大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》:第2章 数据预处理与相似性
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大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》:第2章 数据预处理与相似性
这种方法的缺点是对异常点比较敏 感,倾向于不均匀地把实例分布到 各个箱中。
等宽分箱法
将数据总记录数均匀分为n等份,每 份包含的数据个数相同。如果n=10, 那么每一份中将包含大约10%的数 据对象。
等频法可能将具有不相同类标号的 相同属性值分入不同的箱中以满足 箱中数据固定个数的条件。
等频分箱法
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x ' x min (new _ max new _ min) new _ min max min
将x转换到区间[new_min,new_max]中,结果为 。这种方法有一个缺 陷就是当有新的数据加入时,可能导致max,min值的变化,需要重新 定义。如果要做0-1规范化,上述式子可以简化为:
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2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
连续属性离散化的问题本质是:决定选择多少个分割点和确定分割点位置。任务可分为两个步骤 完成。首先将连续属性排序,并通过指定n-1个分割点把它们分成n个区间。然后,将一个区间中 的所有值映射到相同的分类值。
将排好序的数据从最小值到最大值 均匀划分成n等份,每份的间距是相 等的。假设A和B分别是属性值的最 小值和最大值,那么划分间距为 w=(B-A)/n
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系,相互之间有一定的复杂依 赖关系,构成图形或网状结构,如互联网中的超链接。
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高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的,分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言:“Garbage-InGarbage-Out”,这句话同样适用于 数据科学。
等宽分箱法
将数据总记录数均匀分为n等份,每 份包含的数据个数相同。如果n=10, 那么每一份中将包含大约10%的数 据对象。
等频法可能将具有不相同类标号的 相同属性值分入不同的箱中以满足 箱中数据固定个数的条件。
等频分箱法
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x ' x min (new _ max new _ min) new _ min max min
将x转换到区间[new_min,new_max]中,结果为 。这种方法有一个缺 陷就是当有新的数据加入时,可能导致max,min值的变化,需要重新 定义。如果要做0-1规范化,上述式子可以简化为:
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2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
连续属性离散化的问题本质是:决定选择多少个分割点和确定分割点位置。任务可分为两个步骤 完成。首先将连续属性排序,并通过指定n-1个分割点把它们分成n个区间。然后,将一个区间中 的所有值映射到相同的分类值。
将排好序的数据从最小值到最大值 均匀划分成n等份,每份的间距是相 等的。假设A和B分别是属性值的最 小值和最大值,那么划分间距为 w=(B-A)/n
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系,相互之间有一定的复杂依 赖关系,构成图形或网状结构,如互联网中的超链接。
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高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的,分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言:“Garbage-InGarbage-Out”,这句话同样适用于 数据科学。
《数据挖掘入门》PPT课件
依存性和关联性,如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系,那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系,用以帮助商家作出决策。例如:
7.
面包 2% 牛奶 1.5% (占超市交易总数)
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度,
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。
05.06.2021
精选ppt
10
什么是数据挖掘
1. 数据挖掘(从数据中发现知识) 从海量的数据中抽取感兴趣的(有价值的、隐含的、
以前没有用但是潜在有用信息的)模式和知识。
2. 其它可选择的名字 数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据
考古、数据捕捞、信息获取、事务智能等。
3. 广义观点 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库中或其它信息
24
6,分类与预测 分类和预测是两种重要的数据分析方法,在商业上
的应用很多。分类和预测可以用于提取描述重要数据类 型或预测未来的数据趋势。
分类的目的是提出一个分类函数或分类模型(即分 类器)通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别 中。数据分类可以分为两步进行。第一步建立模型,用 于描述给定的数据集合。通过分析由属性描述的数据集 合来建立反映数据集合特性的模型。第二步是用模型对 数据对象进行分类。
05.06.2021
数据挖掘PPT2
•18
数据转换
所谓数据转换就是将数据转换或归并成一 个适合数据挖掘的描述形式。
数据转换包含以下处理内容:
•19
数据变换
平滑:去除数据中的噪声 (分箱、聚类、回归) 聚集(合计处理):对数据进行总结或合计
操作。例如:每天销售额(数据)可以进行合 计操作以获得每月或每年的总额。这一操作常 用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
为什么要预处理数据?
数据预处理是数据挖掘(知识发现)过程 中的一个重要步骤,尤其是在对包含有噪 声、不完整,甚至是不一致数据进行数据 挖掘时,更需要进行数据的预处理,以提 高数据挖掘对象的质量,并最终达到提高 数据挖掘所获模式知识质量的目的。
•1
为什么要预处理数据?
现实世界的数据是“肮脏的”
不完整的:有些感兴趣的属性缺少属性值
箱3:29,29,29
用箱边界平滑:
箱1:4,4,15
箱2:21,21,24
箱3:25,25,34
•12
如何处理噪声数据
聚类方法:
通过聚类分析可帮助发现异常数据,相似或相 邻近的数据聚合在一起形成了各个聚类集合, 而那些位于这些聚类集合之外的数据对象,自 然而然就被认为是异常数据。
•13
等等
•11
数据平滑的分箱方法
给定一个数值型属性price:
price的排序后数据(单位:美元):4,8,15,21, 21,24,25,28,34
划分为(等深的)箱:
箱1:4,8,15
箱2:21,21,24
箱3:25,28,34
用箱平均值平滑:
箱1:9,9,9
箱2:22,22,22
•7
如何处理空缺值
人工填写空缺值:工作量大,可行性低 使用一个全局变量填充空缺值:对一个属性的
数据转换
所谓数据转换就是将数据转换或归并成一 个适合数据挖掘的描述形式。
数据转换包含以下处理内容:
•19
数据变换
平滑:去除数据中的噪声 (分箱、聚类、回归) 聚集(合计处理):对数据进行总结或合计
操作。例如:每天销售额(数据)可以进行合 计操作以获得每月或每年的总额。这一操作常 用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
为什么要预处理数据?
数据预处理是数据挖掘(知识发现)过程 中的一个重要步骤,尤其是在对包含有噪 声、不完整,甚至是不一致数据进行数据 挖掘时,更需要进行数据的预处理,以提 高数据挖掘对象的质量,并最终达到提高 数据挖掘所获模式知识质量的目的。
•1
为什么要预处理数据?
现实世界的数据是“肮脏的”
不完整的:有些感兴趣的属性缺少属性值
箱3:29,29,29
用箱边界平滑:
箱1:4,4,15
箱2:21,21,24
箱3:25,25,34
•12
如何处理噪声数据
聚类方法:
通过聚类分析可帮助发现异常数据,相似或相 邻近的数据聚合在一起形成了各个聚类集合, 而那些位于这些聚类集合之外的数据对象,自 然而然就被认为是异常数据。
•13
等等
•11
数据平滑的分箱方法
给定一个数值型属性price:
price的排序后数据(单位:美元):4,8,15,21, 21,24,25,28,34
划分为(等深的)箱:
箱1:4,8,15
箱2:21,21,24
箱3:25,28,34
用箱平均值平滑:
箱1:9,9,9
箱2:22,22,22
•7
如何处理空缺值
人工填写空缺值:工作量大,可行性低 使用一个全局变量填充空缺值:对一个属性的
浙江大学王灿《数据挖掘》课程PPT_数据预处理
价值 可解释性 内在的、上下文的、表象的以及可访问性
跟数据本身的含义相关的
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值,平滑噪声数据,识别、删除孤立点,解决不 一致性
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
median L1 ( n / 2 ( f )l f median )c
中位数:有序集的中间值或者中间两个值平均
度量中心趋势 (2)
众数(Mode,也叫模):集合中出现频率最 高的值
单峰的(unimodal,也叫单模态)、双峰的( bimodal)、三峰的(trimodal);多峰的( multimodal) 对于适度倾斜(非对称的)的单峰频率曲线,可以 使用以下经验公式计算众数
数据预处理
第二章 数据预处理
为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成
为什么进行数据预处理?
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了,什 么问题都会出现
不完整
缺少数据值;缺乏某些重要属性;仅包含汇总数据; e.g., occupation="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
有噪声
数据不一致
e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级: “1,2,3”, 现在的等级: “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据为什么会变“脏”?
跟数据本身的含义相关的
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值,平滑噪声数据,识别、删除孤立点,解决不 一致性
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
median L1 ( n / 2 ( f )l f median )c
中位数:有序集的中间值或者中间两个值平均
度量中心趋势 (2)
众数(Mode,也叫模):集合中出现频率最 高的值
单峰的(unimodal,也叫单模态)、双峰的( bimodal)、三峰的(trimodal);多峰的( multimodal) 对于适度倾斜(非对称的)的单峰频率曲线,可以 使用以下经验公式计算众数
数据预处理
第二章 数据预处理
为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成
为什么进行数据预处理?
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了,什 么问题都会出现
不完整
缺少数据值;缺乏某些重要属性;仅包含汇总数据; e.g., occupation="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
有噪声
数据不一致
e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级: “1,2,3”, 现在的等级: “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据为什么会变“脏”?
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件:第2章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
• 应用模
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
1.决策树工作原理 通过提出一系列精心构思的关于检验记录属性的问题,解决分类问题。 类问题的决策树,树中包含三种节点: *根节点 没有进边,有0条或更多条出边; *内部节点 有一条进边,有2条或更多条出边; *叶节点有一条进边,没有出边。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
1案例:如何解决文章主题关键字与搜索引擎关键字带来的检索结果差异
• 在网页学术性判定方面,提出了基于贝叶斯算法的网页学术性判断算法, 通过对网页内容、 格式、结构三个维度的分析,完成网页学术性的判定;在分类方面,以中图法的分类大纲作为 分类目录,提出了基于改进空间向量模型的学术网页分类算法,通过利用网页主题关键字构 建网页向量空间,最后实现了网页的正确分类。通过两个关键算法,在系统中的网页主题提 取部分,采用Html Parser技术与正则表达式相结合的网页主题提取算法,实现对抓取的网页 主题内容的获取。
一个数据集,包含两个不同类的样本,分别用小黑加号块和小圆圈表示。数据集是线性可分的,即能找到一个 超平面,使得所有小黑方块位于这个超平面的一侧,所有小圆圈在它的另一侧。如图所示,可看到这种超平面可 能存在无穷多个。通过检验样本运行效果,分类器要从这些超平面中选一个作为它的决策边界。
2.3 支持向量机
有穷举覆盖。它确保每一条记录都至少被规则集里的一条规则覆盖。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.1 规则分类器
数据挖掘原理与算法02精品PPT课件
2020/10/8
8
数据的选择与整理
没有高质量的数据就不可能有高质量的挖掘结果。为了得 到一个高质量的适合挖掘的数据子集,一方面需要通过数 据清洗来消除干扰性数据,另一方面也需要针对挖掘目标 进行数据选择。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据 集合,缩小处理范围,提高数据采掘的质量。数据选择可 以使后面的数据挖掘工作聚焦到和挖掘任务相关的数据子 集中。不仅提高了挖掘效率,而且也保证了挖掘的准确性。
2020/10/8
3
1.问题定义阶段的功能
KDD是为了在大量数据中发现有用的令人感兴趣 的信息,因此发现何种知识就成为整个过程中第 一个也是最重要的一个阶段。
在问题定义过程中,数据挖掘人员必须和领域专 家以及最终用户紧密协作
一方面了解相关领域的有关情况,熟悉背景知识,弄清 用户要求,确定挖掘的目标等要求;
本章也对KDD系统项目的过程化管理、交互式数据挖掘过 程以及通用的KDD原型系统进行讨论,使读者从软件项目 管理角度来更好地理解KDD过程。最后对数据挖掘语言的 类型和特点进行介绍。
2020/10/8
2
知识发现是一个系统化的工作
从源数据中发现有用知识是一个系统化的工作。 首先必须对可以利用的源数据进行分析,确定合 适的挖掘目标。然后才能着手系统的设计和开发。
2020/10/8
7
数据清洗与预处理
在开始一个知识发现项目之前必须清晰地定义挖掘目标。虽然挖掘的 最后结果是不可预测的,但是要解决或探索的问题应该是可预见的。 盲目性地挖掘是没有任何意义的。如果所集成的数据不正确,数据挖 掘算法输出的结果也必然不正确,这样形成的决策支持是不可靠的。 因此,要提高挖掘结果的准确率,数据预处理是不可忽视的一步。
数据挖掘——第二章认识数据PPT课件
合计
200
1
100
Mo=商品广告
定序数据:中位数(median)
• 排序后处于中间位置上的值
• 用Me表示 • 不受极端值的影响
• 主要用于定序数据,也可用数值型数据, 但不能用于定类数据
• 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小
,即
最小 n
Xi Me
i 1
中位数
中位数位置N1 2
Me 12XNX21N2当 NX为 N2奇 1 数 当 时N为偶数时
• 定类尺度(列名尺度):按照事物的某种 属性对其进行平行的分类或分组。
– 例:人口的性别(男、女);企业的所有制性 质(国有、集体、私营等)
• 计量层次最低 • 对事物进行平行的分类 • 各类别可以指定数字代码表示 • 具有=或的数学特性 • 数据表现为“类别”
定类尺度
• 定类尺度只测度了事物之间的类别差,而对各 类之间的其他差别却无法从中得知,因此各类 地位相同,顺序可以任意改变。
四种计量尺度的比较
四种计量尺度的比较
定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度
分类(=,≠ )
√
√
√
√
排序( < ,> )
√
√
√
间距( + ,- )
√
√
比值( × ,÷)
√
“√”表示该尺度所具有的特性
四种计量尺度的区别与联系
• 高层次的计量尺度具有低层次计量尺度的全部特 性,但反之不行
• 可将高层次计量尺度的计量结果转换为低层次计 量尺度的计量结果,但不能反过来
• 对事物分类的同时给出各类别的顺序 • 比定类尺度精确 • 不仅可以测度类别差(分类),还可以测
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录(数据对象)的汇集,每个记录包含固定的数 据字段(属性)集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据)
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式(相关、趋势、聚类、异
常).
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好, 较好,最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (1)统计学的抽样、估计、假设检验
– (2)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法/建摸技术、学习理论
– (3)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (4)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
大数据与数据挖掘ppt课件
2020/4/13
.
20
数据
数据集的特点
➢ 数据的稀疏性 ➢ 数据的分布 ➢ 数据的覆盖范围 ➢…
数据挖掘的结果和数据集有很大的关联 挖掘之前需要了解数据
2020/4/13
.
21
数据
数据的相似性度量
➢ 度量的三个性质
▪ 非负性、对称性、三角不等式
➢ 各种评价相似性的方法
▪ 欧几里得距离、明考斯基距离、余弦相似度、皮尔森 相关系数
具体内容逐步调整
研讨是主要的授课方式
2020/4/13
.
11
Web数据管理和数据挖掘
本课程的教学目的
➢ 了解大规模WEB数据(包括HTML数据、XML等类型数据)的管理与 挖掘技术,及其在WEB领域中的应用,学会充分利用领域内的信息
课程内容
➢ 网络爬虫技术
▪ DNS解析、链接抽取、重复网页处理、…
朱扬勇等,《数据挖掘技术及其应用》 Pang-Ning Tan, M. Steinbach, and V. Kumar. Introduction to Data Mining (影印版 ), 人民邮电出版社, 2006.1. Ian Witten, and E. Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (影印版, 第2版), 机械工业出版社, 2005.9. David Hand, H. Mannila, and P. Smyth. Principles of Data Mining, 机械工业出版 社, 2003.4. T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer-Verlag, 2001 Data and XML, Morgan Kaufman Publishers, 2000 6. KDD, VLDB, SIGMOD, ICDM, SDM, ICML等会议论文
《数据挖掘基础及其应用》课件第2章
第2章 数据
3.序列数据 记录型数据与图数据都忽视了时间和空间因素,而序列 数据的特点是强调顺序关系,其信息提取与模式解释需要兼 顾顺序关系。典型的序列数据包括时间序列数据、遗传序列 数据及空间序列数据等。 (1)时间序列数据:在不同时间上收集的数据,用于描述与 刻画事物随时间变化的情况,反映了某一事物、现象等随时 间的变化状态或程度。很多计量经济学的模型也用到了时间 序列数据。
合,其中记录之间不存在明显的关联关系,而且每个记录具有 相同的属性。这些特性使得数据可以采用表格或者矩阵的 形式来展示与存储,例如关系型数据库中的数据表格都属于 记录型数据。典型的记录型数据包括表格数据、事务数据、 数据矩阵、词频矩阵等,如图2-2所示。
第2章 数据
图2-2-典型的记录型数据
第2章 数据
交易事务数据(又称购物篮数据)是一类特殊的记录型数 据,其中每一个事务(记录)包含顾客某次所购买商品的集合, 例如图2-2(b)中就是某超市5条交易事务数据,每一行表示一 条交易事务,所对应的表格记录该交易事务所包含的商品。
第2章 数据
2.图数据 图数据是指包含数据对象之间存在关联关系的数据,其 中图节点表示数据对象,边表示对应的数据对象之间存在一 定的关联关系。记录型数据对象具有都不存在关联性的特 点,而图数据比记录型数据包含更多的信息。 在生物网络中,基因采用节点表示,基因之间的相互作用 利用边来表示,如图1 8所示。
第2章 数据
定义2.6(严格定义) 相似度是一个函数f,给定数据对象a、 b,相似度函数f 刻画数据对象之间的相似程度,同时应满足如 下三个条件:
(1)非负性,即f(a,b)≥0; (2)对称性,即f(a,b) =f(b,a); (3)有界性,即f(a,b) ∈[0,1]。 相似度与相异度的区别与联系如图2-3所示。
数据挖掘 第二章 认识数据ppt课件
4
属性类型Attribute Types
序数属性(ordinal attribute) 其可能的值之间具有有意义的序或者秩评定(ranking), 但是相继值之间的差是未知的。 成绩={优,良,中,差} 其中心趋势可以用它的众数和中位数表示,但不能定义 均值。 注意 标称、二元和序数属性都是定性的,即只描述对象的特 征,不给出实际的大小。
数据挖掘 第二 章 认识数据
数据对象Data Objects
数据集由数据对象组成。
一个数据对象代表一个实体(entity)。
销售数据库: 顾客, 商品, 销售 医疗数据库:患者
大学数据库: 学生、教授、课程
数据对象又称为样本、实例、数据点、或对象。 数据对象用属性(attribute)描述。 数据行对应数据对象; 列对应属性。
5
属性类型Attribute Types
数值属性(numeric attribute) 区间标度(interval-scaled)属性 使用相等的单位尺度度量。 值有序,可以评估值之间的差,不能评估倍数。 没有绝对的零点。 如:摄氏温度,华氏温度 比率标度(ratio-scaled)属性 具有固定零点的数值属性。 值有序,可以评估值之间的差,也可以说一个值是 另一个的倍数。 如:开式温温标(K),重量,高度,速度
2
属性Attributes
属性(attribute)是一个数据字段,表示数据对象的一个特征。
如:customer _ID, name, address
类型: 标称属性(nominal) 二元属性(binary) 序数属性(ordinal) 数值属性(numeric) 区间标度属性(interval-scaled) 比率标度属性(ratio-scaled)
数据挖掘培训ppt课件
p.item(k-1)<q.item(k-1)
23
Prune算法:从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D,求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题: 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集; 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习:
规则归纳:AQ算法 决策树:ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表(Fact):存储用户需要查询分析的数据,事实表中 一般包含多个维(Dimension)和度量(Measurement)。 维:代表了用户观察数据的特定视角,如:时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值,如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分,描述了不同的查询层次。 度量:是数据的实际意义,描述数据“是什么”,即一个数 值的测量指标,如:人数、单价、销售量等。
23
Prune算法:从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
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关联规则发现任务
给定一个事务数据库D,求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题: 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集; 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习:
规则归纳:AQ算法 决策树:ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表(Fact):存储用户需要查询分析的数据,事实表中 一般包含多个维(Dimension)和度量(Measurement)。 维:代表了用户观察数据的特定视角,如:时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值,如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分,描述了不同的查询层次。 度量:是数据的实际意义,描述数据“是什么”,即一个数 值的测量指标,如:人数、单价、销售量等。
数据挖掘第二章课件
五数概括
• Q1、中位数、Q3不包含两个端点,将最小 值和最大值加入,由这五个数组成的观测 值称为五数概括。 • 分布的五数概括按次序,最小、Q1、中位 值、Q3、最大值写出。
盒图
盒图 例
标准差和方差
• 方差:
• 标准差:观测值的标准差是方差的平方根。 • 标准差是发散性的度量,度量关于均值的 发散,当不存在发散时,所有观测值均等 于均值,方差为0。
• 截尾均值:丢弃高低极端值后的均值,一 般丢掉高端低端各2%。
例
中位数
• 中位数是有序数据的中间值。 • 如果数据是奇数,则中位数是中间值。 • 如果数据是偶数,中位数是中间两个值和它们之 间的任意值,如果是数值属性,则中位数是中间 两值的平均值。前例中位数为(52+56)/2=54。 • 插值计算中位数近似值:
第二章 认识数据
数据对象与属性类型
• 数据对象——代表一个实体 • 例如:大学数据库中,学生、教授、教务 人员等属于对象
• 数据属性——代表对象的一个特征 • 例如:学生的学号、姓名、成绩等为属性
属性
• • • • 1.属性也叫维、特征、变量。如学生学号。 2.一组属性叫属性向量或特征向量。 3.给定属性的观测值称为观测。 4.涉及一个属性的数据分布称为单变量的。 双变量分布涉及两个属性。 • 5.属性的类型分为标称的、二元的、序数的、 数值的。
离散属性和连续属性
• 离散属性 有限或无限可数个值;可以具有有效值;如 头发颜色、年龄、顾客数量均是离散的。 • 连续属性 如果不是离散的,则为连续的;又称为数值 属性;一般用浮点变量表示连续属性。
中心趋势度量
• 度量数据中心趋势 • 包括均值、中位数、众数和中列数。
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2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.3 数据规范化
在对数据分析前,通常需要先将数据规范化(Normalization),也称为标准 化。不同性质属性数据直接相加不能正确反映出不同作用的正确结果。数据规范 化主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面,可以使属性值按比例落入 到一个特定区间,如[-1,1]或[0,1]。
数据规范化一方面可以简化计算,提升模型的收敛速度;另一方面,在涉及 一些距离计算的算法时防止较大初始值域的属性与具有较小初始值域的属性相比 权重过大,可以有效提高结果精度。
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2.2 数据预处理
x'
第二章 数据预处理与相似性
2.2.3 数据规范化
1.最小—最大规范化 也称离差标准化,是对原始数据的线性变换,假定min,max分别为属性A的最小 值和最大值。转换函数如下:
高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
数据挖掘 DATA MINING
高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
数据是数据挖掘的目标对象和原 始资源,对数据挖掘最终结果起 着决定性的作用。现实世界中的 数据是多种多样的,具有不同的 特征,这就要求数据的存储采用 合适的数据类型,并且数据挖掘 算法的适用性会受到具体的数据 类型限制。 另外,原始数据通常存在着噪声、 不一致、部分数据缺失等问题, 为了达到较好的挖掘结果,有必 要对这些数据进行预处理加工从 而提高数据的质量
第二章 数据预处理与相似性
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2.2 数据预处理
x'
2.2.4 数据约简
1.属性子集选择
嵌入式方法
• 将属性选择任务 插入到数据挖掘 过程当中,挖掘 算法本身包含了 属性选择任务。
第二章 数据预处理与相似性
过滤方法
• 属性选择过程独 立于挖掘算法。 这种方法速度快, 但是选出的属性 子集的分类性能 弱于包装器方法。
2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
ChiMerge是一种监督的、基于x2检验的数据离散化方法。其基本思想:对于精确的离 散化,相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常 类似的类分布,则这两个区间可以合并;否则,它们应当保持分开。而低x2值表明它 们具有相似的类分布。
事实上,我们采集到的原始数据通常 来自多个异种数据源,数据在准确性、 完整性和一致性等方面存着多种多样 的问题,这些数据并不适合直接进行 挖掘。在进行挖掘算法执行之前,它 们需要进行一些诸如:移植、清洗、 切片、转换等预处理工作。
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第二章 数据预处理与相似性
2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
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2.2 数据预处理
x'
第二章 数据预处理与相似性
2.2.3 数据规范化
3.按小数定标规范化 通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点的移动位数取决于属性A的最
大绝对值。 计算方法:
x x ' 10 j
其中j是使 max x 1的最小整数。例如,-84<x<231,取j=3,-84规范化后值为0.084,231规范化后为0.231。
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2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
有些数据挖掘算法,要求数据属性是标称类别,当数据中包含数值属性时,为了使用这些算 法需要将数值属性转换成标称属性。通过采取各种方法将数值属性的值域划分成一些小的区 间,并将这连续的小区间与离散的值关联起来,每个区间看作一个类别。例如,某个问题中 的年龄属性一种可能的划分成类别操作是:[0…11]→儿童,[12…17]→青少年,[18…44]→ 青年,[45…69]→中年,[69…∞]→老年。这种将连续变量划分成不同类别的过程通常称为 离散化(Discretization)。
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高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.1 数据类型
第二章 数据预处理与相似性
2.1.1 属性与度量
属性是数据对象的性质或特性,属性又可称为特征。每一个数据对象用一组属性描述, 数据集是用结构化数据表表示,其中列是存放在表中的对象的属性,行代表一个对象实 例,表中单元格是实例对应属性的属性值。
这种方法的缺点是对异常点比较敏 感,倾向于不均匀地把实例分布到 各个箱中。
等宽分箱法
将数据总记录数均匀分为n等份,每 份包含的数据个数相同。如果n=10, 那么每一份中将包含大约10%的数 据对象。
等频法可能将具有不相同类标号的 相同属性值分入不同的箱中以满足 箱中数据固定个数的条件。
等频分箱法
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1. Dist(x,y)≥0(距离非负) 2.当且仅当x=y时,Dist(x,y)=0 3. Dist(x,y)= Dist(y, x) (距离具有对称性) 4. Dist(x,y)≤Dist(x,z) + Dist(z,y)(三角不等式)
2.2.1 数据清理
由于人工输入错误或仪器设备测量精度以及数据收集过程机制缺陷等方面原因都 会造成采集的数据存在质量问题,主要包括:测量误差、数据收集错误、噪声、 离群点(outlier)、缺失值、不一致值、重复数据等问题。数据清理阶段的主要 任务就是通过填写缺失值,光滑噪声数据、删除离群点和解决属性的不一致性等 手段来清理数据。
数据对象之间的邻近度计算与数据对象属性类型密切相关。掌握简单属性之间的邻近度 是计算复杂对象之间邻近度的基础。本节分别以标称和数值类型属性介绍邻近性度量方 法。
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2.3 数据的相似性
第二章 数据预处理与相似性
2.3.1 数值属性的相似性度量
在一个空间下进行聚类或某些分类任务时,需要在该空间中找到一个距离测度, 即给出该空间下任意两点之间的距离。距离测度是一个函数d(x,y),以空间中的两 个点作为参数,函数值是一个实数值,该函数必须满足下列准则:
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系,相互之间有一定的复杂依 赖关系,构成图形或网状结构,如互联网中的超链接。
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第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的,分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言:“Garbage-InGarbage-Out”,这句话同样适用于 数据科学。
包装器方法
• 属性选择与分类 算法绑定,在筛 选属性的过程中 直接用所选的特 征子集来训练分 类器,并根据在 测试集上的性能 表现来评价属性 子集的优劣。
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2.2 数据预处理
x'
第二章 数据预处理与相似性
2.2.4 数据约简
2.主成分分析
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种广泛用于不同领域的无监督线性 数据转换技术。PCA的目标是在高维数据中找到最大方差的方向,并将数据映射到一个维度 小得多的新子空间上。借助于正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新 随机向量。在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵,在几何上表现为将原坐 标系变换成新的正交坐标系,使之指向样本点散布最开的几个正交方向。
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2.2 数据预处理
x'
2.2.4 数据约简
数据约简(data reduction)技术是指 在尽可能保持原始数据集完整性的前堤下, 最大限度地精简数据量。
数据约简技术可以用来得到数据集的归 约表示,它虽然小,但仍大致保持原数据 的完整性。在归约后的数据集上挖掘将更 有效,并产生相同(或几乎相同)的分析结果。 下面介绍几种常用数据约简策略。
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2.1 数据类型
第二章 数据预处理与相似性
2.1.1属性与度量
属性的测量值与属性的值的意义并不是完全对等的,比如数学上24.4是12.2的两倍,但 作为摄氏温度值24.4并不代表比12.2温暖两倍。天气属性值中“晴天”和“多云”也可 以用不同的数字来表示,它们没有前后次序关系,也不能进行加减运算,只能测试相等 或不等才有意义。在数据挖掘中知道属性的类型可以避免使用错误的统计操作。
x ' x min max min
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2.2 数据预处理
x'
第二章 数据预处理与相似性
2.2.3 数据规范化
2.z-score规范化 也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。 属性A的值基A的均值 和标准差 规范化,转化函数为:
xA x'
A
当属性A的实际最大值和最小值未知,或有超出取值范围的孤立点时, 该方法适用。
x ' x min (new _ max new _ min) new _ min max min
将x转换到区间[new_min,new_max]中,结果为 。这种方法有一个缺 陷就是当有新的数据加入时,可能导致max,min值的变化,需要重新 定义。如果要做0-1规范化,上述式子可以简化为:
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2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
连续属性离散化的问题本质是:决定选择多少个分割点和确定分割点位置。任务可分为两个步骤 完成。首先将连续属性排序,并通过指定n-1个分割点把它们分成n个区间。然后,将一个区间中 的所有值映射到相同的分类值。