数据挖掘算法的基础PPT适合入门
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
数据挖掘第一与第二章PPT课件
散的目标变量；回归，用于预测连续的目标变 量。
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提 取隐含在其中的，人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程.
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
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数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提 取隐含在其中的，人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程.
数据挖掘算法培训课件(ppt 34页)
8 9
驾龄（X，A）∧被保车辆的价值（X，A）∧车辆用途（X，B）
年投赔保付人金年额龄（（XX，，BB））∧驾车龄（辆X车，型A 0.0934
0.3654 0.4546
10
驾龄（X，B）∧被保车辆车的价辆值用（途X，A）∧车辆用途（X，A）
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。
应用市场：市场货篮分析、交叉销售（Crossing Sale）、部分 分类（Partial Classification）、金融服务（Financial Service），以及通信、互联网、电子商务 ······
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.1 关联规则的概念
一般来说，关联规则挖掘是指从一个大型的数据集（Dataset）发现有趣的关联 （Association）或相关关系（Correlation），即从数据集中识别出频繁出现的属性值 集（Sets of Attribute Values），也称为频繁项集（Frequent Itemsets，频繁集）， 然后利用这些频繁项集创建描述关联关系的规则的过程。
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。
《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
数据挖掘与机器学习算法培训ppt
CHAPTER 05
关联规则挖掘与推荐系统
关联规则挖掘原理与应用
关联规则挖掘定义
关联规则挖掘是从大量数据中挖掘出项集之间的有趣关系，如购 物篮分析中经常一起购买的商品组合。
关联规则挖掘算法
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等，用于发现频 繁项集和关联规则。
关联规则挖掘应用
特征提取技术
通过选择和提取与目标变量相关的特征，降低数 据维度，提高挖掘效率。
模型构建技术
包括各种机器学习算法和统计方法，用于构建预测 和分类模型。
模型评估技术
通过交叉验证、ROC曲线分析等方法评估模型性 能，选择最佳模型。
结果解释技术
对挖掘结果进行解释和可视化，帮助用户理解和应用挖 掘结果。
CHAPTER 02
MSE、RMSE、MAE 等回归模型评估指标
超参数调整技巧与实践案例
01
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优 化等超参数调整方法
02
调整学习率、批量大小、迭代次 数等超参数的实践案例
集成学习策略在数据挖掘中的应用
Bagging、Boosting、 Stacking等集成学习策略
Adaboost、GBRT、XGBoost 等常用集成学习方法
实践案例
以电商为例，可以通过关联规则挖掘发现不同商品之间的关联关系，然 后利用推荐系统为用户推荐相关商品或套餐，提高用户购买率和销售额 。
CHAPTER 06
数据挖掘与机器学习算法优化策略
模型评估指标选择与优化方法
准确率、召回率、F1 分数等分类模型评估 指标
交叉验证、留出验证 、自助采样等方法
用于连续型目标变量。
逻辑回归
通过将输入变量映射到概率值 来训练模型，适用于二元分类
《数据挖掘经典案例》课件
数据挖掘在多个应用领域起到关键的作用，提升工作效率和精准性。
2 趋势
数据挖掘技术不断发展，未来将进一步发挥其威力。
3 注意事项
应用数据挖掘技术时需要注意隐私保护和数据安全问题。
结束语
谢谢大家观看本次课程，希望能为大家带来有价值的信息，欢迎大家与我交 流和讨论。 联系方式：xxxxxx
电商推荐系统
数据预处理
分类算法
数据清洗和处理，去除无用信息。
根据用户购物行为，构建用户画 像。
推荐算法
基于用户画像进行产品推荐。
客户流失预警系统
数据预处理
清洗数据集，构建用户流失模型。
分类算法
利用数据挖掘技术，识别用户流失风险。
反馈机制
开展促销活动，提高客户留存率。
新闻推荐系统
数据预处理
根据用户浏览行为过滤无用信 息。
《数据挖掘经典案例》 PPT课件
本次课程将介绍数据挖掘的基本原理，讲述数据挖掘在实际应用中的价值及 其潜在问题。
数据挖掘基本原理
1
数据预处理
清洗、集成、转换和规约，是数据挖掘的前置ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ务。
2
数据挖掘模型
分类、聚类、关联规则为三大数据挖掘模型。
3
应用案例
数据挖掘已经广泛应用于推荐系统、客户流失预警等领域。
聚类算法
将新闻内容进行聚类，形成相 关主题。
矩阵分解算法
通过用户行为和新闻内容之间 的相似度，对新闻内容进行权 重排名。
案例分析
电商推荐系统
用户流量提高20%，推荐订单占 比达到40%。
客户流失预警系统
成功挽回2/3客户，并提高留存 率20%。
新闻推荐系统
用户满意度和粘性均得到提升。
2 趋势
数据挖掘技术不断发展，未来将进一步发挥其威力。
3 注意事项
应用数据挖掘技术时需要注意隐私保护和数据安全问题。
结束语
谢谢大家观看本次课程，希望能为大家带来有价值的信息，欢迎大家与我交 流和讨论。 联系方式：xxxxxx
电商推荐系统
数据预处理
分类算法
数据清洗和处理，去除无用信息。
根据用户购物行为，构建用户画 像。
推荐算法
基于用户画像进行产品推荐。
客户流失预警系统
数据预处理
清洗数据集，构建用户流失模型。
分类算法
利用数据挖掘技术，识别用户流失风险。
反馈机制
开展促销活动，提高客户留存率。
新闻推荐系统
数据预处理
根据用户浏览行为过滤无用信 息。
《数据挖掘经典案例》 PPT课件
本次课程将介绍数据挖掘的基本原理，讲述数据挖掘在实际应用中的价值及 其潜在问题。
数据挖掘基本原理
1
数据预处理
清洗、集成、转换和规约，是数据挖掘的前置ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ务。
2
数据挖掘模型
分类、聚类、关联规则为三大数据挖掘模型。
3
应用案例
数据挖掘已经广泛应用于推荐系统、客户流失预警等领域。
聚类算法
将新闻内容进行聚类，形成相 关主题。
矩阵分解算法
通过用户行为和新闻内容之间 的相似度，对新闻内容进行权 重排名。
案例分析
电商推荐系统
用户流量提高20%，推荐订单占 比达到40%。
客户流失预警系统
成功挽回2/3客户，并提高留存 率20%。
新闻推荐系统
用户满意度和粘性均得到提升。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
《数据挖掘应用》课件
《数据挖掘应用》PPT课 件
欢迎来到《数据挖掘应用》PPT课件！本课程将介绍数据挖掘的概念、任务、 流程、算法以及应用实例，并展望其发展趋势和应用前景。让我们一起深入 探索数据挖掘的奥秘。
一、介绍数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和模式的过程。了解数据挖掘的基本概念、优势和局 限性。
二、数据挖掘的主要任务
数据挖掘可以分为不同的任务，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法以及异常检测算法。了解这些任务及 其应用。
三、数据挖掘的流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据选择和变换、模型选择和建模以及模型评价和应用。了解每个步骤的重 要性和操作方法。
四、常见的数据挖掘算法
掌握一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和 异常检测算法。了解它们的原理和适用场景。五、Fra bibliotek据挖掘的应用实例
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、零售、健康管理等。了解 这些实际应用案例，展示数据挖掘的价值。
六、总结与展望
数据挖掘正处于不断发展的阶段，了解数据挖掘的现状和发展趋势，以及其在未来的应用前景。
致谢
感谢您聆听和支持《数据挖掘应用》PPT课件。希望本课程对您有所启发，祝您在数据挖掘的领域取得巨大成 功！ +
数据挖掘算法介绍ppt课件
❖ 粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和 下近似概念这两个精确概念来表示；一个概念（或集合 ）的下近似指的是其中的元素肯定属于该概念；一个概 念（或集合）的上近似指的是其中的元素可能属于该概 念。
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
《数据挖掘》课程PPT-聚类分析
图像处理
1 2 3
图像分割
在图像处理中，聚类分析可以用于将图像分割成 多个区域或对象，以便进行更细致的分析和处理。
特征提取
通过聚类分析，可以提取图像中的关键特征，如 颜色、形状、纹理等，以实现图像分类、识别和 检索。
图像压缩
通过聚类分析，可以将图像中的像素进行聚类， 从而减少图像数据的维度和复杂度，实现图像压 缩。
03 推荐系统
利用聚类分析对用户和物品进行分类，为用户推 荐相似或相关的物品或服务。
02
聚类分析的常用算法
K-means算法
• 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为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。
• · 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为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。
03 基于模型的聚类
根据某种模型对数据进行拟合，将数据点分配给 不同的模型，常见的算法有EM算法、高斯混合模 型等。
聚类分析的应用场景
01 客户细分
将客户按照其特征和行为划分为不同的细分市场， 以便更好地了解客户需求并提供定制化服务。
02 异常检测
通过聚类分析发现数据中的异常值或离群点，以 便及时发现潜在的问题或风险。
生物信息学
基因表达分析
在生物信息学中，聚类分析可以用于分析基因表达数据， 将相似的基因聚类在一起，以揭示基因之间的功能关联和 调控机制。
蛋白质组学分析
通过聚类分析，可以研究蛋白质之间的相互作用和功能模 块，以深入了解生物系统的复杂性和动态性。
个性化医疗
通过聚类分析，可以根据个体的基因型、表型等特征进行 分类，为个性化医疗提供依据和支持。
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。
数据挖掘算法培训课件PPT(共 34张)
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.3 分类技术
分类技术或分类法（Classification）是一种根据输入样本集建立类别模型，并按照类 别模型对未知样本类标号进行标记的方法。
根据所采用 的分类模型
不同
基于决策树模型 的数据分类
基于案例推理的 数据分类
基于神经网络模 型的数据分类
频繁模式树增长算法（Frequent Pattern Tree Growth）采用分而治之的基本思想，将数据库中的 频繁项集压缩到一棵频繁模式树中，同时保持项集之间的关联关系。然后将这棵压缩后的频繁模式 树分成一些条件子树，每个条件子树对应一个频繁项，从而获得频繁项集，最后进行关联规则挖掘。
FP-Growth算法由以下步骤组成：
虽然关联规则挖掘可以发现项目之间的有趣关系，在某些情况下，隐藏的变量可能会 导致观察到的一对变量之间的联系消失或逆转方向，这种现象就是所谓的辛普森悖论 （Simpson’s Paradox）。
为了避免辛普森悖论的出现，就需要斟酌各个分组的权重，并以一定的系数去消除以 分组数据基数差异所造成的影响。同时必须了解清楚情况，是否存在潜在因素，综合 考虑。
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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
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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。
生成频繁1项集L1 连接步
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
数据挖掘基础知识培训精品PPT课件
2020/10/13
7
数据挖掘系统的结构
智慧数据 财富未来
图形用户接口
模式评价 数据挖掘引擎
数据库或数据仓库服务器
数据清洗和集成
过滤
数据库
数据仓库
2020/10/13
知识库
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数据挖掘标准流程
业务理解、数据预处理（数据理解和 数据准备）包含60%工作量；
60
CRISP-DM1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的 发展，在各种KDD过程模型中成为标准流程。
联机分析处理( OLAP) 对数据汇总、合并、聚集，验证假设
数据挖掘(DM，Data Mining) 数据建模、算法(非常规方法)
上世纪70年代以来,关系式数据库
上世纪80年代后期,数据仓库
1995年后,数据挖掘
数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)
-美林数据挖掘研究中心
© 2011 MERIT. All Rights Reserved. MERIT & its logo, are trademarks of MERIT.
目录
2020/10/13
智慧数据 财富未来
1.数据挖掘基本原理 2.数据预处理技术 3.数据挖掘技术 4.最优化技术 5.文本挖掘技术 6.图像和视频分析技术 7.可视化技术
需要注意的是，以上6个步骤并非完全按照此顺序 来执行。在实际应用中，需要针对不同的应用环境 和实际情况作出必要的调整。
此外，一个数据挖掘项目通常并不是一次性地执行 了上述6个步骤就结束了，它往往是一个反复迭代、 不断完善的过程。
数据挖掘算法概述(ppt 42页)
第三章 数据挖掘算法
3.1 数据挖掘概述 3.2 分类 3.3 聚类 3.14 数关据联挖规掘则概述 3.5 预测规模 3.6 数据挖掘算法综合应用 习题
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，是指搜索业务系统中的所有细节或事务，找出所有能 把一组事件或数据项与另一组事件或数据项联系起来的规则，以获得存在于数据库中的不为人知的或 不能确定的信息，它侧重于确定数据中不同领域之间的联系，也是在无指导学习系统中挖掘本地模式 的最普通形式。
1．挖掘目标
由过去大量的经验数据发现机动车辆事故率与驾驶者及所驾驶的车辆有着密切的关系，影响驾驶人 员安全驾驶的主要因素有年龄、性别、驾龄、职业、婚姻状况、车辆车型、车辆用途、车龄等。因 此，客户风险分析的挖掘目标就是上述各主要因素与客户风险之间的关系，等等。
2．数据预处理
数据准备与预处理是数据挖掘中的首要步骤，高质量的数据是获得高质量决策的先决条件。在实施 数据挖掘之前，及时有效的数据预处理可以解决噪声问题和处理缺失的信息，将有助于提高数据挖 掘的精度和性能。
依据研 究的方 式分类
将时间序列数据作为一种特殊的挖掘对象，找寻对应的数据挖掘算法进行专门研究 从时间序列数据中提取并组建特征，仍用原有的数据挖掘框架与算法进行数据挖掘
A-close算法
MAFIA算法、GenMax算法 DepthProject算法
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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：
3.1 数据挖掘概述 3.2 分类 3.3 聚类 3.14 数关据联挖规掘则概述 3.5 预测规模 3.6 数据挖掘算法综合应用 习题
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，是指搜索业务系统中的所有细节或事务，找出所有能 把一组事件或数据项与另一组事件或数据项联系起来的规则，以获得存在于数据库中的不为人知的或 不能确定的信息，它侧重于确定数据中不同领域之间的联系，也是在无指导学习系统中挖掘本地模式 的最普通形式。
1．挖掘目标
由过去大量的经验数据发现机动车辆事故率与驾驶者及所驾驶的车辆有着密切的关系，影响驾驶人 员安全驾驶的主要因素有年龄、性别、驾龄、职业、婚姻状况、车辆车型、车辆用途、车龄等。因 此，客户风险分析的挖掘目标就是上述各主要因素与客户风险之间的关系，等等。
2．数据预处理
数据准备与预处理是数据挖掘中的首要步骤，高质量的数据是获得高质量决策的先决条件。在实施 数据挖掘之前，及时有效的数据预处理可以解决噪声问题和处理缺失的信息，将有助于提高数据挖 掘的精度和性能。
依据研 究的方 式分类
将时间序列数据作为一种特殊的挖掘对象，找寻对应的数据挖掘算法进行专门研究 从时间序列数据中提取并组建特征，仍用原有的数据挖掘框架与算法进行数据挖掘
A-close算法
MAFIA算法、GenMax算法 DepthProject算法
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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：
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（4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
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6
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。
（2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。
（6）时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据）
（7）万维网（如半结构化的HTML，结构化的XML 以及其ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ网络信息）
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4
1.4 数据挖掘的步骤
（1）数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺）； （2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）； （3）数据选择（从数据库中提取相关的数据）； （4）数据变换（变换成适合挖掘的形式）； （5）数据挖掘（使用智能方法提取数据模式）； （6）模式评估（识别提供知识的真正有趣模式）； （7）知识表示（可视化和知识表示技术）。
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11
2.1-2 粗糙集归约
（1）粗糙集理论在数学意义上描述了知识的 不确定性，它的特点是把用于分类的知识 嵌入集合内，使分类与知识联系在一起。
（2）知识的粒度、不可分辨关系、上近似、 下近似、边界等概念见下图。
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12
2.1-2 粗糙集归约（续）
（3）令Q代表属性的集合 。q∈Q是一个属性， 如果IND(Q−q) = IND(Q)，则q在S中不是独 立的；否则称q在S中是独立的。
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7
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。
（2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。
（3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
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5
1.5 支持数据挖掘的关键技术
（1）数据库 / 数据仓库 / OLAP
（2）数学 / 统计（回归分析：多元回归、自 回归；判别分析：Bayes判别、Fisher判别、 非参数判别；主成分分析、相关性分析； 模糊集；粗糙集）
（3）机器学习（聚类分析；关联规则；决策 树；范例推理；贝叶斯网络；神经网络； 支持向量机；遗传算法）
（4）若集合满足IND(R) = IND(Q)且R中的每 一个属性都是独立的，则R被称为Q的一个 “约简”，记作R = RED(Q)。
（5）约简可以通过删除冗余的（不独立的） 属性而获得，约简包含的属性即为“对分 类有帮助”的属性。
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13
2.2 数据变换 2.2-1 归一化与模糊化
有限区间的归一化： v' vmin
maxmin
无限区间的归一化：
（4）切片和切块：切片操作在给定的数据方的选择一个维 的部分属性，获得一个较小的子数据方。切块操作通过对 选择两个或多个维的部分属性，获得一个较小的子数据方。
（5）转轴：是一种改变数据方二维展现形式的操作。它将 数据方的二维展现中的某些维度由行改为列，或由列改为 行。
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9
二、数据准备
现实世界的数据是不完整的（有些感兴趣 的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据）， 含噪音的（包含错误，或存在偏离期望的 异常值），不一致的（例如，用于商品分 类的部门编码存在差异）。
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8
1.8 典型的OLAP操作
（1）OLAP是一种多维数据分析技术。包括汇总、合并和聚 集等功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
（2）上卷：从某一维度的更高概念层次观察数据方，获得 更概要的数据。它通过沿维的概念分层向上或维归约来实 现。
（3）下钻：下钻是上卷的逆操作。它从某一维度的更低概 念层次观察数据方，获得更详细的数据。下钻可以通过沿 维的概念分层向下或引入新的维来实现。
需要数据清理、数据集成、数据选择、数 据变换等技术对数据进行处理。
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2.1 维归约 / 特征提取
2.1-1 决策树归约
（1）决策树归约构造一个类似于流程图的结 构：其每个非叶子结点表示一个属性上的 测试，每个分枝对应于测试的一个输出； 每个叶子结点表示一个决策类。
（2）在每个结点，算法选择“当前对分类最 有帮助”的属性，出现在树中的属性形成 归约后的属性子集。
（2）机器学习是知识发现的一种方法，是指 一个系统通过执行某种过程而改进它处理某 一问题的能力。
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3
1.3 数据挖掘的对象
（1）关系型数据库、事务型数据库、面向对象的数 据库；
（2）数据仓库 / 多维数据库；
（3）空间数据（如地图信息）
（4）工程数据（如建筑、集成电路的信息）
（5）文本和多媒体数据（如文本、图象、音频、视 频数据）
数据挖掘算法
Wang Ye 2006.8
精选课件
1
一、概念和术语
1.1 数据挖掘 / 知识发现
（1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣 知识的过程。
（2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数 据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非 平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。
（3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据 挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法， 即偏重于模型和算法。
（4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规模 数据上的统计分析和机器学习过程也不应算作数据挖掘。
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2
1.2 机器学习
（1）对于某类任务T和性能度量P，如果一个 计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E 而自我完善，那么这个计算机程序被称为在 从经验E学习。
（3）数据仓库的逻辑结构是多维数据库。数据仓库的 实际物理结构可以是关系数据存储或多维数据方 （Cube）。
（4）数据方是由维度（Dimension）和度量（Measure） 定义的一种数据集，度量存放在由维度索引的数据 方单元中。维度对应于模式中的属性组，度量对应 于与主题相关的事实数据。数据方的物化是指预计 算并存储全部或部分单元中的度量。
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1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。
（2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。
（6）时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据）
（7）万维网（如半结构化的HTML，结构化的XML 以及其ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ网络信息）
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1.4 数据挖掘的步骤
（1）数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺）； （2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）； （3）数据选择（从数据库中提取相关的数据）； （4）数据变换（变换成适合挖掘的形式）； （5）数据挖掘（使用智能方法提取数据模式）； （6）模式评估（识别提供知识的真正有趣模式）； （7）知识表示（可视化和知识表示技术）。
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2.1-2 粗糙集归约
（1）粗糙集理论在数学意义上描述了知识的 不确定性，它的特点是把用于分类的知识 嵌入集合内，使分类与知识联系在一起。
（2）知识的粒度、不可分辨关系、上近似、 下近似、边界等概念见下图。
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2.1-2 粗糙集归约（续）
（3）令Q代表属性的集合 。q∈Q是一个属性， 如果IND(Q−q) = IND(Q)，则q在S中不是独 立的；否则称q在S中是独立的。
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1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。
（2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。
（3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
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1.5 支持数据挖掘的关键技术
（1）数据库 / 数据仓库 / OLAP
（2）数学 / 统计（回归分析：多元回归、自 回归；判别分析：Bayes判别、Fisher判别、 非参数判别；主成分分析、相关性分析； 模糊集；粗糙集）
（3）机器学习（聚类分析；关联规则；决策 树；范例推理；贝叶斯网络；神经网络； 支持向量机；遗传算法）
（4）若集合满足IND(R) = IND(Q)且R中的每 一个属性都是独立的，则R被称为Q的一个 “约简”，记作R = RED(Q)。
（5）约简可以通过删除冗余的（不独立的） 属性而获得，约简包含的属性即为“对分 类有帮助”的属性。
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2.2 数据变换 2.2-1 归一化与模糊化
有限区间的归一化： v' vmin
maxmin
无限区间的归一化：
（4）切片和切块：切片操作在给定的数据方的选择一个维 的部分属性，获得一个较小的子数据方。切块操作通过对 选择两个或多个维的部分属性，获得一个较小的子数据方。
（5）转轴：是一种改变数据方二维展现形式的操作。它将 数据方的二维展现中的某些维度由行改为列，或由列改为 行。
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二、数据准备
现实世界的数据是不完整的（有些感兴趣 的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据）， 含噪音的（包含错误，或存在偏离期望的 异常值），不一致的（例如，用于商品分 类的部门编码存在差异）。
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1.8 典型的OLAP操作
（1）OLAP是一种多维数据分析技术。包括汇总、合并和聚 集等功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
（2）上卷：从某一维度的更高概念层次观察数据方，获得 更概要的数据。它通过沿维的概念分层向上或维归约来实 现。
（3）下钻：下钻是上卷的逆操作。它从某一维度的更低概 念层次观察数据方，获得更详细的数据。下钻可以通过沿 维的概念分层向下或引入新的维来实现。
需要数据清理、数据集成、数据选择、数 据变换等技术对数据进行处理。
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2.1 维归约 / 特征提取
2.1-1 决策树归约
（1）决策树归约构造一个类似于流程图的结 构：其每个非叶子结点表示一个属性上的 测试，每个分枝对应于测试的一个输出； 每个叶子结点表示一个决策类。
（2）在每个结点，算法选择“当前对分类最 有帮助”的属性，出现在树中的属性形成 归约后的属性子集。
（2）机器学习是知识发现的一种方法，是指 一个系统通过执行某种过程而改进它处理某 一问题的能力。
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1.3 数据挖掘的对象
（1）关系型数据库、事务型数据库、面向对象的数 据库；
（2）数据仓库 / 多维数据库；
（3）空间数据（如地图信息）
（4）工程数据（如建筑、集成电路的信息）
（5）文本和多媒体数据（如文本、图象、音频、视 频数据）
数据挖掘算法
Wang Ye 2006.8
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一、概念和术语
1.1 数据挖掘 / 知识发现
（1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣 知识的过程。
（2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数 据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非 平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。
（3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据 挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法， 即偏重于模型和算法。
（4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规模 数据上的统计分析和机器学习过程也不应算作数据挖掘。
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1.2 机器学习
（1）对于某类任务T和性能度量P，如果一个 计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E 而自我完善，那么这个计算机程序被称为在 从经验E学习。
（3）数据仓库的逻辑结构是多维数据库。数据仓库的 实际物理结构可以是关系数据存储或多维数据方 （Cube）。
（4）数据方是由维度（Dimension）和度量（Measure） 定义的一种数据集，度量存放在由维度索引的数据 方单元中。维度对应于模式中的属性组，度量对应 于与主题相关的事实数据。数据方的物化是指预计 算并存储全部或部分单元中的度量。