数据挖掘 第8章--分类：基本概念
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案前言《数据挖掘概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques）是一本经典的数据挖掘教材，已经推出了第3版。
本文将为大家整理并提供第3版课后习题的答案，希望对大家学习数据挖掘有所帮助。
答案第1章绪论习题1.1数据挖掘的基本步骤包括：1.数据预处理2.数据挖掘3.模型评价4.应用结果习题1.2数据挖掘的主要任务包括：1.描述性任务2.预测性任务3.关联性任务4.分类和聚类任务第2章数据预处理习题2.3数据清理包括以下几个步骤：1.缺失值处理2.异常值检测处理3.数据清洗习题2.4处理缺失值的方法包括：1.删除缺失值2.插补法3.不处理缺失值第3章数据挖掘习题3.1数据挖掘的主要算法包括：1.决策树2.神经网络3.支持向量机4.关联规则5.聚类分析习题3.6K-Means算法的主要步骤包括：1.首先随机选择k个点作为质心2.将所有点分配到最近的质心中3.重新计算每个簇的质心4.重复2-3步，直到达到停止条件第4章模型评价与改进习题4.1模型评价的方法包括：1.混淆矩阵2.精确率、召回率3.F1值4.ROC曲线习题4.4过拟合是指模型过于复杂，学习到了训练集的噪声和随机变化，导致泛化能力不足。
对于过拟合的处理方法包括：1.增加样本数2.缩小模型规模3.正则化4.交叉验证结语以上是《数据挖掘概念与技术》第3版课后习题的答案，希望能够给大家的学习带来帮助。
如果大家还有其他问题，可以在评论区留言，或者在相关论坛等平台提出。
数据挖掘原理、算法及应用章 (8)
第8章 复杂类型数据挖掘 1） 以Arc/info基于矢量数据模型的系统为例， 为了将空间
数据存入计算机， 首先， 从逻辑上将空间数据抽象为不同的 专题或层， 如土地利用、 地形、 道路、 居民区、 土壤单 元、 森林分布等， 一个专题层包含区域内地理要素的位置和 属性数据。 其次， 将一个专题层的地理要素或实体分解为点、 线、 面目标， 每个目标的数据由空间数据、 属性数据和拓 扑数据组成。
第8章 复杂类型数据挖掘 2. 空间数据具体描述地理实体的空间特征、 属性特征。 空
间特征是指地理实体的空间位置及其相互关系； 属性特征表 示地理实体的名称、 类型和数量等。 空间对象表示方法目前 采用主题图方法, 即将空间对象抽象为点、 线、 面三类， 根据这些几何对象的不同属性， 以层（Layer）为概念组织、 存储、 修改和显示它们， 数据表达分为矢量数据模型和栅格 数据模型两种。
第8章 复杂类型数据挖掘图Fra bibliotek-5 综合图层
第8章 复杂类型数据挖掘
图8-4 栅格数据模型
第8章 复杂类型数据挖掘
3. 虽然空间数据查询和空间挖掘是有区别的， 但是像其他数 据挖掘技术一样， 查询是挖掘的基础和前提， 因此了解空间 查询及其操作有助于掌握空间挖掘技术。
由于空间数据的特殊性， 空间操作相对于非空间数据要 复杂。 传统的访问非空间数据的选择查询使用的是标准的比 较操作符： “>”、 “<”、 “≤ ”、 “≥ ”、 “≠ ”。 而空间选择是一种在空间数据上的选择查询， 要用到空间操 作符.包括接近、 东、 西、 南、 北、 包含、 重叠或相交 等。
不同的实体之间进行空间性操作的时候， 经常需要在属性之 间进行一些转换。 如果非空间属性存储在关系型数据库中， 那么一种可行的存储策略是利用非空间元组的属性存放指向相 应空间数据结构的指针。 这种关系中的每个元组代表的是一 个空间实体。
数据挖掘课程设计报告题目
数据挖掘课程设计报告题目一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、任务和过程；2. 掌握常见的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 了解数据预处理、特征工程在数据挖掘中的作用；4. 掌握运用数据挖掘技术解决实际问题的方法。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘软件（如WEKA、Python等）进行数据挖掘实验；2. 能够独立完成数据预处理、特征工程、模型构建等数据挖掘流程；3. 能够根据实际问题选择合适的数据挖掘算法，并调整参数优化模型；4. 能够撰写数据挖掘报告，对挖掘结果进行分析和解释。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学习热情；2. 培养学生的团队协作意识，学会与他人共同解决问题；3. 培养学生具备良好的数据伦理素养，尊重数据隐私，遵循数据挖掘道德规范；4. 培养学生勇于面对挑战，克服困难，独立解决问题的精神。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合。
课程目标旨在使学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，培养其运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其在学习过程中形成积极的学习态度，具备良好的团队协作精神和数据伦理素养。
通过本课程的学习，为学生未来的学术研究或职业发展奠定基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘定义、任务、过程；2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化；3. 特征工程：特征选择、特征提取、特征变换；4. 常见数据挖掘算法：分类（决策树、支持向量机等）、聚类（K均值、层次聚类等）、关联规则挖掘（Apriori算法、FP-growth算法等）；5. 数据挖掘软件应用：WEKA、Python等；6. 模型评估与优化：交叉验证、评估指标（准确率、召回率等）、参数调优；7. 实际案例分析与讨论：运用数据挖掘技术解决具体问题，如商品推荐、客户分群等；8. 数据挖掘报告撰写：报告结构、数据分析与解释。
第八章-聚类分析
非恒定的相似度
➢ 如果一个二值变量的两个取值的重要性不同等重要，则该
二元变量就是不对称的。
▪ 如一个疾病disease的测试结果positive或negative，显然这两 个测试结果的重要性是不一样的：
➢ 通常将比较重要的输出结果，编码为1；而将另一结果编码 为0.
➢ 基于这样的二元变量的相似度被称为非恒定的相似度.
7
7.1 什么是聚类分析
聚类(Clustering)：
根据“物以类聚”的道理，对样品和指标进行分类的一种 多元统计分析方法； 聚类分析中“类”的特征：
➢ 聚类所说的类不是事先给定的，而是根据数据的相 似性和距离来划分；
➢ 聚类的数目和结构都没有事先假定。
9
聚类准则对聚类结果的影响
羊,狗,猫, 鲨鱼
蜥蜴,蛇, 麻雀，海鸥, 金鱼,青蛙
金鱼, 鲨鱼
羊,狗,猫,蜥蜴, 蛇,麻雀，海鸥, 青蛙
(a)繁衍后代的方式
羊,狗,猫,
金鱼,
蜥蜴,蛇,麻雀， 鲨鱼
海鸥,
青蛙
(c) 生存环境
(b) 肺的存在
蜥蜴,蛇,麻 雀，海鸥, 青蛙
金鱼
羊,狗, 猫,
鲨鱼
(d)繁衍后代的方式和是否存在肺
距离测度对聚类结果的影响
年龄 收入 家庭人口数
甲
30
3000
1
乙
40
3200
3
d ( 3 4 0 )2 0 ( 30 30 ) 2 2 0 ( 1 0 3 )2 0
示例：
另外，明氏距离的数值与指标的量纲有关。如，二维样本 （身高、体重），有三个样本：
a(180,50); b(190,50); c(180,60) 则a与b之间的明氏距离（欧氏距离、切比雪夫距离）等 于a与c之间的距离 ❖但问题是，身高的10cm真的等价于体重的10kg吗？ ❖因此，明氏距离无法消除量纲的影响，在衡量这类样本 的相似度时容易出现问题。
数据挖掘导论习题答案(中文版)
介绍数据挖掘教师的解决方案手册陈甘美华Pang-NingMichael教授Vipin Kumar版权所有2006年Pearson Addison-Wesley。
保留所有权利。
内容。
1 Introduction 52 Data 53 Exploring Data 194 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model24 Evaluation 245 Classification: Alternative Techniques 446 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 717 Association Analysis: Advanced Concepts 958 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 1259 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms 14510 Anomaly Detection 153三1介绍1.讨论是否执行下列每项活动的是一种数据miningtask。
(a)把客户的公司根据他们的性别。
否。
这是一种简单的数据库查询。
(b)把客户的公司根据他们的盈利能力。
第这是一种会计计算、应用程序的门限值。
然而,预测盈利的一种新的客户将数据挖掘。
(c)计算的总销售公司。
否。
这又是简单的会计工作。
(d)排序的学生数据库基于学生的身份证号码。
第再次,这是一种简单的数据库查询。
(e)预测结果丢(公平)的一对骰子。
否。
既然死是公正的,这是一种概率的计算。
如果死是不公平的,我们需要估计的概率对每个结果的数据,那么这更象研究的问题数据挖掘。
然而,在这种特定的情况下,要解决这一问题是由数学家很长一段时间前,因此,我们不认为它是数据挖掘。
(f)预测未来股价的公司使用。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据挖掘是一门综合性学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，旨在从大规模数据集中发现有价值的信息和模式。
1.2 课程目标本课程旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、方法和技术的理解和应用能力，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程内容2.1 数据挖掘概述2.1.1 数据挖掘定义和基本任务2.1.2 数据挖掘过程和流程2.1.3 数据挖掘应用领域和案例介绍2.2 数据预处理2.2.1 数据清洗和去噪2.2.2 数据集成和转换2.2.3 数据规范化和归一化2.3 数据挖掘算法2.3.1 分类算法2.3.1.1 决策树算法2.3.1.2 朴素贝叶斯算法2.3.1.3 支持向量机算法2.3.2 聚类算法2.3.2.1 K均值算法2.3.2.2 层次聚类算法2.3.2.3 密度聚类算法2.3.3 关联规则挖掘算法2.3.3.1 Apriori算法2.3.3.2 FP-Growth算法2.4 模型评估和选择2.4.1 训练集和测试集划分2.4.2 交叉验证2.4.3 模型评估指标2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化基本原理2.5.2 常用数据可视化工具和技术三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及相关的应用案例。
3.2 实践操作通过实验和案例分析，让学生实际操作数据挖掘工具和算法，加深对理论知识的理解和应用能力。
3.3 课堂讨论鼓励学生参预课堂讨论，分享自己的观点和经验，提高学生的思维能力和问题解决能力。
四、教学评价4.1 课堂表现考察学生课堂参预度、提问和回答问题的能力，以及对理论知识的理解程度。
4.2 实验报告要求学生完成一定数量的实验，并撰写实验报告，评估学生对数据挖掘算法和工具的实际应用能力。
4.3 期末考试考察学生对课程内容的整体掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。
五、参考教材1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.2. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2022). Introduction to data mining. Pearson Education.六、教学资源1. 数据挖掘软件：如RapidMiner、Weka等2. 数据集：包括公开数据集和自行采集的数据集七、课程进度安排本课程共分为16周，每周2学时，具体进度安排如下：1. 第1-2周：引言和数据挖掘概述2. 第3-4周：数据预处理3. 第5-6周：分类算法4. 第7-8周：聚类算法5. 第9-10周：关联规则挖掘算法6. 第11-12周：模型评估和选择7. 第13-14周：数据可视化8. 第15-16周：复习和总结以上是关于数据挖掘教学大纲的详细内容。
数据挖掘算法_聚类数据挖掘
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
基于质心的 k－means聚类算法
坐标表示 5 个点｛ X1,X2,X3,X4,X5｝作为一个聚类分析的二维
样 本 ： X1＝（0,2），X2＝（0,0），X3＝（1.5,0），X4＝ （5,0），X5＝（5,2）。假设要求的簇的数量k=2。
聚类分析的应用实独立变量 数目增加时， 发现簇的难 度开始增加
美陆军委托他人研究如何重新设计女兵服装，目 的在于减少不同尺码制服的库存数，但必须保证 每个士兵都有合体的制服。 选取了3000名女性，每人有100多个度量尺寸。
常见的聚类方法--划分聚类方法
典型的应用
作为一个独立的分析工具，用于了解数据的分布； 作为其它算法的一个数据预处理步骤；
应用聚类分析的例子
市场销售: 帮助市场人员发现客户中的不同群体， 然后用这些知识来开展一个目标明确的市场计划； 土地使用: 在一个陆地观察数据库中标识那些土地 使用相似的地区；
保险: 对购买了汽车保险的客户，标识那些有较高 平均赔偿成本的客户；
第1步：由样本的随机分布形成两个簇： C ＝｛X1,X2,X4｝和C2＝｛X3,X5｝。 这两个簇的质心M1和M2是：
1
1 2
M ＝｛(0+0+5)/3,(2+0+0)/3｝＝｛1.66，0.66｝；
M ＝｛（1.5+5）/2，（0+2）/2｝＝｛3.25，1.00｝；
基于质心的 k－means聚类算法
﹒．· ．
﹒．┇ . .· · . . · · . · ﹒．﹒． ﹒．﹒．﹒．· ﹒． ﹒． ﹒． 类别3
数据挖掘导论--第8章-聚类-2017-v3
8.2 K-均值聚类算法 K-means Clustering
K-means Clustering
K均值是基于原型的、划分的聚类技术。 典型的基于原型的、划分的聚类算法： K均值、 K中心点。
K均值用质心定义原型，其中质心是一组点的均值。 K均值聚类用 于n维连续空间中的对象。它试图发现用户指定个数（K）的簇（由 质心代表）。
分裂式的层次聚类，其层次过程的方向是自顶向下的，最初先将有 关对象放到一个簇中，然后将这个簇分裂，分裂的原则是使两个子 簇之间的聚类尽可能的远，分裂的过程也反复进行，直到某个终止 条件被满足时结束。不论是合并还是分解的过程，都会产生树状结 构，树的叶子节点对应各个独立的对象，顶点对应一个包含了所有 对象的簇。
不同的簇类型
明显分离的簇 :
簇是对象的集合，不同组中的任意两点之间的距离都大于组内任意 两点之间的距离。
基于原型的簇（基于中心的簇）
簇是对象的集合，其中每个对象到定义该簇的原型的距离比到其他 簇的原型的距离更近（或更加相似）。对于具有连续属性的数据， 簇的原型通常是质心，即簇中所有点的平均值。当质心没有意义是， 原型通常是中心点，即簇中最有代表性的点。这种簇倾向于呈球状。
8.3.1 基本的凝聚层次聚类算法 8.3.2 如何计算簇之间的邻近性 8.3.4 层次聚类的主要问题
8.4 DBSCAN
聚类算法的分类
大体上，主要的聚类算法可以划分为如下几类： 划分方法 层次方法 基于密度的方tion method） 给定一个有N个元组或者记录的数据集，划分方法将构造K个分组， 每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K分组满足下列条件： 1）每一个分组至少包含一个数据记录； 2）每一个数据记录隶属于且仅属于一个分组； 对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复 迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后分组方案都较前一次好， 所谓的“好”的标准就是同一分组的记录越相似越好，而不同分组 中的记录则越相异越好。 最著名与最常用的划分方法是k-均值方法和k-中心点方法。
模式识别与数据挖掘期末总结
模式识别与数据挖掘期末总结第一章概述1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。
2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。
（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。
（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。
确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。
（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。
如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。
6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。
7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。
8.分类典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。
划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性10.机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等1.（1）标称属性(nominal attribute)：类别，状态或事物的名字（2）：布尔属性（3）序数属性(ordinal attribute)：尺寸={小，中，大}，军衔，职称【前面三种都是定性的】（4）数值属性(numeric attribute）: 定量度量，用整数或实数值表示●区间标度(interval-scaled)属性：温度●比率标度(ratio-scaled)属性：度量重量、高度、速度和货币量●离散属性●连续属性2.数据的基本统计描述三个主要方面：中心趋势度量、数据分散度量、基本统计图●中心趋势度量：均值、加权算数平均数、中位数、众数、中列数（最大和最小值的平均值）●数据分散度量：极差（最大值与最小值之间的差距）、分位数（小于x的数据值最多为k/q，而大于x的数据值最多为(q-k)/q）、说明（特征化，区分，关联，分类，聚类，趋势/跑偏，异常值分析等）、四分位数、五数概括、离群点、盒图、方差、标准差●基本统计图：五数概括、箱图、直方图、饼图、散点图3.数据的相似性与相异性相异性：●标称属性：d(i,j)=1−m【p为涉及属性个数，m:若两个对象匹配为1否则p为0】●二元属性：d(i,j)=p+nm+n+p+q●数值属性：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：切比雪夫距离：●序数属性：【r是排名的值，M是排序的最大值】●余弦相似性：第三章数据预处理1.噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显的错误。
计算机思维导论课程 第8章-数据分析与数据挖掘练习题-带答案
第 8 章数据分析与数据挖掘
一、单选题
1. 某超市研究销售记录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的【 】问题。 A：关联规则 B：聚类 C：分类 D：自然语言处理 答案：A
2. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是【 】步骤的任务。 A：频繁模式挖掘 B：分类和预测 C：数据预处理 D：数据流挖掘 答案：C
Y（千） 30 57 64 72 36 43 59 90 20 83
【提示】：设线性回归方程公式为������=ax+������，计算回归系数 a、b 公式为：
������ = ∑(���∑���−(������������−̅)(���������̅���)−2 ���̅���)，������ = ���̅��� − ������������̅。
频繁三项集的频繁子集有：EK、EO、OK、E、K、O，得以下关联规则及置信度： 1）EKO 3/4 = 75% 2）EOK 3/3 = 100% 3）OKE 3/3 = 100% 4）EKO 3/4 = 75% 5）KEO 3/5 = 60% 6）OEK 3/3 = 100%
（4）求有效规则：满足最小置信度min_conf=80%的有效规则有： 1）EOK 2）OKE 3）OEK
������
甲的均值为：（9.7+8.6+9.6+8.6+7.9+9.6+9.3+8.9+9.6+9.2）/10 = 9.1 乙的均值为：（9.4+9.5+8.5+9.5+9.1+9.2+9+8.6+8.8+9.6）/10 = 9.12
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
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分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。
数据集有10只非爬行动物，其中8只被预测为非爬行动物，特 异度为8/10
精度(Precision):
TP/(TP+FP)
分类器预测了12只动物为爬行动物，其中10只确实是爬行动 物，精度为10/12
准确率(Accuracy): (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)
数据集包含23只动物，其中18只预测为正确的分类，准确率 为18/23
训练集应用于建立分类模型 测试集应用于评估分类模型
K折叠交叉验证(K-fold cross validation)：将初 始采样分割成K个子样本(S1，S2,...,Sk)，取K-1个 做训练集，另外一个做测试集。交叉验证重复K 次，每个子样本都作为测试集一次，平均K次的 结果，最终得到一个单一估测。
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K-近邻分类算法
K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN）通过 计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组 距离最近的K个训练数据，K个数据中哪个类别的训练数据 占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
算法 4-2 K-近邻分类算法
输入： 训练数据T；近邻数目K；待分类的元组t。
《数据科学与大数据技术》第8章 数据采集与集成
8.3 数据清洗
脏数据是指不一致或不准确数据、陈旧数据以及人为造成的错误数据 等。脏数据主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致 值、简写、同一实体的多种表示方法（重复）、不遵循引用完整性等。在 现实生活中，脏数据在工业生产、金融、企业管理等社会各行各业中普遍 存在。脏数据直接影响数据的总体质量，进而影响到企业决策的准确性和 成本的投入量，给企业带来的风险和成本追加是不可忽视的。
图8.4 学生简历
一种方法是将半结构化数据化解为结构化数据。这种方法通常是对现 有的简历中的信息进行粗略的统计、整理，在总结出简历中信息所有的类 别的同时，考虑系统真正关心的信息。
图8.5所示为使用结构化表格形式来保存图8.4中的两个简历的数据。
图8.5 使用结构化表格形式保存半结构化数据
另一种方法是用可扩展标记语言（Extensible Markup Language， XML）格式来组织并保存数据到CLOB字段中，将不同类别的信息保存在XML 的不同节点中就可以了。这种方法能够灵活地扩展，在扩展信息时只需更 改对应的DTD（文档类型定义）或者XSD就可以了，但查询效率比较低，要 借助XPath来完成查询统计。但随着数据库对XML支持的提升，查询效率问 题有望得到很好的解决。
为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，人们设法提高数 据质量，使数据可靠无误，真实有效。而数据清洗技术的主要任务就是检 测和修复脏数据（消除错误或者不一致的数据），解决数据质量问题。数 据清洗作为提高数据质量的一种重要技术，主要应用于数据仓库、数据挖 掘和全面数据质量管理3个领域。
学习数据挖掘的基本知识
学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。
在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。
首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。
其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。
接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。
最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。
第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。
1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。
例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。
2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。
例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。
3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。
4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。
例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。
第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。
1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。
因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。
2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。
如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。
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Tenured?
7
54
有指导的学习 VS. 无指导的学习
有指导的学习（用于分类）
模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类的“指导”下进行
新数据使用训练数据集中得到的规则进行分类
无指导的学习（用于聚类）
每个训练样本的类编号是未知的，要学习的类集合或数量也可能是事先未知的 通过一系列的度量、观察来建立数据中的类编号或进行聚类
youth middle_aged senior senior senior middle_aged youth youth senior youth
high
high high medium low low low medium low medium medium
no
no no no yes yes yes no yes yes yes
建立连续函数值模型，比如预测空缺值
典型应用
信誉证实（分类为低，中，高风险） 医疗诊断（肿瘤是良性还是恶性） 性能预测 目标市场 4 54
一个两步过程
第一步，建立一个分类模型，描述预定数据类或概念集
假定每个元组属于一个预定义的类，由一个类标号属性确定
基本概念
训练数据集：由为建立模型而被分析的数据元组形成 训练样本：训练数据集中的单个样本（元组）
yes
yes
yes
决策树：Buys_computer
10 54
用决策树归纳分类
使用决策树分类
给定一个类标号未知的元组X，在决策树上测试元组的属性值，跟踪一条由根到
叶节点的路径，叶节点存放该元组的类预测。
决策树容易转换为分类规则
决策树的生成由两个阶段组成
决策树构建：自顶向下递归地分治方式
基尼指数度量数据分区或训练元组集D的不纯度，定义为：
n Gini ( D) 1 p来自2 j j 1Gini A ( D) | D1| |D | Gini ( D1) 2 Gini ( D 2) |D| |D|
其中 pj 是D 中元组属于Ci类的概率
如果A的二元划分将D划分成D1和D2，则给定该划分，D的基尼指数为：
分裂
D1 是满足 A ≤ split-point 的元组集合, 而 D2 是满足A > split-point 的元组
集合 17 54
增益率
信息增益度量倾向于选择具有大量值的属性 ID3 的后继 C4.5 使用一种称为增益率的信息增益扩充，试图克服这
种偏倚，它用“分裂信息”值将信息增益规范化，分裂信息定义如下：
描述该结点的训练元组 结点N上属性A的AVC-集给出N上元组A的每个值的类标号计数
结点N上所有AVC-集的集合是N的AVC-组群
22
54
雨林: 训练集和它的AVC-集
age <=30 <=30 31…40 >40 >40 >40 31…40 <=30 <=30 >40 <=30 31…40 31…40 >40 income studentcredit_rating buys_computer AVC-set on Age AVC-set on income high no fair no income Buy_Computer Age Buy_Computer high no excellent no yes no yes no high no fair yes high 2 2 2 3 medium no fair yes <=30 medium 4 2 4 0 low yes fair yes 31..40 low 3 1 >40 3 2 low yes excellent no AVC-set on low yes excellent yes AVC-set on Student credit_rating medium no fair no Buy_Comput student Buy_Computer low yes fair yes er Credit yes no medium yes fair yes rating yes no yes 6 1 medium yes excellent yes fair 6 2 no 3 4 medium no excellent yes excellent 3 3 high yes fair yes medium no excellent no
不纯度降低为: Gini ( A) Gini (D) Gini A (D) 最大化不纯度降低（或等价地，具有最小基尼指数）的属性选为分裂 属性。（需要枚举所有可能的分裂情况）
19 54
属性选择度量对比
三种度量通常会得到好的结果，但这些度量并非无偏的
信息增益
偏向于多值属性
增益率
倾向于不平衡的划分，其中一个分区比其他分区小得多
8
54
2
决策树归纳
用决策树归纳分类
什么是决策树？
类似于流程图的树结构 每个内部节点（非树叶节点）
age?
表示在一个属性上的测试
每个分枝代表该测试的一个输出 每个树叶节点存放一个类标号
youth
student? no no
Middle aged
senior credit_rating? excellent no fair yes
若元组根据age Info ( D) 5 I ( 2,3) 4 I ( 4,0) 5 I (3,2) 0.694 age 14 14 14 划分，则：
) Info(D) Infoage ( D) 0.246 这种划分的信息增益：Gain(age
相应的， Gain(income) 0.029
分裂信息
增益率
SplitInfo A ( D)
j 1 v
| Dj | | D|
log2 (
| Dj | | D|
)
income
GainRatio( A) = Gain(A) / SplitInfo( A)
high
medium low
4
6 4
选择具有最大增益率的属性作为分裂属性 例8.2
分类规则
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
6 54
第二步——用模型进行分类
分类规则
测试集
未知数据
(Jeff, Professor, 4)
NAME T om M erlisa G eorge Joseph RANK YEARS TENURED A ssistant P rof 2 no A ssociate P rof 7 no P rofessor 5 yes A ssistant P rof 7 yes
no
yes no
excellent
fair excellent
yes
yes no
15
54
例8.1
Class P: buys_computer = “yes” Class N: buys_computer = “no”
age <=30 31…40 >40 pi 2 4 3 ni I(pi, ni) 3 0.971 0 0 2 0.971
使用属性选择度量来选择将元组最好的划分为不同的类的属性 递归的通过选定的属性（必须是离散值）来划分样本
树剪枝
决策树建立时，许多分枝反映的是训练数据中的噪声或离群点，树剪枝试图识别并剪 去这种分枝，以提高对未知数据分类的准确性
11
54
决策树归纳策略
输入
数据分区D，训练元组和他们对应类标号的集合 attribute_list,候选属性的集合 Attribute_selection_method，指定选择属性的启发式过程
Gain( student ) 0.151 Gain(credit _ rating ) 0.048
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计算连续值属性的信息增益
假设A是连续值的，而不是离散值 必须确定A的“最佳”分裂点
将A的值按递增序排序 典型的，每对相邻值的中点被看作可能的分裂点 A的值 ai 和 ai+1 之间的中点是 (ai+ai+1)/2 A具有最小期望信息需求的点选做A的分裂点
5 54
第一步——建立模型
训练数 据集 分类算法
NAME Mike Mary Bill Jim Dave Anne
RANK YEARS TENURED Assistant Prof 3 no Assistant Prof 7 yes Professor 2 yes Associate Prof 7 yes Assistant Prof 6 no Associate Prof 3 no
fair
excellent fair fair fair excellent excellent fair fair fair excellent
no
no yes yes yes no yes no yes yes yes
middle_aged
middle_aged senior
medium
high medium
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属性选择度量
属性选择度量
属性选择度量是一种选择分裂准则，将给定类标号的训练元组最好的进行划分的方法 理想情况，每个划分都是“纯”的，即落在一个给定分区的所有元组都属于相同的类 属性选择度量又称为分裂规则
常用的属性选择度量
信息增益 增益率 基尼指数（Gini指数）
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算法步骤
1. 树以代表训练样本的单个节点（N）开始 2. 如果样本都在同一个类，则该节点成为树叶，并用该类标记 3. 否则，算法调用 Attribute_selection_method ，选择能够最好的将样本分类的属性； 确定“分裂准则”，指出“分裂点”或“分裂子集” 4. 对测试属性每个已知的值，创建一个分支，并以此划分元组 5. 算法使用同样的过程，递归的形成每个划分上的元组决策树。一旦一个属性出现在一 个节点上，就不在该节点的任何子节点上出现 6. 递归划分步骤停止的条件 划分D（在N节点提供）的所有元组属于同一类 没有剩余属性可以用来进一步划分元组——使用多数表决 没有剩余的样本 给定分支没有元组，则以D中多数类创建一个树叶