第5章数据抽象、设计与挖掘详解

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数据挖掘作业讲解

《数据挖掘》作业第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、可扩展性和并行处理（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：统计学、数据库技术和机器学习（4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：WEB挖掘（5）孤立点是指：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于：（B ）A、所涉及的算法的复杂性；B、所涉及的数据量；C、计算结果的表现形式；D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？（D ）A、目标市场分析B、购物篮分析C、模式识别D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（ D ）被广泛的应用于股票价格走势分析A. 关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（ B ）将决定所使用的数据挖掘功能A、选择任务相关的数据B、选择要挖掘的知识类型C、模式的兴趣度度量D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（A ）被广泛的用于购物篮分析A、关联分析B、分类和预测C、聚类分析D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（ B ）A.关联分析B.分类和预测C. 演变分析D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（ C ）A.关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 孤立点分析E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（ E ）A.关联分析B.分类和预测C. 孤立点分析D. 演变分析E. 概念描述三、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。

数据挖掘导论（完整版）

数据挖掘导论（完整版）⼀分类算法
KNN
神经⽹络
⽀持向量机
适⽤于⾼维数据
决策树
gini系数
熵系数
⼆聚类算法
K-均值
基于原型，划分类型
不适⽤密度差别⼤，形状差异⼤
DBSCAN
基于密度
三关联⽅法
apriori
剪枝
⽀持度
置信度
FR-growth
四组合⽅法
bagging
原理：有放回抽样，63%
random forest
boosting
原理：迭代，修改权重
五数据预处理
缺失值
重复值
异常值 -- 离群点
特征提取（维归约） -- PCA
特征选择
离散化&⼆元化 -- 某些分类算法的要求
变量变换
标准化 -- 某些算法的要求，KNN
简单函数变化（log）
四变量特征
连续/离散
定量/定性
nominal 标称、ordinal 序数、internal 区间、 ratio ⽐率。

数据挖掘技术分类挖掘及其应用PPT课件

这种分类算法主要用来找寻样本集合中主要类别的分类规则，
用于划分主类和其他类。对于其他类，同样可以看做一个样本集
合，再次利用该分类算法进行分类。
第5章分类挖掘及其应用
第4页/共22页
5.3人工免疫算法及其在故障诊断中的应用
• 5.3.1人工免疫算法
➢5.3.1.1引言
本节阐明了不同免疫算法或免疫理论的原理，同时也提出了常用的人工免疫系统的一般模型框架。这些技术己经被成功的用于模式识别和数据挖掘、故障检测与诊断、计算机安全及其它各种应用。
第12页/共22页
第5章分类挖掘及其应用
5.3.3基于克隆变异机理的故障诊断方法研究
➢5.3.3.1引言
在本书中，借鉴免疫系统的克隆变异机理及已有人工免疫系统成果，结合故障诊断的实际应用，研究具有故障诊断能力，同时又具有对故障样本的连续学习功能的自适应故障诊断方法。最后通过对标准样本的分类识别及实际的故障诊断实例验证了本书提出方法的有效性。
随机初始化抗原群体取出一个抗原计算亲和力克隆变异选择剪枝抗体抑制产生记忆
网络抑制
群体更新
否收敛条件满足
是结束
否
抗原搜索完毕
是
图5-1 aiNet算法流程图
第8页/共22页
第5章分类挖掘及其应用
免疫网络模型
3）实验结果分析
0.2 0.15 0.1 0.05
0 -0.05
-0.1 -0.15
两个细胞与给
定抗原的激励值，当满足式（ 5-22）和式（5-23）两个M条C件cand时idate，
可将 mcmatch 取代
，如果只满足式M（C5ca-nd2ida2te ），直接将

《数据挖掘技术》课件

拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为不同的群集，发现数据的内在结构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和分析。
数据可视化技术与数据分析

可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的商品或事物组合。

数据挖掘ppt课件

情感分析：情感词典构建、情感倾向判断等
情感词典构建
收集和整理表达情感的词汇，构建情感词典，为情感分析提供基础数据。
情感倾向判断
利用情感词典和文本表示模型，判断文本的情感倾向，如积极、消极或中立。
深度学习方法
如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，用于捕捉文本中的时序信息和情感上下文。
通过准确率、灵敏度、特异度等指标评估模型性能，将模型应用于实际医疗场景中，提高医生诊断效率和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构建疾病预测和辅助诊断模型，如决策树、神经网络、卷积神经网络等。
谢谢您的聆听
THANKS
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能，采用交叉验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
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。
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。
数据挖掘ppt课件
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 • 数据挖掘在实际问题中应用案
01
数据挖掘概述
定义与发展历程
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
发展历程
应用
FP-Growth算法适用于大型数据集和复杂关联规则的挖掘，如电商网站的推荐系统、网络安全领域的入侵检测等。

(完整版)第5章-文本挖掘PPT课件

5.4 文本聚类
1 步骤 Document representation Dimensionality reduction Applying a clustering algorithm Evaluating the effectiveness of the
process
2 评价指标
总体评价
（11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="是三" （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，
S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"；
（21） S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。
文本频数
词的DF小于某个阈值去掉(太少，没有代表性)。
词的DF大于某个阈值也去掉(太多，没有区分度)。
信息增益
信息增益是一种基于熵的评估方法，定义为某特征项为整个分类系统所能提供的信息量。是不考虑任何特征的熵与考虑该特征之后熵的差值。它根据训练数据计算出各个特征项的信息增益，删除信息增益很小的特征项，其余的按照信息增益的大小进行排序，获得指定数目的特征项。
Gain(t) Entropy (S) Expected Entropy( St)
{
M i1
P
(
ci
)
log
P(ci
)}
[ P (t ){
M i1
i
|
t)}
P(t ){
M i1
P(ci
|
t
)
log
P(ci
|

第五章数据库设计

运动会方面，实体集包括：运动员（编号，姓名，性别，队伍号），比赛项目（项目名，比赛场地）。其中，一个比赛项目可供多名运动员参加，一名运动员可参加多个项目。
根据上述条件，分别设计运动队和运动会两个局部E-R图。
第三节概念结构设计参赛项目性别队伍号队伍名教练名运动员性别队伍号运动员 m 参加 n n 属于
第三节概念结构设计分解变换。如果实体集的属性较多，可以进行分解。例如，对于员工实体集，其属性为员工号、姓名、性别、生日、（所属）支行名、岗位、工资、奖金。性别生日支行名岗位工资奖金
姓名员工号员工
第三节概念结构设计可以把员工信息分解为两部分，一部分属于固定信息，一部分属于变动信息。为了区别这两部分信息，产生一个新的实体和一个新的联系。
在视图合并阶段，设计者把所有视图有机地合并成统一的概念模型，这个最终的概念模型支持所有的应用。
第三节概念结构设计概念结构设计的策略主要分为自顶向下、自底向上、自内向外和混合策略四种。这些方法中最常用的是自底向上方法：首先设计局部概念模式，然后综合局部概念模式成全局概念模式，最后对全局概念模式进行评估和优化。
P2 P1 D2明细 D3账目 E2会 E1客 D1付款打印账目账务处理单户计
第二节需求分析元数据是描述数据的数据，通常由数据结构的描述组成，主要描述数据及其使用环境，例如数据精度、来源、产生时间、使用范围、注解等。数据字典是一种用户可以访问的、记录数据库和应用程序元数据的集合，通常是用来解释数据表、数据字段等数据结构的意义，数据字段的取值范围、数据值代表的意义等。简而言之，数据字典是描述数据的信息集合，是系统中所有数据的定义集合。
数据字典通常由数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程组成。

数据挖掘基础知识详细介绍

数据挖掘基础知识详细介绍数据挖掘是一种通过对大量数据的分析和建模来发现有用模式和规律的过程。

它可以帮助我们从海量数据中提取有意义的信息，并用于预测、决策分析和优化等领域。

本文将详细介绍数据挖掘的基础知识，包括数据预处理、数据挖掘任务、常用算法和评估方法等内容。

一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，其目的是对原始数据进行清洗和转换，以便提高数据挖掘的准确性和可靠性。

常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

1. 数据清洗：数据清洗是指通过处理异常值、缺失值和噪声等问题，使得数据变得更加干净和可靠。

常用的数据清洗方法有删除无效数据、插补缺失值和平滑噪声等。

2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合成一个一致且可用的数据集。

数据集成过程需要解决数据冗余、一致性和主键匹配等问题。

3. 数据变换：数据变换是将原始数据通过一系列操作转换成适合数据挖掘的形式。

常用的数据变换方法包括标准化、归一化、离散化和属性构造等。

4. 数据规约：数据规约是通过压缩和抽样等方式减少数据集的大小，以提高数据挖掘的效率和可扩展性。

常用的数据规约方法有维度规约和数值约简等。

二、数据挖掘任务数据挖掘任务是指在数据集中发现隐藏的模式和规律。

常见的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

1. 分类：分类是将事先定义好的类别标签分配给数据集中的样本。

分类算法通过学习已知样本的特征和标签之间的关系，可以用于预测未知样本的类别。

2. 聚类：聚类是将数据集中的样本划分为若干组，使得组内的样本相似度高，而组间的样本相似度低。

聚类算法可以帮助我们发现数据集中的潜在分组和簇结构。

3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中频繁出现的项集之间的关联关系。

常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth 算法等。

4. 异常检测：异常检测是找出数据集中与其他样本不符合的异常样本。

异常检测算法可以帮助我们发现数据集中的异常点和离群值。

数据库设计中的数据抽象与数据模型

数据库设计中的数据抽象与数据模型数据库设计是计算机科学中非常重要的一个领域，它涉及到数据的组织、存储和管理。

在数据库设计中，数据抽象和数据模型是两个核心概念，它们在实现高效、可靠的数据库系统中起着至关重要的作用。

一、数据抽象的概念和作用数据抽象是指将复杂的数据和数据结构隐藏在简单的接口之后，使得用户只需要关注数据的逻辑结构而不需要关注其物理存储细节。

数据抽象通过提供良好定义的接口，将数据和操作分离，使得数据库系统的设计更加灵活和可维护。

数据抽象的一个重要方面是数据的逻辑模型，它定义了数据的组织方式和操作规则。

常见的数据逻辑模型有层次模型、网络模型和关系模型等。

其中，关系模型是最常用的数据逻辑模型，它使用表格来表示数据实体和它们之间的关系，具有简单、直观、易于理解的特点。

数据抽象的另一个重要方面是数据的操作接口，它定义了用户与数据库系统之间的交互方式。

通过合理设计的操作接口，用户可以方便地进行数据的查询、插入、更新和删除等操作，而无需了解底层的物理存储细节。

二、数据模型的概念和分类数据模型是对现实世界中数据和数据之间关系的抽象表示。

它定义了数据的结构、约束和操作规则，为数据库系统提供了一种统一的描述方式。

根据数据模型的不同特点，可以将其分为以下几种类型：1. 层次模型：层次模型以树状结构组织数据，每个节点代表一个实体，节点之间通过父子关系连接。

层次模型适用于描述具有明显层次关系的数据，如组织架构和文件系统等。

2. 网络模型：网络模型将数据组织成图状结构，节点表示实体，边表示实体之间的关系。

网络模型适用于描述多对多关系的数据，如学生与课程之间的选修关系。

3. 关系模型：关系模型使用表格来表示数据实体和它们之间的关系。

每个表格称为一个关系，表格的每一行代表一个数据实体，每一列代表一个属性。

关系模型具有结构简单、易于理解和扩展的特点，广泛应用于实际的数据库系统中。

三、数据抽象与数据模型的关系数据抽象和数据模型是数据库设计中密不可分的两个概念。

数据挖掘入门教程

数据挖掘入门教程数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等方法，从大量数据中提取出有用信息的技术。

在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术成为了解决实际问题和做出决策的重要工具。

本文将介绍数据挖掘的基本概念、常用算法和实践技巧，帮助读者入门数据挖掘领域。

一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。

它可以帮助我们理解数据背后的规律，预测未来的趋势，并支持决策和问题解决。

数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。

数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。

数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。

数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除冗余和冲突。

数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的格式，如将文本数据转换为数值型数据。

数据规约是减少数据集的规模，提高挖掘效率。

特征选择是从大量特征中选择出最相关的特征，以提高模型的准确性和可解释性。

常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。

过滤式方法通过统计指标或相关性分析选择特征，独立于具体的学习算法。

包裹式方法将特征选择看作是一个优化问题，通过搜索最优特征子集来选择特征。

嵌入式方法将特征选择与模型构建过程结合起来，通过学习算法自动选择特征。

模型构建是数据挖掘的核心步骤，它包括选择合适的算法、设置模型参数和训练模型。

常用的数据挖掘算法包括决策树、支持向量机、神经网络和聚类算法等。

不同的算法适用于不同的问题类型和数据特征。

在选择算法时，需要考虑算法的复杂度、准确性和可解释性等因素。

设置模型参数是调整算法的关键步骤，它会影响模型的性能和泛化能力。

训练模型是使用标记好的数据集来拟合模型，以学习模型的参数和结构。

模型评估是对构建好的模型进行性能评估，以选择最优的模型和调整模型参数。

常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。

交叉验证是一种常用的评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，通过多次迭代来评估模型的性能。

数据挖掘原理基本概念与算法介绍

DBSCAN
基于密度的聚类，能够发现任意形状的集群。
ABCD
层次聚类
通过迭代将数据点或集群组合成更大的集群，直到满足终止条件。
谱聚类
利用数据的相似性矩阵进行聚类，通过图论的方法实现。
关联规则挖掘
Apriori算法
用于频繁项集挖掘和关联规则学习的算法。
FP-Growth算法
通过频繁模式树（FP-tree）高效地挖掘频繁项集和关联规则。
数据挖掘原理基本概念与算法介绍
contents
目录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘的基本概念 • 数据挖掘算法介绍 • 数据挖掘实践与案例分析
01
CATALOGUE
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
总结词
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。
详细描述
数据挖掘是一种从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。这些信息可以是有关数据的特定模式、趋势、关联性或异常。数据挖掘广泛应用于各种领域，如商业智能、医疗保健、金融和科学研究。
分类算法
决策树分类
通过构建决策树对数据进行分类，核心是特征选择和剪枝。
K最近邻（KNN）
根据数据点的k个最近邻居的类别进行分类。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
支持向量机（SVM）
构建超平面以将数据分隔到不同的类别中。
聚类算法
K均值聚类
将数据划分为k个集群，使得每个数据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
数据挖掘的起源与发展
总结词
数据挖掘起源于20世纪80年代，随着数据库和人工智能技术的发展而发展。
VS
详细描述
数据挖掘的起源可以追溯到20世纪80年代，当时数据库系统日益庞大，人们开始意识到需要一种方法来分析和利用这些数据。随着人工智能和机器学习技术的进步，数据挖掘在90年代得到了快速发展。现代的数据挖掘技术已经融合了多种学科，包括统计学、数据库技术、机器学习和人工智能。

《数据挖掘》课件

NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得它成为一种强大的工具，可以快速地开发原型和实现复杂的算法。
Python在数据挖掘中主要用于数据清洗、特征工程、机器学习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使得同一组（即聚类）内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以对市场趋势、客户行为等进行深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技术进行风险评估、客户细分和欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包括疾病诊断、药物研发和患者管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包括基因组学、天文学和气候学

数据挖掘与分析实战教程

数据挖掘与分析实战教程第一章：数据挖掘与分析入门1.1 数据挖掘的概念和意义数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏模式和关联性来提取有价值信息的过程。

数据挖掘技术可以帮助企业发现商机、优化决策和提升竞争优势。

1.2 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集与预处理、特征选择与变换、模型选择与建立，以及模型评估与优化。

每个步骤都有其具体的方法和技术。

1.3 数据挖掘的常用技术常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、时序分析等。

不同的技术适用于不同类型的数据和问题。

第二章：数据预处理技术2.1 数据清洗数据清洗是数据预处理的重要环节，包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值等。

清洗后的数据可以提高数据挖掘的准确性和可靠性。

2.2 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个统一的数据集。

在数据集成过程中，需要解决数据冗余、数据一致性等问题。

2.3 数据变换数据变换是将原始数据转换成适合进行数据挖掘的形式。

常见的数据变换方法有标准化、规范化、离散化等。

第三章：数据挖掘技术3.1 聚类分析聚类分析是一种将相似的数据对象归为一类的方法。

通过寻找数据之间的相似性，可以发现隐藏在数据中的分组模式。

3.2 分类分析分类分析是将数据对象分到已知类别的过程。

通过学习已有数据的分类规则，可以对未知数据进行分类预测。

3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据中项之间的关联关系。

通过挖掘项集的频繁性和关联规则的置信度，可以发现数据中的关联模式。

3.4 时序分析时序分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。

通过对过去的时间序列数据进行分析，可以预测未来的趋势和变化。

第四章：数据挖掘工具和案例4.1 常用数据挖掘工具介绍常用的数据挖掘工具有Python中的Scikit-learn、R语言中的Caret、Weka等。

这些工具提供了丰富的数据挖掘算法和函数库，方便进行实践应用。

4.2 数据挖掘实战案例通过实际案例的介绍和分析，可以更好地理解和应用数据挖掘技术。

《数据挖掘导论》课件

详细描述
KNIME是一款基于可视化编程的数据挖掘工具，用户可以通过拖拽和连接不同的数据流模块来构建数据挖掘流程。它提供了丰富的数据挖掘和分析功能，包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等，并支持多种数据源和输出格式。
Microsoft Azure ML
总结词
云端的数据挖掘工具
详细描述
Microsoft Azure ML是微软Azure云平台上的数据挖掘工具，它提供了全面的数据挖掘和分析功能，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测建模等。它支持多种数据源和输出格式，并提供了强大的可扩展性和灵活性，方便用户在云端进行大规模的数据挖掘任务。
03
数据挖掘过程
数据准备
01
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，确保数据质量。
数据集成
将多个来源的数据整合到一个统一的数据集。
03
02
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便于分析。
数据归一化
将数据缩放到特定范围，以消除规模差异。
04
数据探索
数据可视化
通过图表、图形等展示数据的分布和关系。
序列模式挖掘
总结词
序列模式挖掘是一种无监督学习方法，用于发现数据集中项之间具有时间顺序关系的有趣模式。
详细描述
序列模式挖掘广泛应用于股票市场分析、气候变化研究等领域。常见的序列模式挖掘算法包括GSP、PrefixSpan等。这些算法通过扫描数据集并找出项之间具有时间顺序关系的模式，如“股票价格在某段时间内持续上
高维数据挖掘
高维数据的降维
高维数据的聚类和分类
利用降维技术如主成分分析、线性判别分析等，将高维数据降维到低维空间，以便更好地理解和分析数据。

软件工程第5章

① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦
弱耦合 ①非直接耦合 No Direct Coupling ②数据耦合 Data Coupling ③特征耦合 Stamp Coupling ④控制耦合 Control Coupling
中耦合
较强耦合
强耦合
⑤外部耦合 ⑥公共耦合 ⑦内容耦合
External Coupling Common Coupling Content Coupling
• ④控制耦合 • 控制耦合是中等强度的耦合。此时在模块间传递的信息不是一般的数据，而是用作控制信号的开关值或标志量（Flag）。
• ⑤外部耦合 • 若允许一组模块访问同一个全局变量，可称它们为外部耦合。
有名公共区
A
B
……
• ⑥公共耦合 • 若允许一级模块访问同一个全局性数据结构，则称之为公共耦合。 • ⑦内容耦合 • 最强的一类耦合称为内容耦合。如果一个模块可以直接调用另一模块中的数据，或者允许一个模块直接转移到另一模块中去。
3. 推荐最佳方案分析员应该综合分析对比各种合理方案的利弊，推荐一个最佳的方案，并且为推荐的方案制定详细的实现计划。用户和有关的技术专家应该认真审查分析员所推荐的最佳系统，如果该系统确实符合用户的需要，并且是在现有条件下完全能够实现的，则应该提请使用部门负责人进一步审批。在使用部门的负责人也接受了分析员所推荐的方案之后，将进入总体设计过程的下一个重要阶段——结构设计。
• ①非直接耦合 • 若两个模块没有直接关系，它们之间的联系完全是通过主程序的控制和调用来实现的，便称这两个模块为非直接耦合，这样独立性最强。A 无块间联系来自BCD
• ②数据耦合 • 若一个模块访问另一个模块，且被访问模块的输入和输出都是数据项参数，则称这两个模块之间的联系为数据耦合。

数据挖掘导论__第5章_分类_其他技术

顺序覆盖（sequential covering）算法 1：令E是训练记录，A是属性—值对的集合{(Aj, vj)} 2：令Yo是类的有序集{y1, y2,..., yk} 3：令R = {}是初始规则列表 4：for 每个类 y∈Yo {yk} do 5： while 终止条件不满足 do 6： r ← Learn-One-Rule (E, A, y) 7：从E中删除被r覆盖的训练记录 8：追加r到规则列表尾部：RR r 9： end while 10：end for 11：把默认规则{}→yk插入到规则列表R尾部
数据挖掘导论
Pang-ning Tan, Michael Stieinbach, and Vipin Kumar著 Pearson Education LTD. 范明等译人民邮电出版社
第5章分类: 其他技术
基于规则的分类最近邻分类贝叶斯分类神经网络支持向量机组合方法
不平衡类问题多类问题
2019年8月27日星期二
数据挖掘导论
9
规则的分类器的特征(续)
穷举规则集每个记录至少被一个规则覆盖如果规则集涵盖了属性值的所有可能组合，则规则集具有穷举覆盖
如果规则集不是穷举的一个记录可能不被任何规则触发如何处理? 使用缺省类
2019年8月27日星期二
数据挖掘导论
R (r1) = 2 [50log2(50/20.625)+5log2(5/34.375)] = 99.9 R (r2) = 2 [2log2(2/0.75)+0log2(0/1.25)] = 5.66 r1比r2好
2019年8月27日星期二
数据挖掘导论
23
规则评估(续)

数据分析与挖掘

数据分析与挖掘简介数据分析与挖掘是一种通过对大规模数据集进行统计、建模和推理等方法来发现有用信息的过程。

它涉及到从多个角度探索数据，提取出隐藏在其中的关联性、趋势和模式，以便为决策制定者提供有价值的洞察。

数据分析与挖掘的步骤1. 理解与定义问题在进行数据分析与挖掘之前，首先需要明确定义所需解决的问题或目标。

这个阶段包括收集相关背景信息、明确目标以及定义要回答的具体问题。

2. 收集数据数据收集是一个关键的步骤，在这个阶段需要确定需要采集哪些数据以及如何获取这些数据。

常见的数据收集方法包括调查问卷、观察实验和利用已有数据库等途径。

3. 数据清洗和预处理在将数据用于分析之前，通常需要对原始数据进行清洗和预处理。

这包括删除重复或缺失值、纠正错误、转换格式以及处理异常值等操作，以确保后续的分析过程准确可靠。

4. 探索性分析探索性分析是指通过可视化和统计方法对数据进行初步观察和分析，以了解数据的基本特征、结构和关系。

这个阶段常用的技术包括描述性统计、数据可视化、关联分析等。

5. 模型构建与评估在探索性分析的基础上，可以选择适当的模型来解决问题。

根据具体情况，可以使用分类模型、回归模型、聚类分析、时间序列分析等方法来构建模型，并使用合适的评估指标进行模型效果评估。

6. 解释与发现在得到模型结果后，需要对结果进行解释和发现。

这包括根据模型结果提出相应的建议或决策，并将其转化为实际行动。

数据分析与挖掘的应用领域1. 商业领域在商业领域中，数据分析与挖掘可以帮助企业了解市场需求、产品定位以及顾客行为等信息，从而制定更有效的营销策略和商业决策。

2. 医疗保健领域在医疗保健领域中，数据分析与挖掘可以帮助医生和保健专业人员对大量患者数据进行分析，发现疾病的早期迹象、确定治疗方案以及预测患者健康风险。

3. 金融领域在金融领域中，数据分析与挖掘可以帮助银行和金融机构进行信用评估、欺诈检测以及市场预测等工作，从而提供更可靠的金融服务和决策支持。

数据挖掘导论

数据挖掘导论数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取实用信息的过程。

它涉及使用计算机技术和统计学方法来分析和解释数据，以便从中获取有关未来趋势和行为的洞察力。

在本文中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用。

1. 数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量数据中提取实用信息的过程。

它主要包括以下几个方面的内容：1.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它涉及数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据清洗是指处理数据中的噪声和缺失值，以确保数据的质量。

数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中。

数据变换是将数据转换为适合进行挖掘的形式，例如将数据编码为数值型。

数据规约是通过减少数据集的大小来提高挖掘效率。

1.2 数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

分类是将数据分为不同的类别，例如将客户分为高价值和低价值客户。

聚类是将数据分为相似的组，例如将顾客分为不同的市场细分。

关联规则挖掘是发现数据中的相关关系，例如购买某种商品的人也会购买另一种商品。

异常检测是发现数据中的异常值，例如检测信用卡欺诈行为。

1.3 模型评估和选择在数据挖掘过程中，需要评估和选择不同的模型来解释数据。

常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。

准确率是指分类模型预测正确的样本比例，召回率是指分类模型正确预测为正类的样本比例，F1值是准确率和召回率的调和平均值。

2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：2.1 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测等。

通过分析客户的历史交易数据和个人信息，可以预测客户的信用风险，并为银行和金融机构提供决策支持。

2.2 零售领域在零售领域，数据挖掘可以用于市场细分、商品推荐和销售预测等。

通过分析顾客的购买历史和偏好，可以将顾客分为不同的市场细分，并向他们推荐适合的商品。

同时，数据挖掘还可以预测销售量，匡助零售商合理安排库存和采购计划。