数据挖掘基础技术及应用共52页文档
数据挖掘技术及其应用分析
数据挖掘技术及其应用分析数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，是当前一个热门的研究领域。
数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、聚类，也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。
简要介绍了数据挖掘的概念和过程·论述了数据挖掘的主要方法，最后对数据挖掘的应用作了简要介绍。
标签：数据挖掘；过程；应用1数据挖掘概念数据挖掘(Data Mining，DM)，是随着数据库和人工智能发展起来的新兴的信息处理技术。
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，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。
2数据挖掘技术2.1关联规则方法关联规则是一种简单，实用的分析规则，描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。
大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，所挖掘出的关联规则量往往非常巨大，但是。
并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，对这些关联规则进行有效的评价。
筛选出用户真正感兴趣的。
有意义的关联规则尤为重要。
2.2分类和聚类方法分类就是假定数据库中的每个对象属于一个预先给定的类。
从而将数据库中的数据分配到给定的类中。
而聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异。
分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和各类的典型特征，而聚类则事先不知道。
聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价。
2.3数据统计方法使用这些方法一般首先建立一个数据模型或统计模型，然后根据这种模型提取有关的知识。
数据挖掘技术与应用
数据挖掘技术与应用在信息时代的背景下，数据量的爆炸式增长给人们的生活和工作带来了巨大的挑战和机遇。
在这个过程中，数据挖掘技术逐渐崭露头角并成为了一项重要的技术。
本文将重点探讨数据挖掘技术的定义、原理、方法以及在各个领域中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是从大量数据中抽取出有用模式和信息的一种方法。
其原理基于机器学习、人工智能等学科，并运用统计学、数据分析等方法，通过对数据的深入挖掘和分析，发现其中隐藏的模式、规律和知识。
在数据挖掘的过程中，主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是保证数据的质量和可用性。
2. 特征选择：从海量的数据中选择对问题解决有重要影响的特征，提高模型的准确性和可解释性。
3. 模型构建：根据问题的特点选择适合的模型，如分类、聚类、关联规则挖掘等，通过训练数据构建模型。
4. 模型评估：通过测试数据对构建的模型进行评估，评估模型的准确性和可靠性。
5. 模型应用：将构建好的模型运用到实际问题中，进行预测、诊断或决策等工作。
二、数据挖掘技术的方法数据挖掘技术主要有以下几种方法：1. 分类：通过研究已知类别的样本，构建一个分类模型，对未知类别的数据进行分类预测。
2. 聚类：将数据集中的对象划分为若干个不相交的子集，使得同一子集中的对象相似度较高，不同子集中的对象相似度较低。
3. 关联规则挖掘：寻找数据中的频繁项集和关联规则，用于发现数据之间的关系和模式。
4. 预测：通过对已知数据的观察和分析，预测未来的趋势和结果。
5. 异常检测：发现与正常模式不符的数据，如欺诈、故障等。
6. 文本挖掘：从大量文本数据中提取出有用的信息和模式。
三、数据挖掘技术在各个领域中的应用数据挖掘技术已经广泛应用于众多领域，如金融、医疗、电商等。
以下分别介绍其应用情况：1. 金融领域：通过数据挖掘技术，可以对客户的信用评级、风险预测、交易欺诈等进行分析和预测，提高金融机构的风险控制和利润。
数据挖掘技术及应用研究
数据挖掘技术及应用研究一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中提取出有价值的信息，并利用这些信息进行决策、规划等活动的技术。
它涉及多个学科领域，如数据管理、统计学、机器学习等。
随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将重点介绍数据挖掘技术的基本概念、主要方法和应用领域。
二、数据挖掘技术的基本概念1. 定义数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的一种机器学习技术。
2. 特点数据挖掘技术主要具有以下特点：（1）可处理大规模数据；（2）能够自动发现数据中的关联性和趋势；（3）可以处理复杂的数据类型和结构，例如文本、图像等；（4）能自动学习人类难以发现的知识和模式。
三、数据挖掘技术的主要方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现不同数据项之间的关系。
例如，超市销售数据中发现“啤酒”和“尿布”之间存在关联性，即购买尿布的顾客很有可能同时购买啤酒。
关联规则挖掘主要采用Apriori算法。
2. 分类和聚类分类是指将数据对象划分到不同的预定义类别中。
例如，将客户划分为“高消费”、“中等消费”、“低消费”等。
聚类是指将数据对象划分到若干个不同的组中，具有相似特征的对象被划分到同一组中。
3. 决策树和神经网络决策树和神经网络是两种常用的数据挖掘技术。
决策树是一种树形结构，用于对数据集进行分类或预测。
神经网络是一种模拟人脑构造的模型，能够学习从输入到输出的映射关系。
两种方法都需要大量的数据和计算资源。
四、数据挖掘技术的应用领域1. 金融行业数据挖掘技术在金融业中广泛应用。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，识别高风险客户；保险公司可以通过挖掘历史数据，预测赔付金额和风险等级。
2. 零售业数据挖掘技术可以帮助零售企业更好地了解客户需求和购买习惯，以便实施精准营销和促销策略。
例如，超市可以通过分析销售数据，预测客户对某种新产品的需求程度。
3. 医疗行业数据挖掘技术在医疗行业的应用非常广泛。
数据挖掘技术与应用
数据挖掘技术与应用随着信息时代的到来，我们生活在一个充斥着海量数据的世界中。
如何从这些数据中提取有价值的信息，并应用于实际生活中，已经成为了一个重要的问题。
而数据挖掘技术的出现，为我们解决这个问题提供了有效的工具和方法。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏在其中、以前未知的规律、趋势和模式的过程。
它是通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，对数据进行分析和处理，从而挖掘出有用的信息。
数据挖掘技术可以帮助我们从庞杂的数据中找到规律，预测未来的趋势，以及进行精准的决策。
二、数据挖掘技术的基本过程数据挖掘技术的基本过程包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
1. 数据收集：数据挖掘的第一步是收集数据。
数据可以来自各种各样的渠道，包括传感器、社交媒体、企业数据库等。
在收集数据的过程中，需要注意数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等操作。
通过这些操作，可以去除数据中的噪声和冗余信息，以及统一数据的格式和表示方式。
3. 模型构建：在数据预处理之后，我们可以开始构建模型。
模型是数据挖掘的核心部分，它是用来描述数据中的规律和模式的数学公式或算法。
常用的模型包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
4. 模型评估：构建模型之后，我们需要对模型进行评估。
评估模型的好坏主要有两个指标，即准确率和泛化能力。
准确率是指模型在训练数据上的表现，而泛化能力是指模型在新数据上的表现。
5. 模型应用：最后一步是将模型应用于实际问题。
通过模型，我们可以对未来的趋势进行预测，或者对一些特定问题做出决策。
模型的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、市场营销等。
三、数据挖掘技术的应用案例1. 金融行业：数据挖掘技术在金融行业中有着广泛的应用。
通过对用户行为和交易数据的挖掘，可以发现潜在的欺诈行为，并提供预测和预防措施。
数据挖掘技术与应用实例
数据挖掘技术与应用实例近年来，随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一项重要的挑战。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决这一问题的有效手段。
本文将介绍数据挖掘技术的基本原理以及应用实例。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式和关联规律的方法。
它主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
首先，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等过程。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，确保数据的质量；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集；数据转换是对数据进行格式转换，使其适合挖掘任务；数据规约是通过压缩数据集的大小，减少数据挖掘的计算开销。
其次，特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的准确性和效率。
特征选择可以通过过滤、包装和嵌入等方法来实现。
过滤方法是根据特征的统计量进行排序，选择排名靠前的特征；包装方法是通过建立模型，选择对模型性能影响最大的特征；嵌入方法是将特征选择嵌入到模型的训练过程中。
然后，模型构建是根据已选取的特征，建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将数据分为不同的类别，关联规则模型用于发现数据中的关联规律。
最后，模型评估是对构建的模型进行评估和选择。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过评估指标的比较，选择最优的模型。
二、数据挖掘技术的应用实例数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将以电商领域为例，介绍数据挖掘技术的应用实例。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买记录等大量数据，可以运用数据挖掘技术来挖掘用户的购买偏好、行为模式等信息，从而提供个性化的推荐服务。
例如，通过分析用户的购买记录和评价，可以建立用户购买模型，预测用户的购买行为，从而为用户推荐感兴趣的商品。
数据挖掘技术及应用
（2）实例
age(x, “20..29”) income(X, “20K..29K”) buys(X, “CD_player”) [support = 2%, confidence = 60%]
关联分析
• 几年来，在基亍关联觃则的算法研究中兇后出现了AIS、 SETM等数据挖掘算法。其中最著名的算法是R.Agrawal 等人提出的Apriori。
12
统计学是数据挖掘的核心
统计学和数据挖掘有着共同的目标。
统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结 构戒模式。
统计学在数据挖掘中起着重要的作用。
传统的统计学斱法是数据挖掘的经典斱法，统计学思 想在整个数据挖掘过程都有重要的体现，担负着丌可 忽规的重仸。
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数据挖掘不人工智能、统计学
2014-1-6 29
决策树的应用丼例
客户信贷分类
2014-1-6
30
输出结果：关亍“buys_computer”的 决策树
31
神经网络
类神经网络，类似人类神经元结构。 神经元的主要功能是接受刺激和传递信息。神经元通过传入神 经接受来自体内外环境变化的刺激信息，幵对这些信息加以分 析、综合和储存，再经过传出神经把指令传到所支配的器官和 组细，产生调节和控制效应。
数据挖掘是知识发现的核心 步骤
解释/评价 知识 数据挖掘 变换
模式
预处理
变换后 数据 已预处理 数据
筛选
数据
目标数据
数据挖掘过程
数据挖掘是一个反复迭代的人机交互处理过程。该过程需 要经历多个步骤，幵丏很多决策需要由用户提供。
从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即数据 整理、数据挖掘和结果的解释评估。
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘技术及其应用数据挖掘技术已经成为当今信息时代的重要工具，逐渐在各行各业得到广泛的应用。
数据挖掘是从大量、复杂、不规则的数据中提取出潜在规律和模式的过程，有助于企业决策、市场预测、个人隐私保护等方面。
下面将从数据挖掘的概念、技术和应用三个方面进行阐述。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的，以前未知的、有用的模式和关系。
数据挖掘通常包括数据预处理、模型建立和模型评估等过程，需要使用多种计算技术和算法。
它既可以在大型数据库上操作，也可以在实时数据流上进行处理。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、回归、关联分析等多种方法。
二、数据挖掘的技术1. 分类分类是将对象归入某些预定义类别的过程。
它是数据挖掘中最常用的技术之一，应用广泛，如垃圾邮件过滤、医学诊断、金融风险预测等。
分类器的建立过程需要从训练集中学习出一个分类模型，然后使用该模型对测试集进行类别预测。
2. 聚类聚类是将相似对象聚在一起，将不相似对象分开的过程。
聚类技术在因特网、社交网络、医疗等领域都有广泛的应用，如给用户推荐商品、细化病症诊断等。
聚类算法分为层次聚类和划分聚类两种。
层次聚类是将对象逐层聚合，形成树状结构；划分聚类是将对象划分为几个不相交的子集。
3. 回归回归是一种用于预测数值型数据的技术。
它可以通过建立一个预测模型，对未来的数值进行预测。
回归技术的应用范围广泛，如股票价格预测、商品需求预测等。
回归方法主要分为线性回归和非线性回归两种。
4. 关联分析关联分析是挖掘数据集中项与项之间的关系。
应用广泛的场景包括零售、电子商务、信用卡欺诈预测等。
关联分析可以通过找到数据集中项集支持度和置信度高的关系集合，发现其中可能隐藏的规则和关系。
三、数据挖掘的应用数据挖掘技术已经被广泛应用于各行各业，包括金融、医疗、电子商务、社交网络等领域。
以下是数据挖掘在企业决策中的应用案例。
1. 金融风险预测在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行预测贷款风险，实现风险管理和预警。
数据挖掘的基础知识和应用案例
数据挖掘的基础知识和应用案例数据是当今社会最宝贵的资源之一，而数据挖掘则是将这些数据转换为有价值的信息。
在互联网时代，我们每天都产生大量的数据，例如搜索记录、交易数据、社交媒体活动等，这些数据包含了丰富的信息，如果能够将其挖掘出来，就能为企业、政府和个人带来巨大的价值。
1.数据挖掘基础知识1.1 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
这个过程包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约等，其目的是将原始数据转换为适合挖掘的数据。
数据清理是指对数据进行纠错、缺失值填补、异常值处理等操作，以确保数据的质量。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，并去除重复数据。
数据变换是指对数据进行归一化、降维、离散化等操作，以便于后续的算法处理。
数据规约是将数据集缩小到可以处理的大小，可以通过随机抽样、聚类等方式实现。
1.2 数据挖掘算法数据挖掘算法是指用于从数据中挖掘出模式和关系的数学方法和技术。
主要包括分类、聚类、关联规则和预测等四种常见算法。
分类算法是将数据进行分类，例如将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
聚类算法是将相似的数据进行分组，例如将顾客根据购买习惯分为不同的群体。
关联规则算法是用于寻找数据中的关联关系，例如购买商品A的人也有可能会购买商品B。
预测算法是根据已有的数据对未来进行预测，例如预测股票价格。
1.3 最佳实践数据挖掘的最佳实践包括选择合适的算法、确定特征、调整参数、评估模型等。
选择合适的算法要考虑数据的特征、目标和数据大小等因素。
确定特征是指选择重要的特征来进行挖掘，可以通过特征选择算法来实现。
调整参数是指对算法参数进行调整，以获得最佳性能。
评估模型是指对算法的结果进行评估，例如使用交叉验证和AUC等指标来评估分类算法的性能。
2.应用案例2.1 推荐系统推荐系统是利用用户的历史行为和其他信息来推荐相似的产品或服务，例如淘宝和京东的商品推荐。
推荐系统的实现需要大量的数据并使用复杂的算法，例如协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等。
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析、模式识别和预测，从而发现其中隐藏的有价值的信息和关联规律的一种技术手段。
它涉及统计学、机器学习、数据库管理等多个领域，近年来在各行各业得到了广泛的应用。
本文将介绍数据挖掘技术的原理和具体应用。
一、数据挖掘技术的原理数据挖掘的核心原理是通过建立合适的模型和算法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规律。
具体来说，数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1. 数据预处理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等步骤。
通过数据预处理，可以去除噪声、处理缺失值、解决数据冗余等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高数据挖掘的效果和准确率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
3. 模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一，它通过挖掘数据之间的关联规律和潜在模式，从而揭示隐藏在数据背后的真相。
常用的模式发现方法包括关联规则、聚类分析、分类与预测等。
4. 模型评估模型评估是对数据挖掘模型进行有效性和准确性的评估和验证。
通过模型评估，可以判断建立的模型是否具有一定的泛化能力和稳定性，以及对未知数据的预测能力。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域。
1. 金融行业数据挖掘技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过数据挖掘技术对大量的用户数据进行分析，提供个性化的金融产品和服务；保险公司可以通过数据挖掘技术对保险风险进行评估和预测，制定合理的保险策略。
2. 零售行业零售行业是数据挖掘技术的另一个重要应用领域。
通过对销售数据的挖掘，零售商可以了解消费者的购买行为和喜好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
3. 医疗健康医疗健康领域也是数据挖掘技术的重要应用领域之一。
通过对大量的医疗数据进行挖掘，可以提取出有价值的医疗知识和规律，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
由此，数据挖掘技术应运而生。
下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。
一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)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。
它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。
从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。
大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。
此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。
数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。
由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。
1．广义知识。
指类别特征的概括性描述知识。
根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。
数据挖掘相关知识及大数据等技术应用
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，旨在提取有价值的信息并做出预测或决策。
以下是一些与数据挖掘相关的知识和技术应用：1. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行清洗、集成、变换和归约等预处理步骤。
这可以包括处理缺失值、异常值、重复数据等，并对数据进行标准化或规范化。
2. 机器学习算法：数据挖掘常使用各种机器学习算法来构建模型并进行预测。
常见的算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络、聚类分析等。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是寻找数据中项集之间的关联性。
通过发现频繁项集和关联规则，可以揭示数据中的潜在关联和依赖关系。
4. 聚类分析：聚类分析是将数据对象划分为相似的组别或簇的过程。
聚类算法帮助发现数据中的内在模式和群组结构。
5. 文本挖掘：文本挖掘是从大量的文本数据中提取信息的过程，包括文本分类、情感分析、关键词提取等。
6. 大数据技术应用：随着数据规模的不断增大，大数据技术成为了处理海量数据的关键。
Hadoop、Spark 等大数据处理框架被广泛应用于数据存储、分布式计算和并行处理。
7. 可视化和报告：数据挖掘的结果通常通过可视化和报告来展示和传达。
这有助于理解模型的预测、发现趋势，并做出相应的决策。
8. 预测和优化：数据挖掘可以用于预测未来事件或趋势，并支持决策和优化问题。
例如，通过历史销售数据进行销售预测，或优化供应链管理。
以上只是数据挖掘及大数据技术应用的一些方面，实际应用中还涉及到更多的技术和方法。
数据挖掘的目标是通过挖掘数据中的隐藏信息，帮助企业和组织做出更明智的决策、发现新的商机，并提高业务效率。
基础的数据挖掘技术和应用场景
基础的数据挖掘技术和应用场景一、介绍基础的数据挖掘技术数据挖掘是一种通过自动或半自动的分析大量数据来发现模式、规律、关联以及提取有价值信息的过程。
基础的数据挖掘技术涉及数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，主要解决数据质量问题。
在数据预处理中，我们需要处理缺失值、消除噪声、解决数据不一致性问题以及处理异常值等。
常用的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
在关联规则挖掘中，我们希望找到频繁出现在交易记录中的项集以及它们之间的关联规则。
关联规则挖掘可以应用于商品推荐、购物篮分析等领域。
3. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的重要技术，用于将数据集中的样本进行分类或预测。
分类是指根据已有的训练数据集构建一个分类模型，用于预测新数据的类别。
而预测是指根据历史数据的特征值来预测未来的数值。
分类与预测在金融风险评估、医疗诊断等领域中有着广泛的应用。
4. 聚类分析聚类分析是一种将数据集中的样本划分为不同组或簇的技术。
聚类分析的目标是使同一个簇中的样本间相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。
聚类分析可以帮助我们发现数据集中的内在结构，用于市场细分、社交网络分析等领域。
5. 异常检测异常检测是一种用于识别数据集中的异常数据或离群点的技术。
在异常检测中，我们希望找到与其他数据样本明显不同的数据点，这些数据点可能是由于故障、欺诈、异常事件等原因引起的。
异常检测可以应用于网络入侵检测、信用卡欺诈监测等领域。
二、基础数据挖掘技术的应用场景基础的数据挖掘技术在各个行业中都有着广泛的应用，以下是其中几个典型的应用场景：1. 金融行业基于数据挖掘的分类与预测技术可以应用于信用评估和风险管理。
银行可以通过挖掘客户的历史数据，构建信用评估模型，预测客户的违约风险，从而为贷款决策提供参考。
《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。