remove outliers to ensure that they perform better. However, care must be taken in actually removing outliers. For example, suppose that the data mining problem is to predict flooding. Extremely high water level values occur very infrequently, and when compared with the normal water level values may seem to be outliers. However, removing these values may not allow the data mining algorithms to work effectively because there would be no data that showed that floods ever actually occurred.Outlier detection, or outlier mining, is the process of identifying outliers in a set of data. Clustering, or other data mining, algorithms may then choose to remove or treat these values differently. Some outlier detection techniques are based on statistical techniques. These usually assume that the set of data follows a known distribution and that outliers can be detected by well-known tests such as discordancy tests. However, thesetests are not very realistic for real-world data because real-world data values may not follow well-defined data distributions. Also, most of these tests assume single attribute value, and many attributes are involved in real-world datasets. Alternative detection techniques may be based on distance measures.聚类分析5.1简介聚类分析与分类数据分组类似。

数据挖掘中的名词解释

第一章1，数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。

5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。

6，数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

7，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。

在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。

8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

8，决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。

它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

数据挖掘之聚类分析PPT课件

Border Point
❖Border Point: points with low density but in the neighbourhood of a core point
Noise Point
35
DBSCAN
q p
directly density reachable
q p
density reachable
28
K-Means Revisited
model parameters
latent parameters
29
Expectation Maximizatian Mixture
m: tnhuemobfdearptaoints n: tnhuemobfm erixtcuorm e ponents zij: whrientshteaiinsgceenerbaytetjdhthG e aussian
❖Choose K cluster centres randomly.
❖Each data point is assigned to its closest centroid.
❖Use the mean of each cluster to update each centroid.
❖Repeat until no more ne2w1 assignment.
s(i) b(i)a(i) maxb({i),a(i)}
16
Silhouette
4
3 1
2
1
Cluster
0
-1 2
-2
-3
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
-0.2
0
0.2

聚类分析（ClusterAnalysis）

聚类分析（ClusterAnalysis）（一）什么是聚类聚类，将相似的事物聚集在一起，将不相似的事物划分到不同的类别的过程。

是将复杂数据简化为少数类别的一种手段。

（二）聚类的基本思想：•有大量的样本。

•假定研究的样本之间存在程度不同的相似性，可以分为几类；相同类别的样本相似度高，不同类别的样本相似度差。

•用一些数据指标来描述样本的若干属性，构成向量。

•用某种方法度量样本之间或者类别之间的相似性（或称距离），依据距离来进行分类。

•根据分类来研究各类样本的共性，找出规律。

（三）聚类的应用•商业领域-识别顾客购买模式，预测下一次购买行为，淘宝商品推荐等。

•金融领域-股票市场板块分析•安全和军事领域•o破解GPS伪随机干扰码和北斗系统民用版的展频编码密码o识别论坛马甲和僵尸粉o追溯网络谣言的源头•生物领域•o进化树构建o实验对象的分类o大规模组学数据的挖掘o临床诊断标准•机器学习•o人工智能（四）聚类的对象设有m个样本单位，每个样本测的n项指标（变量），原始资料矩阵：image.png指标的选择非常重要：必要性要求：和聚类分析的目的密切相关，并不是越多越好代表性要求：反映要分类变量的特征区分度要求：在不同研究对象类别上的值有明显的差异独立性要求：变量之间不能高度相关（儿童生长身高和体重非常相关）散布性要求：最好在值域范围内分布不太集中（五）数据标准化在各种标准量度值scale差异过大时，或数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化。

（1）总和标准化。

分别求出各聚类指标所对应的数据的总和，以各指标的数据除以该指标的数据的总和。

image.png这种标准化方法所得到的的新数据满足：image.png（2）标准差标准化，即：image.png这种标准化方法得到的新数据，各指标的平均值为0，标准差为1，即有：image.pngimage.pngPS：比如说大家的身高差异（3）极大值标准差经过这种标准化所得到的新数据，各指标的极大值为1，其余各数值小于1.image.pngPS：课程难易，成绩高低。

数据挖掘课程大纲

数据挖掘课程大纲课程名称：数据挖掘/ Data Mining课程编号：242023授课对象：信息管理与信息系统专业本科生开课学期：第7学期先修课程：C语言程序设计、数据库应用课程属性：专业教育必修课总学时/学分：48 (含16实验学时)/3执笔人：编写日期：一、课程概述数据挖掘是信息管理与信息系统专业的专业基础课。

课程通过介绍数据仓库和数据挖掘的相关概念和理论，要求学生掌握数据仓库的建立、联机分析以及分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法。

从而了解数据收集、分析的方式，理解知识发现的过程，掌握不同问题的分析和建模方法。

通过本课程的教学我们希望能够使学生在理解数据仓库和数据挖掘的基本理论基础上，能在SQL Server 2005平台上，初步具备针对具体的问题，选择合适的数据仓库和数据挖掘方法解决现实世界中较复杂问题的能力。

Data mining is a professional basic course of information management and information system. Through introducing the related concepts and theories of data warehouse and data mining, it requests students to understand the approaches for the establishment of data warehouse, on-line analysis, classification, association rules, clustering etc. So as to get familiar with the methods of data collection and analysis, understand the process of knowledge discovery, and master the analysis and modeling method of different problems. Through the teaching of this course, students are expected to be equipped with the basic theory of data warehouse and data mining, and the ability to solve complex real life problems on the platform of SQL Server 2005 by selecting the appropriate data warehouse and data mining approaches.二、课程目标1. 了解数据仓库的特点和建立方法；2.学会联机分析；3.掌握分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法；4.理解知识发现的过程。

韩家炜数据挖掘第十章聚类课件

i 1
n

nSS 2 L S 2
n
2
D

i 1
n
2 ( ) xi x j
j 1
n
n(n 1)
2nSS 2 L S 2 n(n 1)
其中R是成员对象到形心的平均距离，D是簇中逐对对象的平均距离。R和D都反映了形心周围簇的紧凑程度。
*
*使用聚类特征概括簇可以避免存储个体对象或点的详细信息。我们只需要固定大小的空间来存放聚类特征。这是空间中BIRCH有效性的关键。 *聚类特征是可加的。也就是说，对于两个不相交的簇 C1和C2，其聚类特征分别为CF1=<n1，LS1，SS1>和 CF2=<n2，LS2，SS2>，合并C1和C2后的簇的聚类特征是
S EC{C C } i, j RC (C , C ) i j Cj Ci S EC Ci S EC C j Ci C j Ci C j
其中权重，权重。
是连接Ci中顶点和Cj中顶点的边的平均 (或 )是最小二分簇Ci(或Cj)的边的平均
*
描述簇之间的相似程度。例如，{a,b}和{c,d,e} 的相似度大约为0.16。
*
*
最小距离
最大距离
均值距离
平均距离
*
*
*最小和最大度量代表了簇间距离度量的两个极端。它
们趋向对离群点或噪声数据过分敏感。 *使用均值距离和平均距离是对最小和最大距离之间的一种折中方法，而且可以克服离群点敏感性问题。 *层次聚类方法的困难之处: (1)层次聚类方法尽管简单，但经常会遇到合并或分裂点选择的困难。因为一旦一组对象合并或者分裂，下一步的处理将对新生成的簇进行。
*
数据挖掘对聚类的典型要求：

聚类分析(孤立点分析)

对许多不一致性检验来说, 如果一个对象 o根据给定的检验是一个孤立点, 那么对恰当定义的p和d，o也是一个DB(p,d) 孤立点
例如，如果离平均值偏差3或更大的对象被认为是孤立点，假设一个正态分布，那么这个定义能够被一个DB(0.9988,0.13σ)孤立点所概括
17
基于距离的异常检测
指定参数pct和dmin，如果数据集合D中的对象至少有pct部分与对象o的距离大于 dmin，则称对象o是以pct和dmin为参数的基于距离的异常，记为DB(pct,dmin)。
15
基于统计学的孤立点检测
缺点绝大多数检验是针对单个属性的, 而许多数据挖掘问题要求在多维空间中发现孤立点
统计学方法要求关于数据集合参数的知识(如, 数据分布), 但是在许多情况下, 数据分布可能是未知的
当没有特定的检验时, 统计学方法不能确保所有的孤立点被发现; 或者观察到的分布不能恰当地被任何标准的分布来模拟
19
基于偏离的孤立点检测
通过检查一组对象的主要特征来确定孤立点与给出的描述偏离的对象被认为是孤立点序列异常技术(sequential exception technique)
模仿人类从一系列推测类似的对象中识别异常对象的方式
术语异常集(exception set): 它是偏离或孤立点的集合, 被定义为某类对象的最小子集, 这些对象的去除会导致剩余集合的相异度的最大减少相异度函数(dissimilarity function)：是满足如下条件的任意函数：当给定一组对象时，如果对象间相似，返值就较小。对象间的相异度越大，函数返回的值就越大
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基于统计学的孤立点检测
结果非常依赖于模型F的选择
Oi可能在一个模型下是孤立点, 在另一个模型下是非常有效的值

新版数据挖掘第6章--挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法

Apriori算法步骤
Apriori算法由连接和剪枝两个步骤组成。连接：为了找Lk ，通过Lk -1与自己连接产生候选k-项集的集合，该候选k项集记为Ck 。
(l1[1] l2 [1]) (l1[2] l2 [2]) ... (l1[k 2] l2 [k 2]) (l1[k 1] l2 [k 1])
age ( X , "30...39" ) buys ( X , " laptop _ computer" ) age ( X , "30...39" ) buys ( X , " computer" )
根据关联挖掘的各种扩充
挖掘最大的频繁模式（该模式的任何真超模式都是非频繁的）挖掘频繁闭项集（一个项集c是频繁闭项集，如果不存在其真超集c’，使得每个包含c的事务也包含c’）
sup port ( A B) P( A B)
Customer buys beer
confidence ( A B) P( B | A) P( A B) / P( A)
– 置信度c是指D中包含A的事务同时也包含B的百分比
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
Apriori算法：通过限制候选产生发现频繁项集
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法 Apriori算法利用的是Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
– A B 模式不可能比A更频繁的出现 – Apriori算法是反单调的，即一个集合如果不能通过测试，则该集合的所有超集也不能通过相同的测试。 – Apriori性质通过减少搜索空间，来提高频繁项集逐层产生的效率

Cluster(聚类)

i i xCi i
x
局部极小值
K-means每一次类别划分均选择
Je 解空间的局部极小值;
层次聚类
• 分裂或凝聚
算法运行到某一阶段，类别划分结果达到聚类标准时即可停止分裂或凝聚;
密度聚类（一）
• 将数据看作空间中的点，将数据间的相似度看作数据间的距离; • 按密度对数据进行类别划分，将类别看作是被低密度区域分割的高密度区域; • 任意形状的类别分布; • 速度快,对噪声不敏感; • 初始参数：邻域半径- ; 邻域内最小对象数 MinPts ;
基于密度的网格聚类（一）
• 1 将数据空间划分为有限个网格单元; • 2 计算每个网格单元的密度; • 3 如果网格单元的密度大于一定阈值则此网格单元为密集网格; • 4 将临近的密集网格单元合并为一个类别;
基于密度的网格聚类（二）
SOM
• SOM（自组织映射）的由来： 1991，Kohonen提出，模拟人脑中的神经元层; • 人脑中不同的神经元区域负责不同的功能;
聚类图示
聚类中没有任何指导信息，完全按照数据的分布进行类别划分
什么是分类?
• 数据集合 Data ，类别标记集合 C
x Data, Class( x) C
• 数据集合：训练数据 TrainData 待分类数据 ClassData • 已知 x TrainData; konwClass( x)&&Class( x) C • 问题：t ClassData; Class(t)？ • 方法：根据训练数据获得类别划分标准 f ( x)
聚类算法简介
报告人：刘铭 mliu@
什么是聚类?
• 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小;

数据挖掘名词解释

数据挖掘名词解释
数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种综合分析和探索数据的有效、有用的技术，其目的是从巨量的数据集中提取出有价值的信息或者是模式。

它的任务是发现潜在的内在规律，以此获得对象的个性化特征或者联系。

分类（Classification）：分类是数据挖掘的一种术语，它指的
是将数据根据一定的规则等分成若干类别，以便进行模型训练和分析。

关联规则（Association Rules）：关联规则指的是给定一组数据，发现其中有可能存在的一种正向相关或负向关联的规则。

关联规则通常被用于市场营销分析，以及分类和预测分析。

聚类（Clustering）：聚类是数据挖掘的基本技术，它指的是从
大量的数据集中自动构造出若干类别的技术。

在聚类中，通过计算每一个对象与每一个类别的相似性，将对象分配给对应的类别。

概念演化（Concept Drift）：概念演化是一种数据挖掘技术，它指的是时间推移或观测系统被观察到的内容本身经历变化的过程。

因此，概念演化的目标是发现随着时间变化的模式，并用于预测和解释未来的变化。

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聚类分析（ClusterAnalysis）及操作过程，附加重磅资讯

聚类分析（ClusterAnalysis）及操作过程，附加重磅资讯物以类聚，人以群分，聚类分析是一种重要的多变量统计方法，但记住其实它是一种数据分析方法，不能进行统计推断的。

当然，聚类分析主要应用在市场细分等领域，我们也经常采用聚类分析技术来实现对抽样框的分层，我就不多罗嗦了。

聚类分析：顾名思义是一种分类的多元统计分析方法。

按照个体或样品(individuals, objects or subjects)的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性(homogeneity)，而类别之间则应具有尽可能高的异质性(heterogeneity)。

我们也可以对变量进行聚类—分类，但是更常见的还是对个体分类（样本聚类——细分）。

为了得到比较合理的分类，首先要采用适当的指标来定量地描述研究对象（样本或变量，常用的是样本）之间的联系的紧密程度。

常用的指标为“距离”和“相似系数”，假定研究对象均用所谓的“点”来表示。

在聚类分析中，一般的规则是将“距离”较小的点或“相似系数”较大的点归为同一类，将“距离”较大的点或“相似系数”较小的点归为不同的类！（一般的相似系数就是相关系数了）基本概念：需要一组表示个体性质或特征的变量，称之为聚类变量。

根据个体或样本之间联系的紧密程度进行分类。

一般来说分类变量的组合都是由研究者规定的，不是像其它多元分析方法那样估计推导出来的。

聚类分析前所有个体或样本所属的类别是未知的，类别个数一般也是未知的，分析的依据就是原始数据，没有任何事先的有关类别的信息可参考。

所以：严格说来聚类分析并不是纯粹的统计技术，它不像其它多元分析法那样，需要从样本去推断总体。

聚类分析一般都涉及不到有关统计量的分布，也不需要进行显著性检验。

聚类分析更像是一种建立假设的方法，而对假设的检验还需要借助其它统计方法。

聚类方法：•聚类分析简单、直观。

•聚类分析主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析；•不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解；•聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。

数据挖掘中聚类分析的使用教程

数据挖掘中聚类分析的使用教程数据挖掘是一个广泛应用于计算机科学和统计学的领域，它旨在从大量的数据中发现隐藏的模式和关联。

聚类分析是数据挖掘中最常用的技术之一，它可以将相似的数据点归类到同一个群组中。

本文将介绍聚类分析的基本概念、常用算法以及如何在实际应用中使用。

一、什么是聚类分析？聚类分析是一种无监督学习方法，它通过计算数据点之间的相似性来将它们划分为不同的群组。

聚类分析的目标是使同一群组内的数据点尽可能相似，而不同群组之间的数据点尽可能不同。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在模式、结构和关联。

二、常用的聚类算法1. K-means算法K-means算法是最常用的聚类算法之一，它将数据点划分为预先设定的K个簇。

算法的基本思想是通过计算数据点与簇中心的距离，将每个数据点分配到距离最近的簇中心。

然后，重新计算每个簇的中心点，并重复此过程直到簇心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的递归分割方法。

它的特点是不需要预先设定聚类簇的个数，而是通过计算数据点之间的距离或相似性，逐步合并或分割簇。

层次聚类可以生成一棵树形结构，称为聚类树或谱系树，通过对树进行剪枝可以得到不同个数的簇。

3. 密度聚类算法密度聚类算法基于数据点之间的密度来识别具有高密度的区域。

算法的核心思想是计算每个数据点的密度，并将高密度区域作为簇的中心进行扩展。

最常用的密度聚类算法是DBSCAN，它使用一个邻域半径和最小密度来定义一个核心点，从而将数据点划分为核心点、边界点和噪声点。

三、如何使用聚类分析1. 准备数据在使用聚类分析前，首先需要准备好适合进行聚类的数据。

这些数据可以是数字、文本或图像等形式，但需要将其转化为计算机能够处理的格式。

同时，数据应该经过预处理，例如去除噪声、处理缺失值和标准化等。

2. 选择适当的聚类算法根据数据的特点和问题的需求，选择合适的聚类算法。

例如，如果数据点的分布呈现明显的球状或椭球状，可以选择K-means算法；如果数据点的分布具有一定的层次结构，可以选择层次聚类算法；如果数据点的分布具有不同的密度区域，可以选择密度聚类算法。