数据挖掘原理与算法03
数据挖掘的基本原理和算法
数据挖掘的基本原理和算法随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据挖掘成为一门重要的技术。
它是通过发现数据中的模式、关系和规律，从而为商业、科学和决策提供有价值的信息和洞察力。
本文将介绍数据挖掘的基本原理和算法。
一、数据挖掘的基本原理1. 数据采集：首先需要收集相关的数据集。
数据可以来源于多种渠道，例如企业内部的数据库、社交媒体平台、网页等。
2. 数据清洗：经过数据采集后，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括去除噪声数据、处理缺失值、处理异常值等步骤。
3. 数据转换：对于不同类型的数据，需要进行适当的转换，以便能够应用各种数据挖掘算法。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化等。
4. 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于构建模型，测试集用于评估模型的性能。
5. 模型构建：选择适当的算法来构建数据挖掘模型。
常见的算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。
6. 模型评估：通过评估指标，如准确率、精确率、召回率等来评估模型的性能。
7. 模型优化：如果模型的性能不理想，可以进行参数调优、特征选择等操作，以提升模型的准确度和泛化能力。
二、数据挖掘的常见算法1. 分类算法：分类算法用于将数据划分为不同的类别。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类算法：聚类算法用于将数据分组为相似的类别。
常见的聚类算法有K均值、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘算法：关联规则挖掘算法用于发现数据集中的关联关系。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等。
4. 异常检测算法：异常检测算法用于识别数据中的异常点或异常行为。
常见的异常检测算法有基于统计的方法、基于聚类的方法等。
5. 预测算法：预测算法用于根据历史数据来预测未来的趋势或结果。
常见的预测算法有回归分析、时间序列分析等。
三、数据挖掘的应用领域1. 金融领域：数据挖掘可以应用于金融风险评估、信用评分、投资策略等方面。
数据挖掘算法
数据挖掘算法数据挖掘算法是一种利用统计学和机器学习等技术从大量数据中提取隐藏信息模式的方法。
它可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，并预测未来的趋势和结果。
本文将介绍数据挖掘算法的基本原理和常见的应用领域。
一、数据挖掘算法的基本原理数据挖掘算法基于统计学和机器学习等理论，通过对大量数据的分析和处理，发现数据之间的关联和模式。
以下是几个常见的数据挖掘算法。
1. 关联规则算法：通过分析数据项之间的关联程度，发现不同数据项之间的依赖关系。
关联规则算法在市场营销中得到广泛应用，帮助企业发现产品之间的关联，从而进行交叉销售。
2. 分类算法：通过对已知数据进行训练，建立分类模型，然后对新数据进行分类预测。
分类算法常用于垃圾邮件过滤、用户行为分析等场景。
3. 聚类算法：聚类算法通过对数据进行分组，将相似的数据归为一类。
聚类算法常用于市场细分、用户群体分析等领域。
4. 预测算法：预测算法通过对历史数据的分析和建模，预测未来的趋势和结果。
预测算法在股票市场、天气预报等领域有广泛应用。
二、数据挖掘算法的应用领域数据挖掘算法在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域。
1. 金融行业：数据挖掘算法可以帮助银行发现欺诈行为，提高风险管理能力。
同时，它还可以分析客户的交易习惯和偏好，为银行提供个性化的金融产品。
2. 零售行业：数据挖掘算法可以帮助零售商预测产品的需求量和销售趋势，从而优化库存管理和采购计划。
3. 医疗保健：数据挖掘算法可以帮助医院分析患者的疾病模式和治疗效果，提高医疗质量和效率。
4. 电信行业：数据挖掘算法可以帮助电信运营商分析用户的通信行为和需求，进行精准的市场推广和客户维护。
5. 社交媒体：数据挖掘算法可以帮助社交媒体平台分析用户的兴趣和行为，提供个性化的推荐和广告。
三、数据挖掘算法的未来发展趋势数据挖掘算法在不断发展，随着大数据技术和人工智能的发展，它的应用前景将更加广泛。
以下是数据挖掘算法的未来发展趋势。
数据挖掘算法及其解析
数据挖掘算法及其解析随着大数据时代的到来，数据挖掘算法成为了一种非常重要的技术和工具。
通过合理的数据挖掘算法，可以从数据中挖掘出有用的信息，并据此进行一系列分析和决策。
在本文中，我们将分析几种常见的数据挖掘算法，并谈谈它们的应用场景和实现原理。
1. 关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是一种基于统计方法的数据挖掘算法。
它的主要思想是，在数据集中寻找出现频率高的项集，并找到它们之间的关联关系。
常见的应用场景包括购物篮分析、协同过滤等。
例如，在购物篮分析中，可以通过分析每个客户购买的商品，找到频繁共同出现的商品组合，以此帮助店家设计更优秀的促销策略。
关联规则挖掘算法的实现原理较为简单，其基本流程包括：先对数据集进行预处理，例如去重、排序等；然后通过扫描数据集，找到频繁项集；最后，利用频繁项集，构建关联规则，并计算其置信度和支持度。
在实现时，需要注意对大规模数据的优化处理。
例如，可以采用Apriori算法等频繁项集挖掘算法，进行高效的路径查找。
2. 决策树算法决策树算法是一种基于非参数模型的机器学习算法。
它的主要思想是利用训练数据集中的特征，通过一系列的规则判断，对未知数据进行分类或回归分析。
常见的应用场景包括欺诈检测、客户细分等。
决策树算法的实现原理也比较简单，其基本流程包括：先将数据集分成多个子集；然后对每个子集，选取最佳划分特征，并生成一个子节点；最后，对每个子节点，递归重复上述过程，直至满足停止条件。
在实现时，需要考虑对过拟合和欠拟合的处理。
例如，可以采用剪枝策略和属性选择策略，提高决策树模型的泛化性能。
3. 聚类算法聚类算法是一种基于距离度量的数据挖掘算法。
它的主要思想是将数据集中的样本划分成若干个互不相交的簇，使得簇内的样本相似度高，而簇间的相似度低。
常见的应用场景包括用户分群、图像分割等。
聚类算法的实现原理也较为简单，其基本流程包括：先选定初始聚类中心；然后通过距离度量，将样本分配到最近的聚类中心中；最后，对每个聚类中心，重新计算其位置，并重复上述过程，直至满足停止条件。
数据挖掘原理与算法
数据挖掘原理与算法
**数据挖掘原理与算法**
数据挖掘是一门融合了数学，统计，计算机科学等技术的新兴学科，
它的主要目的是从海量数据中提取知识，以帮助用户对数据进行分析并作
出准确的决策。
它涉及的理论和技术包括计算机图形学，神经网络，机器
学习，统计建模，信息可视化，数据库系统，数据流处理，模式识别，聚
类分析等。
数据挖掘的原理主要是利用数据生成模型，从而获得有价值的洞见和
知识。
数据挖掘过程中，从收集的原始数据中提取出有价值的知识信息，
并将其转换为可以用于决策支持的易懂的内容，可以被称为智能转换过程。
数据挖掘算法是指从已有数据中寻找潜在的有意义的规律的一种算法。
一般来说，数据挖掘算法可以分为四类：分类算法、聚类算法、关联规则
算法、预测算法。
1）分类算法：分类算法是一种基于数据库中的历史信息和统计学原
理判断新的数据实体属于哪个类别的方法，常用的分类算法包括决策树、
K-近邻法、朴素贝叶斯法、神经网络、支持向量机和逻辑斯蒂回归。
2）聚类算法：聚类算法是从原始数据集中提取有意义的结构，并对
相似的对象进行自动聚类的一种算法。
数据挖掘技术的基本原理与实现方法
数据挖掘技术的基本原理与实现方法随着互联网技术的飞速发展，我们已经进入了一个数据时代。
大数据的出现让数据挖掘技术成为了当下最热门的技术之一。
数据挖掘技术从大量数据中寻找有用信息，将数据转化为知识和价值。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，行业涉及基础设施、医疗健康、金融服务、社交网络、教育等方面。
在此文章中，我们将探讨数据挖掘技术的基本原理和实现方法。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术主要由以下四个过程组成：数据采集、数据预处理、建模分析、模型评价。
这四个过程的详细介绍如下：1.数据采集数据采集是数据挖掘的第一步，数据的质量和数量决定了后续的数据挖掘效果。
数据采集分为内部数据采集和外部数据采集。
内部数据采集是指企业组织内部的数据采集工作；外部数据采集则指从外部数据源中获取的数据。
数据采集工作需要注意数据的完整性、准确性和时效性。
2.数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要环节，在数据预处理中，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约。
数据清洗主要是对数据中的噪音和异常值进行处理，保证数据的可靠性。
数据集成是将不同数据源的数据合并在一起形成一个整体数据集。
数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式，以便于后续的建模分析。
数据规约是将数据进行标准化、离散化等操作，以便于数据分析。
3.建模分析建模分析是数据挖掘的核心步骤，在此步骤中，我们需要选择正确的建模方法和算法。
常用的建模方法有分类、聚类和关联规则等。
分类是将数据分到已知的类别中，如二分类和多分类。
聚类则是将数据划分到未知的类别中，聚类算法常用K均值算法。
关联规则则是处理事务数据，找出事务中物品之间的关联性。
不同的建模方法需要选择不同的算法，如支持向量机、决策树、人工神经网络等。
4.模型评价模型评价是数据挖掘的最后一步，用于检验建模的效果。
最常用的评价方法有f1得分和ROC曲线。
f1得分是精准率和召回率的结合，成为一个综合的评价指标。
ROC曲线是探究分类场景下的真阳性率和假阳性率的关系，来评价算法的分类效果。
数据挖掘原理与算法(第3版)
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该教材各章之间耦合度小。作为教材，教师可以根据学生类型、学时安排等进行选择性教学。作为参考书， 读者可以根据自己的基础进行选择性学习或查阅。在每章后面都设置专门一节来对该章内容和文献引用情况进行 归纳。该教材的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。
作者简介
作者简介
毛国君，中央财经大学信息学院教授，主研领域为数据挖掘。 段立娟，1973年生，女，山西晋中人，博士，北京工业大学应用数理学院教授、博士生导师，CCF高级会员， 主要研究领域为图像处理、机器学习等。
教材目录
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（注：目录排版顺序为从左列至右列 ）
——《数据挖掘原理与算法（第3版）教师用书》。
教材特色
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该教材的内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论 分析入手，在此基础上进行技术归纳；另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一 的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，该教材的所有典型算法都通过具 体跟踪执行实例来进一步说明。
该教材前两版已经被中国国内二十多所高校作为研究生或者本科生教材使用。在使用过程中，一些人对第2 版中的文字错误、内容编排等提出一些建议。加之数据挖掘技术的发展对再次改版提出了需求。第3版除了对必要 的文字等错误进行修正外，重点增加了大数据挖掘等新的数据挖掘的需求和技术分析，对Web挖掘的内容进行了 重新编排，并增加了新方法。
该教材第一作者在各类教学和软件工程的实践基础上，对积累的素材进行了整理和加工，并且邀请段立娟博 士、王实博士和石云博士参与该教材的编写。
该教材由毛国君、段立娟编著。北京工业大学刘椿年教授和中国科学院高文和孙玉方研究员，作为作者的导 师，他们在作者攻读博士学位期间对该教材素材的积累提供了帮助。同时，得到了北京工业大学和中央财经大学 的帮助，他们在该教材算法实例整理和验证等方面做了工作。
数据挖掘原理与算法03
2015年3月21日星期六
11
Apriori算法分析
分为第一次遍历和第k次遍历 第一次遍历计算每个项目的具体值，确定大项目 集1项目集L1 第k次遍历利用前一次找到的大项集Lk-1 和Apriorigen函数产生候选集Ck ，然后扫描数据库，得到Ck 中候选的支持度，剔除了不合格的候选后Ck作为Lk
Database D
TID 100 200 300 400 Items 134 235 1235 25
itemset sup. 2 C1 {1} {2} 3 Scan D {3} 3 {4} 1 {5} 3
L1
itemset sup. {1} 2 {2} 3 {3} 3 {5} 3
L2 itemset sup
算法3-4 从给定的频繁项目集中生成强关联规则
Rule-generate（L，minconf） （1） FOR each frequent itemset lk in L （2） genrules（ lk ， lk）;
算法3-4的核心是genrules递归过程，它实现一个 频繁项目集中所有强关联规则的生成。
{1 3} {2 3} {2 5} {3 5} 2 2 3 2
C2
itemset sup {1 2} 1 {1 3} 2 {1 5} 1 {2 3} 2 {2 5} 3 {3 5} 2
C2 itemset {1 2} Scan D
{1 {1 {2 {2 {3 3} 5} 3} 5} 5}
C3 itemset
最早是由Agrawal等人提出的（1993）。最初提出的动机是针对购物 篮分析（Basket Analysis）问题提出的，其目的是为了发现交易数据 库（Transaction Database）中不同商品之间的联系规则。
大数据挖掘的算法原理和实现方法
大数据挖掘的算法原理和实现方法近年来，大数据的概念在科技领域被广泛提及。
大数据能够给我们带来很多好处，比如提高商业竞争力、加速医学研究、改善城市规划等等。
但是，随着数据量的不断增长，如何高效地管理、利用这些数据就成为了亟待解决的问题。
这时候，大数据挖掘技术就显得尤为重要了。
那么什么是大数据挖掘？它是一种用于发现庞杂数据中隐藏的信息和规律的技术。
具体来说，它是在庞杂的数据之间搜寻模式的一种过程。
通过挖掘数据，我们能获得从统计学原理到各种商业应用的更详尽的了解。
大数据挖掘可以被用于制作预测模型以及改善商业活动、公众部门运营、市场营销、医疗保健等等。
接下来，我们将介绍大数据挖掘的算法原理和实现方法。
1. 聚类聚类算法用于将一组数据分为具有相似特征的各个集群。
如果这些集群不重叠且覆盖了所有数据点，那么就可以得出有关数据点的信息，比如数据点彼此间的相似程度，以及数据点按哪些标准分组。
K-Means，是聚类算法中最为著名的一种，主要包括以下3个步骤：- 初始化。
从数据集中选择K个点作为簇中心，其中K是算法的用户定义的常量。
- 分配。
预测每个数据点应该属于哪个簇。
高维空间的欧几里德距离可用来计算数据点之间的相似程度。
- 重分配。
重新计算数据点分配结果，并更新每个簇的簇中心，以充分发掘数据集中的信息。
2. 分类分类是一种大数据挖掘算法，它被广泛用于预测未知数据集的标签。
分类算法通常使用一组训练集作为参考，由此构建了一个用于预测新数据类别的模型。
决策树算法和逻辑回归算法都是有效的分类算法。
具体方法如下：- 决策树。
使用一组已知类别的示例训练被考虑的属性的树状结构，然后根据该树来对新的示例进行分类。
- 逻辑回归。
它是一种特殊的分类技术，这种技术基于逻辑斯蒂回归分析。
3. 关联分析关联规则挖掘最常用于大规模零散数据的分析和挖掘，旨在寻找数据集中变量之间的相关性。
这样，有关数据的趋势、变化和之间的关联信息便可被发现。
关联分析的过程包括以下几个部分：- 项目集的转换。
数据挖掘算法的工作原理
数据挖掘算法的工作原理数据挖掘是指从大量数据中抽取出有价值的信息，并据此进行商业决策或作出预测。
而数据挖掘算法则是数据挖掘的核心工具之一。
本文将介绍几种常见的数据挖掘算法，并详细讲解它们的工作原理。
一、关联规则算法关联规则算法是一种用来发现不同数据项之间的关联关系的方法。
它常用于超市购物篮分析，以确定顾客在购买某种商品时，与之相关联的其他商品有哪些。
该算法的工作原理基于“支持度”和“置信度”两个指标。
首先，通过计算每个数据项出现的频率，确定它们的支持度。
然后，根据支持度来计算各种商品组合的置信度。
最终得出的关联规则，将帮助商家了解到某种商品被购买时，其他商品同时被购买的概率。
二、分类算法分类算法是一种通过在数据实例上构建分类模型，来预测新实例类别的方法。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
以决策树算法为例，其工作原理如下：首先，根据已知分类的实例集合，构建一棵树，其中每个节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个取值。
树的构建过程通过计算各个特征的信息增益或信息熵来选择最佳拆分点。
然后，将新的实例从树的根节点开始沿着分支进行分类，直到达到叶子节点，从而得出预测结果。
三、聚类算法聚类算法是一种将数据集划分成多个不同组别或簇的方法，每个簇内的数据相似度较高，而不同簇之间的数据差异较大。
聚类算法可以帮助我们发现数据集中的隐藏模式或群组。
K-means算法是一种常见的聚类算法，其工作原理如下：首先，随机选择K个中心点（代表聚类的中心）。
然后，将数据点分配到最近的中心点所代表的簇。
接下来，重新计算每个簇的中心，并更新簇的分配。
重复以上步骤，直到簇的分配不再改变或达到预定的迭代次数为止。
四、预测算法预测算法是一种通过对数据的分析和建模，来预测未来事件或趋势的方法。
其中，线性回归、逻辑回归和神经网络是应用最广泛的预测算法。
以线性回归为例，其工作原理如下：首先，通过拟合线性方程来找到最佳的回归模型。
数据挖掘原理 算法及应用第3章 关联规则挖掘
第3章
关联规则挖掘
图3-1 搜索候选项集和频繁项集过iori算法和它的相关过程的伪代码。
算法3.1
Apriori (发现频繁项目集)
输入： 数据集D、最小支持数minsup_count。 输出： 频繁项目集L。 (1) L1={large 1-itemsets}; //所有支持数不小于 minsup_count 的1
第3章
关联规则挖掘
(1) 发现频繁项目集：通过用户给定的最小支持度， 寻找所有频繁项目集，即满足支持度Support不小于 Minsupport的所有项目子集。发现所有的频繁项目集是形 成关联规则的基础。 (2) 生成关联规则：通过用户给定的最小可信度， 在 每个最大频繁项目集中，寻找置信度不小于Minconfidence 的关联规则。
l2 是可连接的，即l1［1］=l2［1］∧l1［2］=l2［2］
∧…∧l1［k-1］<l2［k-1］。条件l1［k-1］<l2［k-1］可以
保证不产生重复，而按照L1，L2， …，Lk-1，Lk， …，Ln
次序寻找频繁项集可以避免对事务数据库中不可能发生的
项集所进行的搜索和统计的工作。连接l1、l2的结果项集是l1 ［1］、l1［2］、 …、 l1［k-1］、l2［k-1］。
第3章
关联规则挖掘
第 3章
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10
关联规则挖掘
基本概念 关联规则挖掘算法 Apriori改进算法 不候选产生挖掘频繁项集 使用垂直数据格式挖掘频繁项集 挖掘闭频繁项集 挖掘各种类型的关联规则 相关分析 基于约束的关联规则 矢量空间数据库中关联规则的挖掘
第3章
关联规则挖掘
数据挖掘算法的原理与实现
数据挖掘算法的原理与实现数据挖掘算法是指通过分析、挖掘数据中隐藏的规律和属性，从中发现有用的信息的方法。
它在各个领域都有广泛的应用，例如商业、金融、医疗、社交媒体等。
数据挖掘算法的原理和实现需要了解其基本流程、常用算法和应用场景。
一、基本流程数据挖掘算法的基本流程包括数据预处理、特征选择、建模和评估。
数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和筛选，使其适合后续处理。
特征选择是根据数据的重要性和相关性，选择最具代表性的特征。
建模是通过数据挖掘算法来建立模型，提取数据中的规律和关系。
评估是通过一定的指标和方法，对模型的成效进行评估和优化。
二、常用算法1.分类算法分类算法是将数据分成多个类别的算法。
其中，决策树是一种简单而强大的分类算法，通过对数据的分裂和判断，形成一棵树状结构，每个叶子节点代表一个分类。
SVM（支持向量机）是一种有监督学习的分类算法，通过寻找最优分割超平面来区分不同类别。
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算先验概率和条件概率来进行分类。
2.聚类算法聚类算法是将数据划分成多个组或类的算法。
其中，K均值算法是一种常用的聚类算法，它通过不断调整质心位置，使同一类别的数据点距离质心最近，不同类别的数据点距离质心最远。
层次聚类算法是一种将数据点不断合并的算法，它通过距离矩阵和聚类树来表示不同数据点之间的距离和聚类关系。
DBSCAN算法是一种密度聚类算法，通过密度和距离的概念来寻找类别，并可发现任意形状的类别。
3.关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是一种用来发现数据中不同属性之间关系的算法。
其中，Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过搜索频繁项集和关联规则，来发现数据中的相关性，如购物篮中的商品关系。
三、应用场景数据挖掘算法广泛应用于各种领域，如商业、金融、医疗、社交媒体等。
在商业领域中，数据挖掘算法可以用于推荐系统、市场分析和预测等方面。
在金融领域中，数据挖掘算法可以用于欺诈检测、风险控制和交易分析等方面。
数据挖掘算法原理与应用
数据挖掘算法原理与应用数据挖掘是一种从大规模数据中发现模式和信息的过程。
它涉及使用各种技术和算法来分析数据集，以发现有价值的信息。
数据挖掘算法是实现这一目标的关键。
本文将介绍数据挖掘算法的原理和应用，并分析其中涉及的一些重要算法。
一、数据挖掘算法原理1. 线性回归算法线性回归是一种用于预测数值型目标变量的算法。
它基于最小二乘法，通过拟合一个线性方程来预测目标变量的值。
该算法基于输入变量与输出变量之间的线性关系。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它基于输入变量与输出变量之间的条件概率关系。
朴素贝叶斯算法假设输入变量之间是相互独立的，但在实际应用中，这一假设往往不成立。
3. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过在特征空间中构建决策树，将数据集划分为不同的子集，以实现分类。
决策树算法易于理解和解释，因此在实际应用中被广泛使用。
4. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过在特征空间中构建一个超平面，将不同类别的样本分隔开来。
支持向量机算法具有较好的泛化能力，适用于处理高维数据和非线性分类问题。
5. 聚类算法聚类算法是一种用于识别数据中相似样本群体的算法。
它将数据集划分为多个独立的类别，每个类别中的样本具有较高的相似度。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
二、数据挖掘算法的应用1. 市场营销数据挖掘在市场营销中有着广泛的应用。
通过分析顾客的购买历史和行为模式，可以预测他们的购买倾向，并为他们提供个性化的推荐。
同时，数据挖掘还可以帮助企业发现潜在客户，优化产品定价和促销策略，提高市场竞争力。
2. 银行业在银行业，数据挖掘可以应用于信用评估、诈骗检测和客户关系管理等方面。
通过分析客户的历史交易记录和信用数据，可以评估他们的信用风险，并为他们提供个性化的金融产品。
同时，数据挖掘还可以检测异常交易和欺诈行为，保护客户的资产安全。
数据挖掘的原理与方法
01 分类问题
ROC曲线
理想情况下， TP应该接近1， FP应该接近0。
比如Threshold 最大时TP=FP=0， 对应于原点； Threshold最小 时，TN=FN=0， 对应于右上角的 点(1,1)
01 分类问题
02 聚类及其它数 据挖掘问题
02 聚类
分类 按照某种标准 给对象贴标签， 再根据标签来 区分归类
混淆矩阵（误差矩阵）
真实值是positive，模型认为是 positive的数量（True Positive=TP） 真实值是positive，模型认为是 negative的数量 （False Negative=FN）：这就是统 计学上的第一类错误（Type I Error） 真实值是negative，模型认为是 positive的数量 （False Positive=FP）：这就是统 计学上的第二类错误（Type II Error） 真实值是negative，模型认为是 negative的数量 （True Negative=TN）
聚类 事先没有“标 签”,而通过某 种成团分析找出 事物之间存在聚 集性原因的过程。
02分层聚类
02 聚类
关联规则
数据挖掘技术---线性回归
线性回归
聚类
Garbage input garbage output
输入垃圾 输出垃圾
03 隐私保护与并行计算
03隐私保护与并行计算
03隐私保护与并行计算
03隐私保护与并行计算
随机问 卷题目
++
宏观做数据挖掘怎么做？
数 据 算 法 计 算 平 台
04 迷雾重重
看待问题一定 要全面，一定 要从不同的层 次，不同的角 度综合来考虑。
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
1.密度聚类分析：
原理：密度聚类分析是指通过测量数据对象之间的密度（density）
来将其聚成几个聚类的一种聚类分析方法。
它把距离邻近的数据归入同一
类簇，并把不相连的数据分成不同的类簇。
实现：通过划分空间中每一点的邻域来衡量数据点之间的聚类密度。
它将每个数据点周围与它最近的K个数据点用一个空间圆包围起来，以定
义该数据点处的聚类密度。
然后，可以使用距离函数将所有点分配到最邻
近的类中。
2.引擎树：
原理：引擎树（Search Engine Tree，SET）是一种非常有效的数据
挖掘方法，它能够快速挖掘关系数据库中指定的有价值的知识。
实现：SET是一种基于决策树的技术，通过从关系数据库的历史数据
中提取出有价值的信息，来建立一种易于理解的引擎树，以及一些有益的
信息发现知识，以便用户快速找到想要的信息。
SET对原始数据进行一系
列数据挖掘处理后，能够提取出其中模式分析的信息，从而实现快速、高
效的引擎。
3.最大期望聚类：
原理：最大期望聚类（Maximization Expectation Clustering，MEC）是一种有效的数据挖掘算法，它可以自动识别出潜在的类簇结构，提取出
类簇内部的模式，帮助用户快速完成类簇分析任务。
数据挖掘算法的原理与应用
数据挖掘算法的原理与应用随着互联网的飞速发展，人们每天都在产生海量的数据。
这些数据中蕴含着丰富的信息，对于企业和个人来说，如何从中发掘出有价值的信息则成为了一个重要的问题。
而数据挖掘便是解决该问题的一种有效方法。
数据挖掘，即从大量数据中发掘出潜在的、以前未知的、有用的、可理解的模式和知识的过程。
为了进行数据挖掘，需要借助于各种数据挖掘算法。
1. 数据挖掘算法的分类根据其能力和性质，数据挖掘算法可以分为三种类型：聚类（Clustering）、分类（Classification）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）。
聚类，也被称为无监督学习，在挖掘数据过程中不需要任何先验知识，把数据集合数据种类相同、数据相近的数据分成一组，这些组之间应该尽可能的不同。
聚类算法常用的有K-Means、DBSCAN和层次聚类等。
分类，也被称为有监督学习，即通过一定的模型，将样本数据集合映射到类标签集合中。
分类算法常用的有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
关联规则挖掘，也被称为关联性分析，主要用于挖掘不同属性之间存在的关联关系。
关联规则挖掘常用的有Apriori和FP-Growth等。
2. 数据挖掘算法的原理数据挖掘算法的实现都基于一些基本原理，这其中最重要的三个原理分别是：相似性、频繁模式和分类。
（1）相似性相似性，是基于某个数值度量的比较两个对象的相似程度。
常见的度量包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
在聚类算法和分类算法中，相似性是判断两个数据对象是否属于同一类别的常用判别标准。
（2）频繁模式频繁模式，是指数据集中出现频率高的子集。
例如，在一份销售数据中，经常一起出现的商品组合被称作频繁项集。
频繁项集的发掘是关联规则挖掘的核心部分。
常用的频繁项集发掘算法有Apriori和FP-Growth算法。
（3）分类分类的目的是通过数据样本的特征值，将数据样本分为不同的类别。
在分类算法中，通过训练分类器模型，对未知数据进行判别并分配到相应的类别中。
数据挖掘原理与算法
数据挖掘原理与算法数据挖掘原理以及其相关算法描述如下：1. 数据挖掘原理数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息的过程。
其基本原理包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估。
数据预处理阶段包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是处理缺失数据、异常数据和噪声数据，以保证数据质量；数据集成是将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集；数据变换是对数据进行转换、归一化或标准化；数据规约是通过选择合适的属性、维度或实例来降低数据规模。
特征选择阶段是从所有特征中选择最相关的特征来构建模型。
常用的特征选择算法有过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
模型构建阶段是选择适当的算法来建立数据挖掘模型。
常用的算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类、关联规则等。
模型评估阶段是对构建好的模型进行评估和验证。
评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。
2. 数据挖掘算法2.1 决策树算法决策树算法通过构建一棵树来进行分类或回归。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.2 支持向量机算法支持向量机算法是一种通过找到一个最优超平面来进行分类或回归的方法。
它将数据映射到高维空间中，并找到一个可以将数据分割开的超平面。
2.3 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，可以用于分类和文本挖掘。
它通过计算给定条件下的类别概率来进行分类。
2.4 聚类算法聚类算法将相似的数据对象归为一类，不相似的对象归为不同类。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN算法。
2.5 关联规则算法关联规则算法可以从大规模数据集中发现属性之间的关联关系。
常用的关联规则算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
以上是数据挖掘的基本原理以及常用算法，它们可以通过预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤来进行数据挖掘任务。
数据挖掘原理基本概念与算法介绍
DBSCAN
基于密度的聚类，能够发现任意形状的集群。
ABCD
层次聚类
通过迭代将数据点或集群组合成更大的集群，直 到满足终止条件。
谱聚类
利用数据的相似性矩阵进行聚类，通过图论的方 法实现。
关联规则挖掘
Apriori算法
用于频繁项集挖掘和关联规则学习的算法。
FP-Growth算法
通过频繁模式树（FP-tree）高效地挖掘频繁项集和关联规则。
数据挖掘原理基本 概念与算法介绍
contents
目录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘的基本概念 • 数据挖掘算法介绍 • 数据挖掘实践与案例分析
01
CATALOGUE
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
总结词
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。
详细描述
数据挖掘是一种从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。这些信息可以是有关数据的特定模式、 趋势、关联性或异常。数据挖掘广泛应用于各种领域，如商业智能、医疗保健、金融和科学研究。
分类算法
决策树分类
通过构建决策树对数据进行分类，核心是特 征选择和剪枝。
K最近邻（KNN）
根据数据点的k个最近邻居的类别进行分类 。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类 方法。
支持向量机（SVM）
构建超平面以将数据分隔到不同的类别中。
聚类算法
K均值聚类
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。
数据挖掘的起源与发展
总结词
数据挖掘起源于20世纪80年代，随着数 据库和人工智能技术的发展而发展。
VS
详细描述
数据挖掘的起源可以追溯到20世纪80年 代，当时数据库系统日益庞大，人们开始 意识到需要一种方法来分析和利用这些数 据。随着人工智能和机器学习技术的进步 ，数据挖掘在90年代得到了快速发展。 现代的数据挖掘技术已经融合了多种学科 ，包括统计学、数据库技术、机器学习和 人工智能。
数据挖掘算法原理
数据挖掘算法原理数据挖掘是指通过从大量数据中发掘隐含的、以往未知的、有用的信息和模式的过程。
而数据挖掘算法则是支持这一过程的核心工具。
本文将介绍数据挖掘算法的原理。
一、数据挖掘算法概述数据挖掘算法是应用于数据挖掘任务的数学和统计技术。
它们可以帮助识别、揭示和解释数据中的模式和关系。
在数据挖掘中，常用的算法包括分类算法、聚类算法、关联规则算法等。
这些算法运用不同的数学和统计原理来处理不同的挖掘任务。
二、分类算法原理分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一。
它通过将数据集划分为不同的类别来对数据进行分类。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法的原理各不相同，但都是通过学习已知类别的训练数据，构建一个分类模型来对未知数据进行分类。
三、聚类算法原理聚类算法用于将数据集中的对象按照其相似性进行分组。
聚类算法的目标是让组内的对象尽可能相似，而组间的对象相异。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类等。
这些算法的原理是通过计算对象之间的相似性度量，将相似的对象归为一个组。
四、关联规则算法原理关联规则算法用于发现数据中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常出现的项的集合，而关联规则是指项集之间的关系。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-growth算法等。
这些算法的原理是通过扫描数据集，计算项集的支持度和置信度来发现频繁项集和关联规则。
五、其他数据挖掘算法原理除了分类、聚类和关联规则算法，还有许多其他的数据挖掘算法。
例如，异常检测算法用于识别与大部分数据不同的异常对象；推荐系统算法用于根据用户的历史行为来推荐给他们相关的产品或服务；回归算法用于建立因变量和自变量之间的关系模型等。
每个算法都有不同的原理和适用场景。
结论数据挖掘算法是数据挖掘的核心工具，通过应用数学和统计原理来揭示数据中的模式和关系。
本文介绍了分类算法、聚类算法、关联规则算法以及其他常用的数据挖掘算法的原理。
了解这些算法的原理，可以帮助我们选择合适的算法来处理不同的数据挖掘任务。
数据挖掘原理
数据挖掘原理数据挖掘是一种从大规模数据中提取有用信息的过程。
其主要目的是发现隐藏在数据背后的模式和关联，以便更好地理解数据并做出决策。
以下是数据挖掘的原理。
1. 数据收集在进行数据挖掘之前，必须先收集相关的数据。
这些数据可以来自各种来源，包括数据库、文件、网络等。
收集到的数据应该具有高质量和可靠性，以确保分析结果准确可信。
2. 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。
这包括清洗、转换和归一化等步骤。
清洗可以去除不完整、重复或无效的记录，转换可以将不同格式的数据统一为相同格式，归一化可以将不同范围的值缩放到相同范围内。
3. 数据挖掘算法选择合适的算法对预处理后的数据进行分析和挖掘。
常用算法包括分类、聚类、关联规则等。
分类算法用于将数据分为不同类别，聚类算法用于将相似的对象聚集在一起，关联规则算法用于发现事物之间的关联性。
4. 模型评估选择合适方法对模型进行评估以确定其准确性和可靠性。
评估方法包括交叉验证、ROC曲线等。
交叉验证是将数据集分为训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集测试模型的准确性。
ROC曲线是一种评估分类器性能的方法。
5. 模型应用根据挖掘结果进行决策或预测。
例如，可以根据分类算法对客户进行分类，以便制定更好的营销策略；可以使用聚类算法对产品进行分组，以便设计更好的产品组合。
6. 数据可视化将挖掘结果可视化以便更好地理解数据。
可视化可以使用图表、图形、地图等方式呈现数据。
通过可视化，用户可以更直观地了解数据背后的模式和关联。
以上就是数据挖掘的原理。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法和方法，并不断优化模型以提高准确性和效率。
数据挖掘的基础原理与方法
数据挖掘的基础原理与方法数据挖掘是一种从大量数据中发掘出隐含的、以前未知的、有用的信息和模式的过程。
它是通过应用统计学、机器学习、人工智能等相关领域的方法和算法，从大数据集中挖掘出有价值的知识。
在今天的大数据时代，数据挖掘成为许多领域中不可或缺的技术手段。
本文将介绍数据挖掘的基础原理与方法。
一、数据挖掘的定义与目标数据挖掘是指通过挖掘数据背后的特征和模式，发掘出对决策和行动具有积极影响的知识。
其目标包括但不限于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等。
数据挖掘的过程主要包括数据的采集、数据的预处理、特征选择与提取、模型建立和评估等几个基本步骤。
二、数据挖掘的基础原理1. 统计学基础统计学是数据挖掘的基础，它提供了对数据进行描述、分析和预测的方法和技术。
常用的统计学方法包括概率论、假设检验、回归分析等，这些方法可以对数据进行描述和区分，帮助我们理解数据的特点和规律。
2. 机器学习基础机器学习是数据挖掘的核心技术之一，它通过构建模型和算法，自动地从数据中学习规律和知识。
常用的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
机器学习可以根据样本数据自动地进行模式识别和预测，为数据挖掘提供了有效的工具。
三、数据挖掘的方法1. 预测与分类预测是指根据已有数据的特征和模式，推测未来或未知数据的特征和模式。
而分类是预测的一种特殊形式，它将数据集划分为不同的类别。
预测和分类常用的方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类聚类是将数据集中的个体或对象，按照相似性进行分组或分类的过程。
聚类的目标是使得组内的个体或对象尽量相似，组间的个体或对象尽量不相似。
常用的聚类方法包括K-means聚类、层次聚类等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是通过分析数据集中的项集和关联规则，发现事物之间的关联性和依赖性。
关联规则挖掘常用的方法有Apriori算法、FP-growth算法等。
四、数据挖掘的应用领域数据挖掘在众多领域中得到了广泛的应用。
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内容提要 基本概念与解决方法 经典的频繁项目集生成算法分析 Apriori算法的性能瓶颈问题 Apriori的改进算法
2012年2月16日星期四
1
3.1 基本概念与解决方法
关联规则挖掘（Association Rule Mining）是数据挖掘中研究较早而 且至今仍活跃的研究方法之一。 最早是由Agrawal等人提出的（1993）。最初提出的动机是针对购物 篮分析（Basket Analysis）问题提出的，其目的是为了发现交易数据 库（Transaction Database）中不同商品之间的联系规则。 关联规则的挖掘工作成果颇丰。例如，关联规则的挖掘理论、算法 设计、算法的性能以及应用推广、并行关联规则挖掘（Parallel Association Rule Mining）以及数量关联规则挖掘（Quantitive Association Rule Mining）等。 关联规则挖掘是数据挖掘的其他研究分支的基础。
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8） （9） （10） （11） L1 = {large 1-itemsets}; //所有1-项目频集 FOR （k=2; Lk-1≠Φ; k++） DO BEGIN Ck=apriori-gen（Lk-1）; // Ck是k-候选集 FOR all transactions t∈D DO BEGIN Ct=subset（Ck，t）; // Ct是所有t包含的候选集元素 FOR all candidates c∈ Ct DO c.count++; END Lk={c∈Ck |c.count≥minsup_count} END L= ∪Lk;
证明 设X是一个项目集，事务数据库T 中支持X 的元组数为s。对X 的任一非空子集为Y，设T中支持Y的元组数为s1。 根据项目集支持数的定义，很容易知道支持X 的元组一定支持Y， 所以s1 ≥s，即support（Y） ≥ support（X）。 按假设：项目集X 是频繁项目集，即support(X)≥ minsupport， 所以support（Y）≥ support（X）≥ minsupport，因此Y是频繁 项目集。□
2012年2月16日星期四
3
支持度与频繁项目集
定义3 定义3-1（项目集的支持度）. 给定一个全局项目集I和数据 项目集的支持度） 库D，一个项目集I1⊆I在D上的支持度（Support）是包含I1 的事务在D中所占的百分比：support（ I1 ）=|| {t∈ D | I1 ⊆t}|| / || D||。 定义3 定义3-2（频繁项目集）.给定全局项目集I和数据库D ，D ） 中所有满足用户指定的最小支持度（Minsupport）的项目 集，即大于或等于minsupport的I的非空子集，称为频繁项 目集（频集：Frequent Itemsets）或者大项目集（Large Iitemsets）。在频繁项目集中挑选出所有不被其他元素包 含的频繁项目集称为最大频繁项目集（最大频集： Maximum Frequent Itemsets）或最大大项目集 （Maximum Large Iitemsets）。
第1个子问题是近年来关联规则挖掘算法研究的重 点。
2012年2月繁项目集生成算法分析
项目集空间理论 经典的发现频繁项目集算法 关联规则生成算法
2012年2月16日星期四
7
3.2.1 项目集空间理论
Agrawal等人建立了用于事务数据库挖掘的项目集格空 间理论（1993, Appriori 属性）。 定理3 定理3-1（ Appriori 属性1）. 如果项目集X 是频繁项目集， ） 那么它的所有非空子集都是频繁项目集。
2012年2月16日星期四
12
例3-1
下表给出一个样本事务数据库，并对它实施Apriori算法。
TID 1 2 3
Itemset A,B,C,D B,C,E A,B,C,E
TID 4 5
Itemset B,D,E A,B,C,D
2012年2月16日星期四
13
Apriori算法例子
Minsupport=40%
算法3-4 从给定的频繁项目集中生成强关联规则 算法3
Rule-generate（L，minconf） （1） FOR each frequent itemset lk in L （2） genrules（ lk ， lk）;
算法3-4的核心是genrules递归过程，它实现一个 频繁项目集中所有强关联规则的生成。
2012年2月16日星期四
16
Rule-generate算法例子
Minconfidence=80%
序号 1 2 3 4 5 6 lk 235 235 235 235 235 235 xm-1 23 2 3 25 5 35 confidence 100% 67% 67% 67% 67% 100% support 50% 50% 50% 50% 50% 50% 规则（是否是强规则） 23 5（是） 2 35（否） 3 25（否） 25 3（否） 5 23（否） 35 2（是）
{1 3} {2 3} {2 5} {3 5} 2 2 3 2
itemset sup {1 2} 1 {1 3} 2 {1 5} 1 {2 3} 2 {2 5} 3 {3 5} 2
C2 itemset {1 2} Scan D
{1 {1 {2 {2 {3 3} 5} 3} 5} 5}
C3 itemset
2012年2月16日星期四
9
apriori-gen过程
算法apriori中调用了apriori-gen（Lk-1），是为了 通过（k-1）-频集产生K-侯选集。
（1） FOR all itemset p∈ Lk-1 DO （2） FOR all itemset q∈Lk-1 DO （3） IF p.item1=q.item1， …， p.itemk-2=q.itemk-2， p.itemk-1 < q.itemk-1 THEN BEGIN （4） c= p∞q;//把q的第k-1个元素连到p后 （5） IF has_infrequent_subset（c， Lk-1） THEN （6） delete c;//删除含有非频繁项目子集的侯选元素 （7） ELSE add c to Ck; （8） END （9） Return Ck;
{2 3 5}
2012年2月16日星期四
Scan D
L3 itemset sup {2 3 5} 2
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3.2.3 关联规则生成算法
根据上面介绍的关联规则挖掘的两个步骤，在得 到了所有频繁项目集后，可以按照下面的步骤生 成关联规则：
对于每一个频繁项目集l，生成其所有的非空子集； 对于l 的每一个非空子集x，计算Conference（x），如 果Confidence（x）≥minconfidence，那么“x （lx）”成立。
2012年2月16日星期四
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关联规则挖掘基本过程
关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题：
发现频繁项目集: 1. 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所 有频繁项目集或者最大频繁项目集。 生成关联规则: 2．生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频 繁项目集中，寻找关联规则。
2012年2月16日星期四
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可信度与关联规则
定义3 定义3-3（关联规则与可信度）.给定一个全局项目 关联规则与可信度） 集I和数据库D，一个定义在I和D上的关联规则形 如I1⇒I2，并且它的可信度或信任度或置信度 （Confidence）是指包含I1和I2的事务数与包含I1的 事务数之比，即 Confidence（I1⇒I2）= support（I1∪I2）/ support（I1）， 其中I1，I2⊆I，I1∩I2=Ф。 定义3 强关联规则） 定义3-4（强关联规则）. D在I上满足最小支持度 和最小信任度（Minconfidence）的关联规则称为 强关联规则（Strong Association Rule）。
定理3-2（ Appriori 属性2）.如果项目集X 是非频繁项目 定理3 ） 集，那么它的所有超集都是非频繁项目集。
证明 （略）
2012年2月16日星期四
8
3.2.2 经典的发现频繁项目集算法
1994年，Agrawal 等人提出了著名的Apriori 算 法。 算法3 算法3-1 Apriori（发现频繁项目集）
has_infrequent_subset（c， Lk-1），判断c是否加入
到k-侯选集中。
2012年2月16日星期四
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发现算法解决的是关联规则挖掘的第一个问题 关联规则分为布尔关联规则和多值规则 多值关联规则都转化为布尔关联规则来解决，因 此先介绍布尔关联规则算法 Apriori，AprioriTid
2012年2月16日星期四
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算法算法-递归测试一个频集中的关联规则 算法3-5 递归测试一个频集中的关联规则
genrules（lk: frequent k-itemset， xm: frequent m-itemset） （1）X={（m-1）-itemsets xm-1 | xm-1 in xm }； （2）FOR each xm-1 in X BEGIN （3） conf = support（lk）/support（xm-1）; （4） IF （conf ≥minconf） THEN BEGIN （5） print the rule “xm-1 （ lk-xm-1），with support = support（lk）， confidence=conf”; （6） IF （m-1 > 1） THEN //generate rules with subsets of xm-1 as antecedents （7） genrules（lk， xm-1）; （8） END （9）END；