数据挖掘原理与SPSSClementine应用宝典支持向量机
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
13.1遗传算法概述 13.2基本遗传算法 13.3改进遗传算法 13.4基于遗传算法的数据挖掘 13.5基因表达式编程 13.6小结
14.1支持向量机基础 14.2支持向量机的基本原理 14.3支持向量机的实现技术 14.4支持向量回归机 14.5支持向量机的改进算法 14.6支持向量机在数据挖掘中的应用 14.7小结
17.1基于损失函数的标准 17.2基于统计检验的准则 17.3基于计分函数的标准 17.4贝叶斯标准 17.5计算标准 17.6小结
第18章 SPSS Clementine基础
第19章 SPSS Clementine数据管
理
第20章数据的图形化 展示
第21章 SPSS Clementine数据挖 掘建模
22.1结果输出的概述 22.2表节点的输出 22.3通过矩阵方式建立关系表 22.4评估预测值的输出 22.5数据审核报告 22.6统计量输出 22.7均值的输出 22.8数据的质量报告 22.9格式化的报告输出
23.1数据挖掘项目实施步骤 23.2数据挖掘项目周期 23.3建立项目和报告 23.4处理缺失值 23.5导入和导出PMML模型 23.6小结
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 作者介绍
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 精彩摘录
思维导图
关键字分析思维导图
算法
算法
宝典
模型
数据挖掘
部分
应用
原理
数据挖掘
数据 小结
关联
数据挖掘
数据
分析
第章
规则
模型
实例
内容摘要
《数据挖掘与数据分析(财会)》支持向量机(SVM)及应用
||||
因为 平 + 0 在平面内，所以其值为0。原式变为：
= + 0 =
||||
X在平面
内的分
量
=
||||
但是，距离应该是正数，但计算出来的可能为正，也可能为负，因
此需要加上绝对值
||
=
||||
但加上绝对值，无法微分，因此，我们加上一些约束
也就是说：
是平面（线） + 0 的法线
4
总结
假设直线（平面）的方程为 + = ，和点
集{ , , … . }那么，哪些点距离直线最近？
根据几何知识，能够使得| + |最小的点，
距离平面最近。
5
SVM原理以及基本概念
2.SVM基本概念
2.1 点到分离面的距离
大智移云下的财务管理创新思维
问题的提出
在平面上有这样的两组数据，如何将他们进行分类，
以便于在将来新的数据加入进来能将新的数据划分到
某一方：
1
SVM原理以及基本概念
1. 什么是SVM
SVM （support vectors machine，SVM ，支持向量机）
支持向量机（又名支持向量网络）一种二类分类模型，它的基本模型是的定
当()大于0时，我们规定 = 1，当()小于0时， = −1
因此，点到平面的距离就变成了：r =
||||
. .
8
= ||||2
= −1.
= 1.
> 0
<0
> 0.
即： + 0 > 0 = 1, −1
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。
以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。
决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。
SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。
神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。
4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。
5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。
K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。
6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。
Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。
7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。
PageRank算法在引擎领域有广泛应用。
8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。
随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。
9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。
SPSS_Clementine_数据挖掘入门
目录SPSS Clementine 数据挖掘入门（1） (2)客户端基本界面 (3)项目区 (3)工具栏 (3)源工具（Sources） (3)记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） (4)图形（Graphs） (4)输出（Output） (4)模型（Model） (4)数据流设计区 (4)管理区 (5)Outputs (5)Models (5)SPSS Clementine 数据挖掘入门（2） (6)1．定义数据源 (7)2．理解数据 (8)3．准备数据 (9)4．建模 (14)5．模型评估 (15)6．部署模型 (17)SPSS Clementine 数据挖掘入门（3） (18)分类 (21)决策树 (21)Naïve Bayes (24)神经网络 (26)回归 (27)聚类 (28)序列聚类 (31)关联 (32)SPSS Clementine 数据挖掘入门（1）SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。
在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。
SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。
下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS＋SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。
是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面 ^_’项目区顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。
支持向量机在数据挖掘中的应用
支持向量机在数据挖掘中的应用数据挖掘已经成为了当今IT领域中最热门的技术之一，在大数据时代，它的应用越来越广泛。
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)作为一种高效、精准的分类算法，在数据挖掘中发挥了重要的作用。
本文将重点介绍SVM在数据挖掘中的应用。
一、什么是支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类模型。
与逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树等分类算法不同，支持向量机可以处理高维空间和非线性问题，且具有较高的准确性。
从本质上来说，SVM利用支持向量的概念，寻找最优的超平面来分类数据点。
支持向量是指与分离超平面最近的数据点，他们决定了分离超平面的位置和方向。
最优超平面是指能最好地分离两类数据点的平面。
SVM可以分为线性SVM和非线性SVM两种类型。
线性SVM通常可以处理线性可分问题，即可以找到一条直线把两类数据点分开。
非线性SVM则可以处理非线性可分问题，通过使用核函数将输入空间映射到高维空间进行处理。
二、SVM在数据挖掘中的应用1. 图像分类在计算机视觉领域中，SVM被广泛用于图像分类。
图像由像素组成，每个像素都有相应的特征值。
数据挖掘可以在这些特征值上进行分类，而SVM能够在高维特征空间中精确分类。
通过SVM对图像进行分类，可以实现图像检索、图像识别等应用。
2. 文本分类在文本挖掘中，SVM也是一种非常有效的分类算法。
文本通常具有高维度、稀疏性，因此与图像处理中类似，SVM也可以应用于文本特征的提取和分类。
通过SVM对文本进行分类，可以实现情感分析、垃圾邮件过滤等应用。
3. 生物信息学在生物信息学领域中，SVM可应用于基因表达数据、DNA特征分类等任务。
因为生物信息学需要分类问题解决各种不同性质的数据，而SVM能够比较好地处理高维、复杂、非线性数据，因此在生物信息学中应用广泛。
4. 金融风险预测在金融领域中，SVM可以用于风险评估、欺诈检测等领域。
以信用卡欺诈检测为例，信用卡欺诈的数据是非常稀疏的，而SVM能够通过对这些数据进行特征工程和分类，识别和预测欺诈行为。
数据挖掘原理与SPSSClementine应用宝典第10章关联规则
3．算法CaD(Candidate Distribution)
CaD算法综合了DD和CD算法，以弥补它们 各自的不足。 与DD算法相似，CaD算法也是在 各节点间分配候选集，但它有选择地对数据库进 行分割，使每个节点可以根据本地的数据来处理 它的候选集，减少处理器之间对数据和各候选集 的依赖，从而减少同步，减少通信量。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化 的，它显示了这些变量之间的关系。
数值型关联规则处理的是定量数据项（或属性） 之间的关系，
5
10.1.2关联规则分类
2．基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关 联规则和多层关联规则
例如： IBM台式机→Sony打印机是一个细节数据上的单
层关联规则； 台式机→Sony打印机，（此处台式机是IBM台式
I1∧I4→I5 I1∧I5→I4 I4∧I5→I1 I1→I4∧I5 I4→I1∧I5 I5→I1∧I4
confidence=2/2=100% confidence=2/2=100% confidence=2/4=50% confidence=2/2=100% confidence=2/7=28.5% confidence=2/6=33.3%
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10.5 增量更新挖掘算法
❖ 10.5.1增量挖掘 增量式关联规则更新技术应具备下列特性: (1)规则应可随数据的变化而变化； (2)规则更新时应可避免再次处理旧数据，而可利
用在先前发现过程中所获得的结果； (3)更新维护方法应尽可能独立于具体的发现算法。
30
10.5.2 FUP 算法
算法的基本思想:和Apriori算法的框架一致的。每次 循环对应一定长度的项集，循环从1-项集开始，在以后每 一次循环，分别发现k-项集，直到没有更长的项集出现为 止。而且，从第二次循环开始，每一次循环的候选项集都 是根据前一次循环所发现的频繁项集生成的。在每一次循 环中，根据增加的数据库db对L中的频繁k-项集的支持度 进行更新，以过滤出淘汰者(losers)，这一过程中只要遍 历增加的数据库db。在遍历增加的数据库db时，根据db中 的事务产生一组候选项集Ck，并计算它们在数据库db中的 支持度。然后根据D对候选项集Ck中的项目的支持度进行 更新，以发现新的频繁项集。
SPSS-Clementine和KNIME数据挖掘入门
SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。
在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。
SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。
下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS+SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。
是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面^_’项目区顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。
其中CRISP-DM （Cross Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘跨行业标准流程）是由SPSS、DaimlerChrysler（戴姆勒克莱斯勒，汽车公司）、NCR（就是那个拥有Teradata的公司）共同提出的。
Clementine里通过组织CRISP-DM的六个步骤完成项目。
在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。
工具栏工具栏总包括了ETL、数据分析、挖掘模型工具，工具可以加入到数据流设计区中，跟SSIS中的数据流非常相似。
Clementine中有6类工具。
源工具（Sources）相当SSIS数据流中的源组件啦，clementine支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS数据、用户输入等。
记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops）相当于SSIS数据流的转换组件，Record Ops是对数据行转换，Field Ops是对列转换，有些类型SSIS的异步输出转换和同步输出转换（关于SSIS异步和同步输出的概念，详见拙作：）。
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典第11章 粗糙集理论
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第11章
粗糙集理论: 6
❖ 粗糙集的研究对象是由一个多值属性(特征、症状、 特性等)集合描述的一个对象(观察、病历等)集合， 对于每个对象及其属性都有一个值作为其描述符号， 对象、属性和描述符是表达决策问题的3个基本要 素。
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第11章
粗糙集理论: 7
❖ 粗糙集理论逐渐应用于数据挖掘领域中，并在对大 型数据库中不完整数据进行分析和学习方面取得了 显著的成果，使得粗糙集理论及数据挖掘的研究成 为热点领域。最近几年，粗糙集理论越来越受到众 多研究人员的重视，它的应用研究得到了很大的发 展。
❖ RX={ x |xU |,且[x]R X } 为集合X的R下近似集； ❖ 称 RX={ x |x U |,且[x]R X} 为集合X的R上近似集； ❖ 称集合 BNR(X ) RX RX 为X的R边界域； ❖ 称 POSR (X)=RX 为X的R正域；
❖ 称 NEGR(X)=U-RX 为X的R负域。
❖ X的下近似集为: Pos(X)=R(X)={e6,e7,e8} ❖ X的上近似集为: R(X)={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8} ❖ X的负区域: NEGR (X)={e5} 。
； ；
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第11章
粗糙集理论: 19
11.2知识表达
❖ 知识表达在智能数据处理中占有十分重要的地位。 在智能系统中，经常会碰到要处理的对象可能是用 语言方式表达，也可能使用数据表达；可能是精确 的数据，可能会有一些缺省的信息或者相互矛盾的 信息。
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第11章
粗糙集理论: 28
❖ 属性集合P的所有约简的交集定义为P的核(Core)， 记作core(P)，核是表达知识必不可少的重要属性集。
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第11章
支持向量机算法在数据挖掘中的应用研究
支持向量机算法在数据挖掘中的应用研究随着机器学习和数据挖掘的快速发展，越来越多的算法被提出来并成功地应用到各个领域。
其中，支持向量机(Support Vector Machine，SVM)算法是非常常见的一个。
支持向量机算法起源于1990年代，它是一种基于统计学习理论的非线性监督学习算法。
它最初的目的是解决分类问题，但后来又成功应用于回归问题和异常检测等领域。
支持向量机算法最鲜明的特点是：通过寻找一个最优超平面来将数据分成两类，这个超平面是能够使得不同类别的数据点之间的最大间隔最小的平面。
如果数据不能被一个超平面完美分开，那么可以通过引入核函数，将数据映射到一个高维空间，使得它们可以被一个超平面分开。
这个算法在数据挖掘领域的应用非常广泛。
下面我将从预测分析、文本分类、图像识别和异常检测几个方面来谈谈我对支持向量机算法在数据挖掘中应用的一些思考。
一、预测分析支持向量机算法的应用已经从分类问题扩展到了回归问题。
在预测分析领域，支持向量机算法可以应用于多元回归、时间序列预测等方面。
在多元回归问题中，通常涉及到多变量之间的复杂关系。
通过支持向量机算法，我们可以将所有变量之间的非线性关系都考虑进去，找到一个能够最大程度地解释数据的模型。
相对于其他算法，支持向量机算法具有更好的稳定性和预测精度，因为它不会受数据的噪声和异常值的影响。
二、文本分类在文本分类方面，支持向量机算法在众多的算法中也是非常适合的一种。
支持向量机算法的优点在于：一方面，它可以将文本映射到高维空间，从而能够克服文本特点本身造成的线性可分性不强的局限性。
另一方面，支持向量机算法在分类时具有较高的准确率和处理速度。
在文本分类的应用中，常常要考虑到的是怎么表示文本内容。
除了传统的“one-hot编码”之外，还可以使用tf-idf(tf: term frequency，表示某个词在文本中出现的频率;idf: inverse document frequency，表示该词在所有文档中出现的频率)来表示文本的特征。
数据挖掘软件CLEMENTINE介绍
电商行业
用户画像
利用clementine对电商用户数据进行分析，构建用户画像，了解用户需求和购物习惯，优化产品推荐 和营销策略。
销量预测
通过clementine对历史销售数据进行分析，预测未来销量趋势，帮助电商企业制定库存管理和采购计 划。
医疗行业
疾病预测
利用clementine对医疗数据进行分析，预测疾病发病率和流行趋势，为公共卫生部门 提供决策支持。
可视化界面
Clementine采用直观的可视 化界面，使得用户无需编程 基础即可轻松上手，降低了 使用门槛。
高效性能
Clementine在数据预处理、 模型训练和评估等方面具有 较高的性能，能够快速完成 大规模数据的挖掘任务。
支持多种数据源
Clementine支持多种数据源 的导入，包括关系型数据库、 Excel、CSV等格式的文件， 方便用户进行数据挖掘。
缺点分析
学习成本高
虽然Clementine提供了可视化界 面，但对于一些高级功能和参数 设置，用户仍需要具备一定的专 业知识才能理解和掌握。
定制性不足
Clementine的功能虽然丰富，但 对于一些特定需求的用户来说， 其定制性可能不够灵活，难以满 足个性化需求。
社区支持有限
与其他开源软件相比， Clementine的社区支持可能不够 活跃，对于一些问题的解决可能 会有些困难。
06
Clementine的未来发展 展望
技术发展趋势
人工智能与机器学习技术的融合
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Clementine有望进一步集成这些先进技术， 提高数据挖掘的智能化程度和自动化水平。
大数据处理能力的提升
随着大数据时代的来临，Clementine将不断优化其数据处理能力，提高大规模数据的 处理速度和准确性。
支持向量机在数据挖掘中的应用分析
支持向量机在数据挖掘中的应用分析随着数据时代的到来，数据挖掘越来越成为人们关注的焦点，而在数据挖掘算法中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用的机器学习算法。
本文将从支持向量机的定义、原理，以及它在数据挖掘中的应用等多个方面进行分析。
一、支持向量机的定义与原理支持向量机，也称为最大间隔分类器（Maximum Margin Classifier），是一种二分类模型，它的基本思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，使得能够将不同类别的样本分开，并且距离最近的样本点与该超平面之间的距离（即间隔）最大化。
支持向量机的决策边界是通过训练集中的少数支持向量点来决定的。
与许多其他机器学习算法相比，支持向量机的性能优势在于：1.具备较好的泛化性能支持向量机通过最大化间隔来学习分类器，这意味着它更加关注于训练数据中与决策边界最靠近的样本点，可以有效地避免过拟合的问题。
因此，在未知数据的预测问题中，支持向量机具有较好的泛化性能。
2.可以处理高维数据支持向量机最初被设计用于处理二维空间中不可分的数据，但是随着它的发展，支持向量机可以处理高维数据，因为超平面可以在高维空间中更加明显地分割样本点。
二、支持向量机在数据挖掘中的应用1.文本分类支持向量机在文本分类中具有较好的性能。
在传统的文本分类中，传统的方法通常是将文本转化为向量表示，然后使用分类算法来对向量进行分类。
支持向量机的优势在于可以从高维度的向量中发现并且分类文本。
例如，在垃圾邮件分类中，支持向量机可以自动地区分垃圾邮件和正常邮件，从而有效地避免了垃圾邮件的困扰。
2.图像识别支持向量机在图像识别中也有较好的应用。
在人脸识别中，支持向量机可以从图像中提取特征，然后学习并区分人脸特征。
其分类器的准确性比传统的分类器要高很多。
此外，在鉴别其他物体时，支持向量机的分类器也能够以较高的精度识别出该物体。
3.医学诊断支持向量机在医学诊断中也有广泛的应用前景。
SPSS数据挖掘工具——Clementine介绍
Scripts可以完成用户应用数据流可以完成的所有工 作 Scripting经常用于自动执行数据流,这样就可以避免 用户去执行那些重复性特别大或者特别耗时的工作
控制数据流执行的顺序 建立复杂的应用 建立Clementine过程使之可以嵌入用户的应用系统或者 通过在Batch模式下调用Clementine执行Script
数据描述
变量名称 Age Sex 变量含义 备注 年龄 性别 分为高（high)、低(low)和正常 BP 血压 (normal)三种 Cholestero 胆固醇含 分为高（high)、低(low)和正常 l 量 (normal)三种 Na 钠含量 K 钾含量 以下五种之一： 最适合药 Drug drugA、drugB 、drugC、drugX、 物 drugY
遵循CRISP-DM的数据挖掘过程
数据理解（数据流） 商业理解（文档）
数据准备（数据流）
结果发布（数据流） 建立模型（数据流）
模型评估（数据流）
模型发布——分析应用
1. 大量的操作在数据库端进行.
2.建模等工作在Server 上进行
4. 数据无需在 网上无谓的传输.
3. 客户端用于 查看数据挖掘结果.
建立模型
Clementine的特征
有监督的数据挖掘模型
预测算法：神经网络、 C&RT、线性回归 分类算法：C5.0、 Logistic回归、C&RT、神 经网络 无监督的数据挖掘模型 聚类算法：K-means、 Kohonen、TwoStep
返回
一个演示—客户价值评估
——数据挖掘更多的时候是一种理念，而不是表现在复杂的方法
商业问题： 微软公司提供的例子数据库——罗斯文商贸公司，如何对客户 价值进行评估 数据挖掘问题： （1）如何描述客户价值？——购买总金额？购买频次？平均 每次购买金额？最近购买金额？它们的线性组合？ （2）需要什么样的数据挖掘方法？——描述汇总？分类？预 测？概念描述？细分？相关分析？ 商业问题解决方案 从所有客户中找出最有价值的10个客户，将名单发给市场部门 ，让其对这些客户进行更多的关注
支持向量机在数据挖掘问题中的应用研究
支持向量机在数据挖掘问题中的应用研究Ⅰ、引言随着社会发展和科技进步，我们所拥有的数据量越来越庞大，逐渐进入了“大数据”的时代。
如何从这些庞大的数据中，挖掘出对我们有价值的信息成为了人们关注的重点。
数据挖掘是一种重要的信息处理方式，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）则是其重要的工具之一。
SVM是由Vapnik等人于1990年提出的一种学习模型，能解决分类和回归问题。
自提出后，SVM得到了广泛的研究和应用。
本文将从SVM的基本原理、算法流程以及其在数据挖掘等领域的应用等方面进行系统的介绍和分析。
Ⅱ、支持向量机的基本原理1、间隔和支持向量SVM是一种二分类问题的模型，将数据点根据其所处的特征空间进行标记。
如图1所示，红点为正例，蓝点为负例，用一条直线来分割它们。
图1 SVM模型图示当然，这个分割线有很多种可能。
我们如何选择最好的呢？其实，SVM是建立在间隔最大化的基础上的。
也就是说，我们想要找到一个最优解，使得分类的边界线离各个类别的样本都尽可能的远，同时也不能跨越样本的数据点。
我们定义距离这条边的最近的点为“支持向量”，如图2所示。
图2 支持向量示意图2、核函数在实际情况中，我们的分类问题可能并不是线性可分的。
这时，我们需要引入核函数的概念。
核函数可以将原本不可分的问题转化为更高维度的特征空间，在这个特征空间中就可以方便地完成分类。
核函数有多种选择，如线性核、多项式核、高斯核等。
其中，高斯核函数常常被用作非线性SVM。
3、SVM的数学表述SVM 的优化问题可以表示如下：$$\min_{w,b} \frac{1}{2}||w||^2$$$$s.t. \quad y_i(w^T\phi(x_i)+b) \geq 1,i=1,2,...,n$$其中，$w$ 为特征向量，$b$ 为偏置量，$y_i$ 表示 $x_i$ 的类别标记，$\phi$ 表示特征映射函数，$||w||^2$ 表示 $w$ 的二范数。
SPSS Clementine和KNIME数据挖掘入门
SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。
在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。
SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。
下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS+SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。
是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面^_’项目区顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。
其中CRISP-DM （Cross Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘跨行业标准流程）是由SPSS、DaimlerChrysler（戴姆勒克莱斯勒，汽车公司）、NCR（就是那个拥有Teradata的公司）共同提出的。
Clementine里通过组织CRISP-DM的六个步骤完成项目。
在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。
工具栏工具栏总包括了ETL、数据分析、挖掘模型工具，工具可以加入到数据流设计区中，跟SSIS中的数据流非常相似。
Clementine中有6类工具。
源工具（Sources）相当SSIS数据流中的源组件啦，clementine支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS数据、用户输入等。
记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops）相当于SSIS数据流的转换组件，Record Ops是对数据行转换，Field Ops是对列转换，有些类型SSIS的异步输出转换和同步输出转换（关于SSIS异步和同步输出的概念，详见拙作：/esestt/archive/2007/06/03/769411.html）。
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典第13章 遗传算法
层，而每一个都是可以是被下一层遗传操作处理对 象。
分层遗传算法-流程
初始化N个子种群
ห้องสมุดไป่ตู้N个子种群独立运行GA一定代数
是否满足性能
Y
要求
N
N个结果种群及平均适应度值记录到 R[1...N,1...n]及A[i]中
对R[1...N,1...n]进行选择和交叉
基于遗传算法的聚类算法描述如下：
基于模糊遗传算法的建模
基于模糊的遗传算法描述如下：
基于遗传算法的分类算法
基于遗传算法的分类算法描述如下：
基因表达式编程-算法描述
基因表达式编程的基本算法描述如下：
基因表达式编程-遗传操作
基因表达式编程的主要遗传操作有：
选择操作(Selection
变异操作(Mutation)
对R[1...N,1...n]进行变异
对新的N个子种群重新开始遗传操作
结束
自适应遗传算法
小生境遗传算法
小生境技术就是将每一代个体划分为若干类，每个 类中选出若干适应度较大的个体作为一个类的优秀 代表组成一个种群，再在种群中以及不同种群之间 通过杂交、变异产生新一代个体群，同时采用预选 择(preselection)机制或排挤(crowding)机制或分 享(Sharing)机制完成选择操作。
基本遗传算法sga只使用选择操作交叉操作以及变异操作三种基本遗传操作sga的遗传操作过程简单容易理解且是其它复杂遗传算法的基础它在给各种遗传算法提供基本框架的同时也具有一定的应用价迭代终止根据参数产生初始种群评价种群的适应度迭代或终止选择操作产生新的种群结束一点交叉操作变异操作改进遗传算法主要研究内容包括
数据挖掘中的支持向量机算法原理解析
数据挖掘中的支持向量机算法原理解析数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和数据库技术来发现模式、关系和趋势的学科。
而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是数据挖掘中一种常用的分类算法。
本文将深入探讨SVM算法的原理及其在数据挖掘中的应用。
一、SVM算法的基本原理SVM算法是一种监督学习算法，其基本原理是通过将数据映射到高维空间，构建一个最优的超平面来实现分类。
在SVM中，我们将数据看作是一个n维空间中的点，每个点都有一个对应的标签。
我们的目标是找到一个超平面，将不同类别的数据点分开，并使得超平面到最近数据点的距离最大化。
在SVM中，我们首先将数据映射到高维空间，然后通过寻找一个最优的超平面来实现分类。
这个最优的超平面被称为分离超平面，它可以将不同类别的数据点完全分开。
为了找到最优的分离超平面，我们需要解决一个优化问题，即最大化间隔。
二、SVM算法的优化问题在SVM中，我们的目标是找到一个最优的超平面，使得超平面到最近数据点的距离最大化。
这个最优化问题可以通过求解一个凸二次规划问题来实现。
具体来说，我们需要最小化一个目标函数，同时满足一些约束条件。
目标函数可以表示为：min 1/2 * ||w||^2，其中w是超平面的法向量。
约束条件可以表示为：yi(w·xi + b) ≥ 1，其中xi是数据点的特征向量，yi是数据点的标签，b是超平面的偏置。
通过求解这个凸二次规划问题，我们可以得到最优的超平面，从而实现数据的分类。
三、SVM算法的核函数在实际应用中，数据往往不是线性可分的，这时候就需要引入核函数来处理非线性问题。
核函数可以将数据从原始空间映射到一个更高维的空间，使得数据在新空间中线性可分。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）核函数。
线性核函数适用于线性可分的数据，多项式核函数适用于多项式可分的数据，而RBF核函数适用于非线性可分的数据。
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14.1.3 VC维与学习一致性理论
对于二值分类问题，其目标函数f只有0和1两种取值，称这类函 数为指示函数。
?对于一个指示函数集的VC维是指能够被“打散”(即，被里的 函数按照所有可能的形式分开)的样本集合可能具有的最大样 本数(或称作样本集合的最大基数)，记作VC ? Dim(H) 。
?一般而言，VC维代表了机器的学习能力，其值越大表明其学 习机器的学习能力越强，但学习机器就越复杂。然而，目前还 没有通用的关于计算任意函数集的VC维的理论，只有对一些 特殊函数集的VC维可以准确知道。
?支持向量机从诞生至今才 10多年，发展史虽短，但 其理论研究和算法实现方面却都取得了突破性进展 ，有力地推动机器学习理论和技术的发展。这一切 与支持向量机具有较完备的统计学习理论基础的发 展背景是密不可分的。
? 统计方法是从事物的外在数量上的表现去推断该事物可能的 规律性，它主要考虑测试预想的假设和数据模型拟合，依赖 于显式的基本概率模型。
的估计值，学习的目标就是使经验风险Remp最小，强调利用经 验风险最小化（ ERM ）原则进行学习。但实际上，用ERM
原则代替最小化期望风险泛函，只是直观上合理的想当然做
法而已，理论依据并不充分，容易“过学习”(overfitting)。
it
overfitting
?对于指示函数集和概率分布函数，如果下列两序列概率地收敛
到同一极限，则称为经验风险最小一致性。
p
inf Remp (wl ) ? l???? ?
R(w).
w? ?
p
inf R(wl ) ? l???? ?
R(w),
w? ?
图14-3 经验风险最小一致性
?在VC维和学习一致理论基础上，Vapnik 等人证明了对二值分
2. 学习过程收敛速度的理论。如果学习过程的经验风险与实际风险趋向一致 ，那么它们间的接近速度随着训练样本数的增加是如何变化的。哪些因素 控制着它们接近的速度。
3. 控制学习过程泛化能力的理论。采用前两部分的结论改进学习过程。 4. 构造学习算法的理论。采用前三部分的结论，在分类和拟合问题中构造现
实的学习算法。
解释了机器学习中的过学习问题，并建立起适用于小样本数据的结构风险
数据挖掘原理与SPSS Clementine 应用宝典
? 元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著
电子工业出版社
14.1支持向量机基础 14.1.1机器学习的基本问题 14.1.2经验风险最小化问题 14.1.3 VC维与学习一致性理论 14.1.4结构化风险最小化 14.2支持向量机的基本原理 14.2.1线性支持向量机 14.2.2广义线性支持向量机 14.2.3非线性支持向量机 14.2.3.1到高维空间的影射 14.2.3.2核函数
类问题，指示函数集中所有的函数，经验风险和实际风险之间 至少以概率满足如下关系:
?
lim P???R(w) ? Remp (w) ?
n? ? ? ??
H
(ln
2n H
? n
1)
?
ln
?
4
? ?? ? ?
?
1
?
?
??
其中，H ? VC ? Dim(? ) 是函数集的VC维，n是样本数。上式实质上
给出了ERM原则的泛化能力的界。在此基础上，Vapnik等人从理论角度
元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著
电子工业出版社
14.1支持向量机基础
?支持向量机 (support vector machines) 是由贝尔实 验室研究者 Vapnik 于20世纪90年代最先提出的一种 新的机器学习理论，是建立在统计学习理论的 VC维 理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样 本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折 衷，以期获得最好的推广能力。
其中 F (x, y) 联合概率分布是未知的，L( y, f (x, w)) 是用 对y进行预测时造成的损失，称为 损失函数。简单地 说，学习的目标就是求一映射函数 f(x , w) ，使之与实 际系统映射的差异最小。
14.1.2 经验风险最小化问题
学习机器产生的映射函数与实际系统的映射之间的差异可 以用单个样本点上的损失函数 L(y, f (x, w)) 来描述 。损失函数
14.3支持向量机的实现技术 14.3.1 chunking 算法 14.3.2 Decomposing 算法 14.3.3 SMO 算法 14.3.5 SMO 算法的特点和优势 14.4支持向量回归机 14.4.1不敏感损失函数 14.4.2支持向量回归机模型 14.5支持向量机的改进算法
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数据挖掘原理与SPSS Clementine 应用宝典
在总体样本集上的数学期望，即为期望风险的泛函：
? min Remp (w)
?
1 n
n i?1
L(yi ,
f ( xi , w))
损失函数描述了映射函数与实际系统在总体集上的差异，将学习的目标变
成了最小化期望风险 R(w。) 在实际的问题中，R(w)无法直接的计算得到。
在传统的机器学习方法中，通常将经验风险作为期望风险
14.1.1机器学习的基本问题
?统计学习理论领域里把学习问题看作是利用有限数量的观测来
寻找待求的依赖关系的问题。而基于数据的机器学习问题，则 是根据已知样本估计数据之间的依赖关系，从而对未知或无法 测量的数据进行预测和判断。
?样本学习的一般模型
x y
G
S
LM
可见，学习问题就是从给定的函数集 ，选择出能够最好地逼近训练器响应的函数。
? 统计学习理论是针对小样本情况下的机器学习理论，它依据 算法的经验风险以及算法本身的构造推测它的实际风险，获 得了较好的算法泛化能力。统计学习理论将算法的训练过程 看作算法向训练样本学习的过程。
? 统计学习理论的4个部分：
1. 学习过程一致性的理论。一个基于经验风险最小化原则的学习过程满足什 么条件，它的经验风险与实际风险趋向一致。
?机器学习的目标可以形式化的表示为：根据 n个独立 同分布的观测样本 (x1,y1 ),???, (xn ,y，n )在一组函数 f(x , w 0 ) 中求出一个最优函数 f(x, w) ，使其对未知样本进行估 计时，最小化期望风险泛函。
R(w) ? ?L( y, f (x, w))dF (x, y)