数据挖掘_Reuters-21578(路透社文档)
数据挖掘
基于密度的DBSCAN聚类算法数据挖掘（Data mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中发现隐含的、先前末知的、对决策有潜在价值的规则的过程。
从上世纪七十年代开始到至今，在数据挖掘领域的研究已经取得了相当丰硕的成果，并产生了很多应用实际商业活动的系统，这些系统为企业界、政府组织等带来了巨大的效益。
聚类（clustering）是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一，聚类在统计学、模式识别、图像处理、机器学习、生物学、市场营销等许多领域有广泛的应用。
所谓聚类，就是将物理或抽象对象的集合组成为由类似的对象组成的多个类或簇(cluster)的过程，由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，同一簇中的对象尽可能相似，而不同簇中的对象尽可能相异。
通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，发现全局的分布模式和数据属性之间有趣的相互关系，如在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。
在数据挖掘中，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇做进一步的分析。
此外，聚类分析还可以作为其它算法（如特征和分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。
聚类分析已经成为数据挖掘领域一个非常活跃的研究课题。
1 几种具有代表性的基于密度的聚类算法1.1DBSCAN 算法DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)是一个基于高密度连接区域密度聚类算法。
这个方法将密度足够大的那部分记录组成聚类，其基本思想涉及一些新的定义。
定义1 对于给定的对象，我们称在其半径r范围内的一个记录为这个记录的r-邻域。
定义2 如果一个对象的r -邻域个数超过一个最小值minpts，那么我们就将这个记录称作核心对象。
定义3 一个对象的集合D，我们说一个对象p 在q 的r-邻域内，且q 是一个核心对象，我们说对象p 是从对象q出发直接密度可达的。
一种最大分类间隔SVDD的多类文本分类算法
一种最大分类间隔SVDD的多类文本分类算法罗琦【摘要】文本分类是信息检索和文本挖掘的关键技术之一。
提出了一种基于支持向量数据描述( SVDD)的多类文本分类算法，用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体，并使得分类间隔最大化，在测试阶段，引入基于核空间k-近邻平均距离的判别准则，判断样本所属类别。
实验结果表明，该方法具有很好的泛化能力和很好的时间性能。
%Text categorization is one of the key technology to retrieve information and mine text. This paper proposes a multi-class text categorization algorithm based on maximal classification margin SVDD( Support Vector Data Description) . This algorithm trains multi-class samples with support vector data description, then computes a minimal super spherical structure which can surround all samples and has maximal margin between each class. In the phase of testing,this algorithm classifies samples with a criterion of average dis-tance based on KNN( K-Nearest Neighbor) . The test result shows this algorithm has good generalization capability and good time efficiency of text categorization.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】4页(P496-499)【关键词】信息检索;文本挖掘;文本分类;支持向量数据描述;多类分类器【作者】罗琦【作者单位】中国西南电子技术研究所，成都610036【正文语种】中文【中图分类】TP391.11 引言信息技术尤其是Internet相关技术的发展使得信息资源呈现出海量的特征，其中大部分信息仍是以文本形式存储。
基于LDA的文本分类算法
基于LDA的文本分类算法何锦群;刘朋杰【摘要】Latent Dirichlet Allocation is a classic topic model which can extract latent topic from large data corpus. Model assumes that if a document is relevant to a topic, then all tokens in the document are relevant to that topic. Through narrowing the generate scope that each document generated from, in this paper, we present an improved text classification algorithm for adding topic-category distribution parameterto Latent Dirichlet Allocation. Documents in this model are generated from the category they most relevant. Gibbs sampling is employed to conduct approximate inference. And preliminary experiment is presented at theend of this paper.%LDA可以实现大量数据集合中潜在主题的挖掘与文本信息的分类，模型假设，如果文档与某主题相关，那么文档中的所有单词都与该主题相关。
然而，在面对实际环境中大规模的数据，这会导致主题范围的扩大，不能对主题单词的潜在语义进行准确定位，限制了模型的鲁棒性和有效性。
本文针对LDA的这一弊端提出了新的文档主题分类算法gLDA，该模型通过增加主题类别分布参数确定主题的产生范围，提高分类的准确性。
数据挖掘的概念
03
域。
数据挖掘的重要性
01 数据挖掘能够为企业提供深入的洞察力，帮助企 业做出更好的决策。
02 数据挖掘能够发现潜在的市场机会和客户群体， 提高企业的竞争力和盈利能力。
03 数据挖掘能够揭示隐藏的模式和关联，为科学研 究提供新的视角和方法。
02
数据挖掘的步骤
数据预处理
数据清洗
去除重复、异常、不完整的数据，确保数据质量。
商业智能
• 客户细分
通过对客户的行为、偏好、消费习惯等进行分析，将客户划分为不同的细分市场，以便更好地满足客户需求。
• 市场预测
利用历史数据和趋势分析，预测未来的市场需求和销售情况，帮助企业制定合理的销售计划和库存管理策略。
商业智能
• 销售预测
通过分析历史销售数据和市场趋势， 预测未来的销售情况，帮助企业制定 合理的销售策略和营销计划。
降低特征的维度，减少计 算复杂度和过拟合的风险。
模型建立
算法选择
根据数据特点和业务需求选择合适的算法，如分 类、聚类、关联规则等。
参数调整
根据算法要求调整参数，以获得最佳的模型效果。
模型训练
使用训练数据集对模型进行训练，得到初始模型。
评估与优化
模型评估
使用测试数据集对模型进行评估，计算准确率、召回 率等指标。
• 天文学：通过对天文 观测数据进行挖掘和 分析，研究天体的性 质、演化和宇宙的起 源和演化。
• 环境科学：通过对环 境监测数据进行挖掘 和分析，研究环境变 化、生态系统和人类 活动的影响。
05
数据挖掘的挑战与未来 发展
数据质量问题
01
数据不完整
数据可能因为各种原因（如设备 故障、人为错误等）而缺失，导 致数据不完整。
数据挖掘介绍word精品文档11页
数据挖掘介绍数据挖掘介绍2011年02月28日星期一12：46数据挖掘(Data Mining)是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库(Database)技术、人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、统计学(Statistics)、知识工程(Knowledge Engineering)、面向对象方法(Object-Oriented Method)、信息检索(Information Retrieval)、高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化(Data Visualization)等最新技术的研究成果。
经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。
特别是最近几年，一些基本概念和方法趋于清晰，它的研究正向着更深入的方向发展。
数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。
二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果并且已经得到广泛的应用。
但是，数据库技术作为一种基本的信息存储和管理方式，仍然以联机事务处理(OLTP：On-Line Transaction Processing)为核心应用，缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。
众所周知，随着数据库容量的膨胀，特别是数据仓库(Data Warehouse)以及Web等新型数据源的日益普及，联机分析处理(OLAP：On-Line Analytic Processing)、决策支持(Decision Support)以及分类(Classification)、聚类(Clustering)等复杂应用成为必然。
面对这一挑战，数据挖掘和知识发现(Knowledge Discovery)技术应运而生，并显示出强大的生命力。
数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更高级的阶段。
它不仅能对过去的数据进行查询，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地作出理想的决策、预测未来的发展趋势等。
数据挖掘概述课件
（5）建立模型
对建立模型来说要记住的最重要的事是它是一个反复的过程。需要仔细考 察不同的模型以判断哪个模型对你的商业问题最有用。
为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的 “训练—验证”协议。有时也称此协议为带指导的学习。验证方法主要分为:
技术上的定义
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。
商业角度的定义
数据挖掘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。
英国电信需要发布一种新的产品, 需要通过直邮的方式向客户推荐 这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量, 降低 库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘是多学科的产物
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序, 并把这些高深复杂的技术封装起来, 使人们不用自己掌 握这些技术也能完成同样的功能, 并且更专注于自己所要 解决的问题。
基于LDA主题模型的文本聚类研究
基于LDA主题模型的文本聚类研究一、引言文本聚类是信息检索与挖掘领域中的热点问题之一。
聚类技术在文本分类、文本自动摘要、信息提取和知识发现等方面都有着广泛应用。
而主题模型作为一种文本挖掘技术，可以有效地从文本数据中提取主题信息。
本文将介绍基于LDA主题模型的文本聚类研究。
二、文本聚类文本聚类是将具有类似主题的文本分为一组的过程。
文本聚类有很多种方法，包括层次聚类、k-means聚类、DBSCAN聚类等等。
在聚类算法中，选择合适的特征表示是非常重要的。
一般来说，文本可以被表示为向量，每个向量表示一个文档。
而这个文档可以被表示为词频向量、TF-IDF向量等等。
三、LDA主题模型LDA主题模型是Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配)的缩写，由Blei等人在2003年提出。
LDA主题模型是一种生成模型，用于解决文本数据中的主题分布问题。
在LDA模型中，文本可以被看作多个主题的混合，每个主题可以看作代表某个话题的词汇分布。
通过LDA模型，可以从文本数据中识别出潜在的主题和每个文档对应的主题分布。
四、基于LDA的文本聚类LDA主题模型在文本聚类中的应用，主要是通过主题相似性来划分类别。
在使用LDA进行文本聚类时，首先需要确定主题个数K，然后利用训练集构建LDA模型，从而得到每个文档对应的主题分布。
接着，可以使用传统的聚类算法，如k-means聚类，将文档划分为K个簇。
在LDA主题模型中，每个主题都是由一组词汇组成的，因此可以通过比较不同主题之间的词汇相似度来判断主题之间的相似度。
五、实验结果本研究使用了来自Reuters-21578数据集的文本数据进行实验。
首先，利用LDA模型对文本数据进行建模，得到每个文档对应的主题分布。
接着，将文档划分为10个簇，使用ARI(Absolute Rand Index)和NMI(Normalized Mutual Information)指标对聚类结果进行评估。
分布式平台下MinHash算法研究与实现
分布式平台下MinHash算法研究与实现作者：王洪亚等来源：《智能计算机与应用》2014年第06期摘要：MinHash作为位置敏感哈希（LSH）算法中的一种，可以用来快速估算两个集合的相似度，查找网络上的重复网页或者相似新闻网页，MinHash算法使用Jaccard相似度来度量对象的相似程度。
本文针对MinHash算法在分布式平台上的实现和性能表现进行分析和研究，给出了MinHash的分布式算法。
最后通过具体的实验，验证了提出的MinHash算法在处理实际问题上的正确性和准确性。
关键词：MinHash；分布式；算法实现中图分类号：TP311 文献标识号：A 文章编号：2095-2163（2014）06-Abstract： MinHash is a kind of Locality Sensitive Hashing algorithm （LSH）， which can be used to quickly estimate the similarity of two sets to find the？duplicate？web pages or the similar news pages on the web. This paper focuses on the MinHash implementations and Performance in distributed platform， and devise the distributed MinHash algorithm. To verify the soundness of the new version， the paper conducts extensive experiments with several real datasets. Experimental results confirm the validity and accuracy of the proposed implementation.Keywords： MinHash； Distributed； Algorithm Implementation0 引言近年来，在很多应用设计中，面对和需要处理的往往是具有很高维度的，因而大数据研究领域也随之创建与兴起。
《数据挖掘简介》word版
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD 过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
数据挖掘_Reuters-21578(路透社文档)
Reuters-21578(路透社文档)数据摘要：This is a very often used test set for text categorisation tasks.中文关键词：数据挖掘,路透社,文本归类,文本分类,英文关键词：Data mining,Reuters,Text categorization,Text Classification,数据格式：TEXT数据用途：The data can be used to data mining and analysis.数据详细介绍：The Reuters-21578 text dataset This is a very often used test set for text categorisation tasks. It contains21578 Reuters news documents from 1987. They were labeled manuallyby Reuters personnel. Labels belong to 5 different category classes, such as 'people', 'places' and 'topics'. The total number of categories is 672, but many of them occur only very rarely. Some documents belong to manydifferent categories, others to only one, and some have no category. Overthe past decade, there have been many efforts to clean the database up,and improve it for use in scientific research. The present format is dividedin 22 files of 1000 documents delimited by SGML tags (here is as anexample one of these files). Extensive information on the structure and the contents of the dataset can be found in the README file. In the past, thisdataset has been split up into training and test data in many different ways.Y ou should use the 'Modified Apte' split as described in the README file.∙Size:o21578 documents; according to the 'ModApte' split: 9603 training docs, 3299 test docs and 8676 unused docs.o27 MB∙References: This is a popular dataset for text mining experiments. The aim is usually to predict to which categories of the 'topics' category class a textbelongs. Different splits into training ,test and unused data have beenconsidered. Previous use of the Reuters dataset includes:o Towards Language Independent Automated Learning of TextCategorization Models (1994) by C. Apte, F. Damerau and S. M.Weiss: This paper tests a rule induction method on the Reuters data.This is where the 'Apte' split of the data was introduced.o An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization (1997) by Y. Yang: This paper contains a comparison of 14 differentclassification methods on 6 different datasets (or at least 6 differentsplits over 2 datasets).o Inductive learning algorithms and representations for textcategorization (1998) by S. T. Dumais, J. Platt, D. Heckerman andM. Sahami: 5 different learning algorithms for text categorisation arecompared. The dataset they use is the 'Modified Apte' split whichyou will also use.Carnegie Group, Inc. and Reuters, Ltd.数据预览：点此下载完整数据集。
数据挖掘_精品文档
第二章 introduction分类策略：预测型 描述型数据挖掘的具体实际应用：银行，风险，诈骗，关联分析，市场分析……KDD (knowledge )概念， KDD 和数据挖掘的关系：数据挖掘时 KDD 的一个重要组成部份.KDD:选择和处理数据的过程，从而获得新颖的，准确的和游泳的知识，并为问题建立模型。
(数据挖掘是 kdd 的一个重要过程) .KDD 的过程： (数据挖掘是知识发现的核心过程)知识合并(创建数据集)，选择和预处理(数据清理： 60%工 作量)，数据挖掘，解释评估。
Garbage in garbage out 50-70%花在头两步。
KDD 的良性循环：由KDD 过程得到知识，应用知识得到结果，评价结果得到策略，确定问题共KDD 过程改进。
31数据合并：决定属性，存储到数据库，处理缺值，去掉例外点数据选择和预处理： 生成数据集，减少属性维度， 减少属性值范围，数据转换(归一化…) OLAP(联机分析过程) 和虚拟化工具数据挖掘：自动发现(探索) (如聚类分析，贝叶斯聚类)，分类预测(例如回归，遗传算法)，解释描述(例 如决策树 关联规则)……n 多方法数据挖掘的所有结果都实用么？ 53评估与解释：评估(交叉验证，专家)解释(归纳书和规则模型可直接阅读，聚类结果可视化、表格化。
发现模式的表达(presentation of discovered patterns): 不同用途、背景需要不同的表达。
概念层次很重要，对知 识的高度抽象有时不容易理解。
不同的知识需要不同的表达(关联规则，分类，聚类 等等)数据挖掘的主要问题：挖掘方法(从不同的数据类型中挖掘不同知识，性能(效率，开消，规模)，评估，背 景知识的不同，噪声和不完整数据，并行、分布、增量式挖掘方法，知识融合)。
用户交互。
应用和社会影响。
数据挖掘概念：从大量数据中发现实用的知识。
KDD 过程：数据整合，数据选择与预处理，数据挖掘，解释与评估。
数据挖掘第1章资料
某些数据分析算法，随着维度（特征数）的增加，计算复杂性迅速增 加
20222年年11月月2222日日星星期期六六
数据挖掘导论(dǎo lùn)
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挑战(tiǎo zhàn)3
异种数据和复杂数据 传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集
Late
Data Size:
n 72 million stars, 20 million galaxies
n Object Catalog: 9 GB
n Image Database: 150 GB
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数据挖掘导论(dǎo lùn)
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回归(huíguī)
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数据挖掘导论(dǎo lùn)
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分类(fēn lèi):应用3
太空观测分类 目标: 基于电子望远镜拍摄的图像（来自帕洛马山天文台）预测太空物 体的的类别（恒星或星系），特别是对视觉上难以区分的物体. 3000张 23,040 x 23,040 像素的图像. 方法: 分割图像. 测量图像的特征. 基于特征训练分类器Model the class based on these features. 成功故事: 发现了16个新的红移类星体，其中有些很远的物体是很 难发现的!
数据挖掘与统计学 数据挖掘可以被理解成是计算机科学与统计学的结合
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数据挖掘导论(dǎo lùn)
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挖掘(wājué)大型数据集：动机
常常有些信息“隐藏”在数据中, 并非显而易见的 人分析需要数周\数月, 才能发现有用的信息
【最新精选】数据挖掘定义与步骤
第1章数据挖掘简介1.1 数据挖掘的定义Data mining is the process of seeking interesting or valuable information in large database.数据挖掘（data mining）是近年来数据库应用领域中相当热门的话题。
数据挖掘一般是指在数据库或数据仓库中，利用各种分析方法与技术，对过去累积的大量繁杂数据进行分析、归纳与整合等工作，提取出有用的信息，例如趋势（trend）、模式（pattern）及相关性（relationship）等，并将其中有价值的信息作为决策参考提供给决策者。
通俗地说，数据挖掘就是从数据中发掘信息或知识，有人称为知识发现（knowledge discovery in database，KDD），也有人称为数据考古学（data archeology）、数据模式分析（data pattern analysis）或功能相依分析（functional dependency analysis）。
目前，数据挖掘已经成为数据库系统、机器学习、统计方法等多个学科相互交叉的重要领域，而在实务界，越来越多的企业开始认识到，实施数据挖掘可以为企业带来更多潜在的商业机会。
但我们对数据挖掘应有一个正确的认知：数据挖掘不是一个无所不能的魔法。
数据挖掘的种种工具都是从数据中发掘出各种可能成立的“预言”，并对其潜在价值加以“估计”，但数据挖掘本身并不能在实际中查证和确认这些假设，也不能判断这些假设的实际价值。
1.2 数据挖掘的重要性现代企业经常会搜集大量的数据，这些数据涵盖了市场、客户、供货商，及其竞争对手等重要信息，但是由于信息超载与无结构化，企业的决策者无法充分利用这些庞大的数据资源，仅能使用其中的一小部分，这可能导致决策失误，甚至出现决策错误。
而借助数据挖掘技术，企业完全有能力从浩瀚的数据海洋中，挖掘出全面而又有价值的信息和知识，并作为决策支持之用，进而形成企业独有的竞争优势。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，它涉及到多种技术和方法，用于发现数据中的模式、关联和趋势。
数据挖掘已经广泛应用于各个领域，包括商业、医疗、金融、社交媒体等。
本文将综述数据挖掘的基本概念、常用技术和应用领域。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中的隐藏模式和关联，从而提供有价值的信息和洞察力。
它主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：首先需要采集大量的数据，可以是结构化的数据（如数据库中的表格）或者非结构化的数据（如文本、图象等）。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、缺失值填补等处理，以确保数据的质量和准确性。
3. 特征选择：从采集到的数据中选择最相关的特征，以便用于模型的构建和分析。
4. 模型构建：根据选定的特征和目标，选择适当的数据挖掘算法进行模型的构建，如分类、聚类、关联规则等。
5. 模型评估：对构建的模型进行评估，检验其准确性和可靠性。
6. 结果解释：将得到的挖掘结果进行解释和分析，以便为决策提供支持和指导。
二、常用的数据挖掘技术数据挖掘涉及多种技术和方法，下面介绍几种常用的技术：1. 分类：分类是数据挖掘中常用的技术之一，它通过训练模型，将数据分为不同的类别。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类：聚类是将数据分为相似的组或者簇的过程，它可以匡助我们发现数据中的隐藏模式和群组。
常用的聚类算法有K均值、层次聚类等。
3. 关联规则：关联规则用于发现数据中的频繁项集和关联规则，以揭示不同项之间的关系。
常用的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。
4. 预测分析：预测分析是根据历史数据和模型，预测未来的趋势和结果。
常用的预测分析算法有线性回归、时间序列分析等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘已经广泛应用于各个领域，下面介绍几个常见的应用领域：1. 商业智能：数据挖掘可以匡助企业发现消费者的购买模式、市场趋势和竞争对手的策略，以便做出更好的商业决策。
数据挖掘名词解释
1.数据挖掘数据挖掘是从大量的、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。
〔技术角度的定义〕数据挖掘可以描述为:按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证己知的规律性，并进一步将其模型化的有效方法。
〔商业角度的定义〕数据挖掘相近的同义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。
2.空间数据库空间数据库是指在关系型数据库（DBMS）内部对地理信息进行物理存储。
空间数据库中存储的海量数据包括对象的空间拓扑特征、非空间属性特征以及对象在时间上的状态变化。
3.分类分类指通过分析一个类别已知的数据集的特征来建立一组模型，该模型可用以预测类别未知的数据项的类别。
该分类模型可以表现为多种形式：分类规则（IF-THEN），决策树或者数学公式，乃至神经网络。
4.聚类分析聚类分析又称为“同质分组”或者“无监督的分类”，指把一组数据分成不同的“簇”，每簇中的数据相似而不同簇间的数据则距离较远。
相似性可以由用户或者专家定义的距离函数加以度量。
5.数据集成：指将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中6.数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用于支持管理人员的决策。
7.数据粒度粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。
8.数据分割数据分割是指把数据分散到各自的物理单元中去，它们能独立地处理。
9.OLAP基本思想联机分析处理（OnLine Analysis Processing，OLAP）在数据仓库系统中，联机分析处理是重要的数据分析工具。
OLAP的基本思想是从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。
OLAP是独立于数据仓库的一种技术概念当OLAP与数据仓库结合时，OLAP的数据源为数据仓库，数据仓库的大量数据是根据多维方式组织的。
10.ＯＬＡＰ联机分析处理（OLAP）是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
数据挖掘
数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。
什么是关联规则从啤酒与尿布的故事说起在描述有关关联规则的一些细节之前，先来看一个有趣的故事："尿布与啤酒"的故事。
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。
但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。
这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。
在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对海量交易数据进行挖掘和分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
数据关联关联规则的定义根据韩家炜等观点，关联规则定义为：假设I是项的集合。
给定一个交易数据库，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。
关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即条件概率。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD）数据挖掘概述数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘的定义1.技术上的定义及含义数据挖掘（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。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。
----何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
基于统计极差和变异系数的特征抽取研究
基于统计极差和变异系数的特征抽取研究
甄志龙;张居晓
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2022()23
【摘要】经典的文本频数DF从全局角度统计某个单词特征出现的文本数,而忽略了局部信息。
文章针对传统DF文本特征抽取方法存在的不足,对DF方法进行了改进和优化,通过考虑单词特征的局部信息和全局信息,利用类别信息从局部统计单词在各个类上的分布,并结合分散性和变异性利用极差、变异系数和变形KL散度三种方式从全局角度度量单词重要性,提出了一种基于统计极差和变异系数的文本特征抽取方法。
在英文文本数据集路透社Reuters-21578财经新闻和20Newsgroups 新闻组以及中文文本数据集搜狗新闻语料库中进行了实验和测试,结果表明,该方法能够提升文本特征抽取的效果,与其他方法相比在多类别平衡文本数据集上更能显示其优越性。
【总页数】5页(P43-47)
【作者】甄志龙;张居晓
【作者单位】通化师范学院计算机学院;南京特殊教育师范学院数学与信息科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于自组织神经网络的实时统计特征抽取方法
2.基于顺序统计的窄带通信辐射源指纹特征抽取方法
3.基于SSVM的递归统计不相关特征抽取算法
4.基于变异系数法的价格统计方法研究
5.基于变异系数统计法的铁路材料价格调整机制研究
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Reuters-21578(路透社文档)
数据摘要：
This is a very often used test set for text categorisation tasks.
中文关键词：
数据挖掘,路透社,文本归类,文本分类,
英文关键词：
Data mining,Reuters,Text categorization,Text Classification,
数据格式：
TEXT
数据用途：
The data can be used to data mining and analysis.
数据详细介绍：
The Reuters-21578 text dataset This is a very often used test set for text categorisation tasks. It contains
21578 Reuters news documents from 1987. They were labeled manually
by Reuters personnel. Labels belong to 5 different category classes, such as 'people', 'places' and 'topics'. The total number of categories is 672, but many of them occur only very rarely. Some documents belong to many
different categories, others to only one, and some have no category. Over
the past decade, there have been many efforts to clean the database up,
and improve it for use in scientific research. The present format is divided
in 22 files of 1000 documents delimited by SGML tags (here is as an
example one of these files). Extensive information on the structure and the contents of the dataset can be found in the README file. In the past, this
dataset has been split up into training and test data in many different ways.
Y ou should use the 'Modified Apte' split as described in the README file.
∙Size:
o21578 documents; according to the 'ModApte' split: 9603 training docs, 3299 test docs and 8676 unused docs.
o27 MB
∙References: This is a popular dataset for text mining experiments. The aim is usually to predict to which categories of the 'topics' category class a text
belongs. Different splits into training ,test and unused data have been
considered. Previous use of the Reuters dataset includes:
o Towards Language Independent Automated Learning of Text
Categorization Models (1994) by C. Apte, F. Damerau and S. M.
Weiss: This paper tests a rule induction method on the Reuters data.
This is where the 'Apte' split of the data was introduced.
o An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization (1997) by Y. Yang: This paper contains a comparison of 14 different
classification methods on 6 different datasets (or at least 6 different
splits over 2 datasets).
o Inductive learning algorithms and representations for text
categorization (1998) by S. T. Dumais, J. Platt, D. Heckerman and
M. Sahami: 5 different learning algorithms for text categorisation are
compared. The dataset they use is the 'Modified Apte' split which
you will also use.
Carnegie Group, Inc. and Reuters, Ltd.
数据预览：
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