数据挖掘第二章
数据挖掘第三版第二章课后习题答案
1.1什么是数据挖掘？（a）它是一种广告宣传吗？（d）它是一种从数据库、统计学、机器学和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？（c）我们提出一种观点，说数据挖掘是数据库进化的结果，你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能结合该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式知识领域做相同的事（d）当把数据挖掘看做知识点发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤答：数据挖掘比较简单的定义是：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传，而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要，使得数据挖掘变得更加有必要。
因此，数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。
数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换，而是来自多学科，例如数据库技术、统计学，机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。
数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展，导致了用于数据管理的有效机制，包括数据存储和检索，查询和事务处理的发展。
提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。
因此，出于这种必要性，数据挖掘开始了其发展。
当把数据挖掘看作知识发现过程时，涉及步骤如下：数据清理，一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程；数据集成，多种数据源可以组合在一起；数据选择，从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换，数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作；数据挖掘，基本步骤，使用智能方法提取数据模式；模式评估，根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；知识表示，使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识1.3定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析。
数据挖掘第一与第二章PPT课件
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
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数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
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数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
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数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
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挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
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数据挖掘技术的定义
• 定义：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.
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第2章 数据预处理与相似性
等宽分箱法
将数据总记录数均匀分为n等份，每 份包含的数据个数相同。如果n=10， 那么每一份中将包含大约10%的数 据对象。
等频法可能将具有不相同类标号的 相同属性值分入不同的箱中以满足 箱中数据固定个数的条件。
等频分箱法
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x ' x min (new _ max new _ min) new _ min max min
将x转换到区间[new_min,new_max]中，结果为 。这种方法有一个缺 陷就是当有新的数据加入时，可能导致max,min值的变化，需要重新 定义。如果要做0-1规范化，上述式子可以简化为：
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2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
连续属性离散化的问题本质是：决定选择多少个分割点和确定分割点位置。任务可分为两个步骤 完成。首先将连续属性排序，并通过指定n-1个分割点把它们分成n个区间。然后，将一个区间中 的所有值映射到相同的分类值。
将排好序的数据从最小值到最大值 均匀划分成n等份，每份的间距是相 等的。假设A和B分别是属性值的最 小值和最大值，那么划分间距为 w=(B-A)/n
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系，相互之间有一定的复杂依 赖关系，构成图形或网状结构，如互联网中的超链接。
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的，分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言：“Garbage-InGarbage-Out”，这句话同样适用于 数据科学。
数据挖掘2
（4）数据压缩技术 （5）复合键码技术 （6）有效地装载数据
2. 数据存储技术
数据的存储技术包含多介质存储设备的管 理技术，数据存储的控制技术，数据的并行存 储与管理技术，可变长技术和锁切换技术、双 层环境等。
3. 数据仓库接口技术
（1）多技术的接口：对于数据仓库的创建和运行来说，能够 使用各种不同的技术获取或传送数据是很重要的。 （2）语言的接口：数据仓库的实际应用必须依赖某种语言来 完成，典型的数据仓库语言接口必须满足如下要求：
• • • • 能够一次访问一条记录或一组数据 能够确保索引可以满足用户需要 有SQL接口 能够插入、删除和更新数据
（3）数据加载技术
2.2 数据仓库中的数据
2.2.1数据仓库的数据组织
1.数据仓库组成 （1）数据仓库管理部分 数据仓库的数据来自多个数据源，包括企业内 部数据和市场调查与分析的外部数据。数据仓库管 理部分的组成包括：
图2-11 企业数据模型
财务部门 销售收入帐 应收帐 应付帐 成本帐 销售部门 销售计划 销售合同 销售统计 人事部门 员工业绩记录 员工技能情况 员工薪酬表 财务 销售
企业数据模型
人事
…….. …..
…….
（2）星型数据模型 星型数据模型将数据分为两类：事实和维。星 型模型是数据的图形视图。星形的中心是事实表 （有时称为主表），其中存放要考查的数据—事实。 在事实表的外围是维表（有时称为副表、维度表）， 主要存储事实的特征数据。每个维表利用维关键字 通过事实表中的外键被约束在事实表中的某一行， 以与事实表相关联。
这种方式在提高性能和可靠性、降低数据传输 量以及保证数据的安全性等方面有来很大的好处。
2. 数据仓库的数据组织
数据仓库中数据的组织方式与数据库不同， 通常采用分级的方式进行组织。一般包括早期 细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高 度综合数据以及元数据五部分。 （1）早期细节数据：指存储过去的详细数据， 它反映了真实的历史情况。 （2）当前细节数据：指最近时期的业务数据， 它反映了当前业务的情况，数据量大，是数据 仓库用户最感兴趣的部分。
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
数据挖掘第一与第二章概述数据收集讲解学习
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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数据集的重要特性
• 维度(Dimensionality) – 数据集的维度是数据集中的对象具有的属性数目 – 维灾难（Curse of Dimensionality） – 维归约（dimensionality reduction）
• 稀疏性(Sparsity) – 具有非对称特征的数据集，一个对象的大部分属性上的值都为 0 – 只存储和处理非零值
数据
– 数据中的联系
• 如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文 档中元素之间的父子联系
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数据挖掘导论
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挑战4
• 数据的所有权与分布
– 数据地理上分布在属于多个机构的资源中
• 需要开发分布式数据挖掘技术
– 分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括
• (1) 如何降低执行分布式计算所需的通信量？ • (2) 如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果？ • (3) 如何处理数据安全性问题？
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
Single 85K
Yes
Married 75K
No
Single 90K
Yes
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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记录数据: 数据矩阵
• 如果一个数据集族中所有数据对象都具有相同的数 值属性值，则数据对象可以看做多维空间中的点， 每个维代表对象的一个不同属性。
2.1 数据类型
• 数据集的不同表现在很多方面。例如， 某些数据集包含时间序列或者彼此之间具 有明显联系的对象。毫不奇怪，数据的类 型决定我们应使用何种工具和技术来分析 数据。此外，数据挖掘研究常常是为了适 应新的应用领域和新的数据类型的需要而 展开的。
数据挖掘概念和实践指南
数据挖掘概念和实践指南第一章：数据挖掘简介数据挖掘（Data Mining）是一种通过发现并提取大规模数据中隐藏的模式、关联和信息的方法。
它是在统计学、机器学习和数据库系统等多个领域的基础上发展起来的，主要用于帮助人们从大规模数据中获取有用的知识和信息。
第二章：数据挖掘的基本任务数据挖掘可以分为多个任务，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类任务是根据给定的数据特征和已知的类别标签，构建一个模型，用于对新样本进行分类。
聚类任务是将数据集中的样本划分为若干个子集，每个子集之间的数据相似性较高。
关联规则挖掘任务是寻找数据集中不同项之间的关联关系。
异常检测任务是发现与正常模式相异或异常的数据。
预测任务是通过已有的数据和模型，对未来的数据进行预测。
第三章：数据挖掘的方法和技术数据挖掘有多种方法和技术，其中最常用的是机器学习方法。
机器学习方法可以分为监督学习和无监督学习。
监督学习是根据已知的数据标签构建一个模型，并利用该模型对新样本进行分类或预测。
无监督学习是在没有已知数据标签的情况下，通过发现数据的内在结构和模式，进行聚类和关联规则挖掘。
此外，还有其他方法和技术，如决策树、神经网络、支持向量机、深度学习和遗传算法等。
这些方法和技术可以根据具体任务和数据特征的不同选择合适的方法进行处理。
第四章：数据挖掘的应用领域数据挖掘在多个领域中得到了广泛的应用。
在商业领域中，数据挖掘被用于市场分析、客户关系管理、广告推荐和风险评估等。
在医疗领域中，数据挖掘可以辅助医生进行疾病诊断、药物发现和预测流行病等。
在金融领域中，数据挖掘被用于信用评估、欺诈检测和投资决策等。
在社交媒体领域中，数据挖掘可以帮助分析用户行为和推荐个性化内容。
第五章：数据挖掘的实践指南在实践数据挖掘时，以下几点需要特别注意：1. 数据预处理：数据挖掘的结果受到数据质量的影响，因此需要对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以保证数据的准确性和一致性。
数据挖掘与知识发现(第二章)
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属性的类型也可以用不改变属性意义的变换来描述:
例: 如果长度分别用米和英尺度量，其属性意义是否有变化。计算平均长 度时，有什么变化？ 例:温度 我们说“温度2度是1度的两倍”,用下列哪种测量有意义? 绝对标度?摄氏度?华氏度?
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三、非对称的属性
对于非对称的属性，只有非零值才是重要的
例1：对象是学生，属性是学生是否选修某门大学课程。对某个学生，如果他选 择了对应某属性的课程，则该属性取1，否则取0。
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稀疏数据矩阵
数据矩阵的特殊形式 属性类型相同 非对称
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三、基于图形的数据
带有对象之间联系的数据
数据对象映射到图中的结点 对象之间的联系用对象之间和链、方向、权值表示
2 5 2 5 1
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具有图形对象的数据
若对象具有结构（包含具有联系的子对象），则对象常用图形表示
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一、测量误差和数据收集错误
测量误差：
测量过程中导致的问题，在某种程度上，记录的值与实际值不符 例: 一个人连续两次测量体重，得到的值不一样
数据收集错误：
遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象 例: 一类特定种类动物研究可能包含了其他相关种类的动物，他们只是表面上与要 研究的种类相似。
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二、属性类型
属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同 属性类型告诉我们，属性的哪些性质反映在用于测量他的 值中。 例1：雇员年龄与ID号 这两个属性都可以用整数表示 雇员的平均年龄有意义，而平均ID却无意义 年龄有最大最小值，而整数却无此限制 但用整数来表示时，并未暗示有限制
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例2：线段长度
TID
Items
数据挖掘导论第一二章_924
2.3.4特征创建
常常可以由原来的属性创建新的属性集，更有效地捕获数据集中的重要信息。三种创建新属性的相关方法：特征提取、映射数据到新的空间和特征构造。
特征提取(feature extraction)：由原始数据数据创建新的特征集称作特征提取。最常用的特征提取技术都是高度针对具体领域的。因此，一旦数据挖掘用于一个相对较新的领域，一个关键任务就是开发新的特征和特征提取方法。
首先定义测量误差和数据收集错误，然后进一步考虑涉及测量误差的各种问题：噪声、伪像、偏倚、精度和准确度。最后讨论可能同时涉及测量和数据收集的数据质量问题：离群点、遗漏和不一致值、重复数据。
测量误差(measurement error)指测量过程中导致的问题。
数据收集错误(data collection error)指诸如遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象等错误。
过滤方法(filter approach)：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行前进行特征选择。
包装方法(wrapper approach)：这些方法将目标数据挖掘算法作为黑盒，使用类似于前面介绍的理想算法，但通常不枚举所有可能的子集来找出最佳属性子集。
过滤方法和包装方法唯一的不同是它们使用了不同的特征子集评估方法。对于包装方法，子集评估使用目标数据挖掘算法；对于过滤方法，子集评估技术不同于目标数据挖掘算法。搜索策略可以不同，但是计算花费应当较低，并且应当找到最优或近似最优的特征子集。通常不可能同时满足这两个要求，因此需要这种权衡。搜索的一个不可缺少的组成部分是评估步骤，根据已经考虑的子集评价当前的特征子集。这需要一种评估度量，针对诸如分类或聚类等数据挖掘任务，确定属性特征子集的质量。对于过滤方法，这种度量试图预测实际的数据挖掘算法在给定的属性集上执行的效果如何；对于包装方法，评估包括实际运行目标数据挖掘应用，子集评估函数就是通常用于度量数据挖掘结果的判断标准。
数据挖掘原理与算法02精品PPT课件
2020/10/8
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数据的选择与整理
没有高质量的数据就不可能有高质量的挖掘结果。为了得 到一个高质量的适合挖掘的数据子集，一方面需要通过数 据清洗来消除干扰性数据，另一方面也需要针对挖掘目标 进行数据选择。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据 集合，缩小处理范围，提高数据采掘的质量。数据选择可 以使后面的数据挖掘工作聚焦到和挖掘任务相关的数据子 集中。不仅提高了挖掘效率，而且也保证了挖掘的准确性。
2020/10/8
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1.问题定义阶段的功能
KDD是为了在大量数据中发现有用的令人感兴趣 的信息，因此发现何种知识就成为整个过程中第 一个也是最重要的一个阶段。
在问题定义过程中，数据挖掘人员必须和领域专 家以及最终用户紧密协作
一方面了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清 用户要求，确定挖掘的目标等要求；
本章也对KDD系统项目的过程化管理、交互式数据挖掘过 程以及通用的KDD原型系统进行讨论，使读者从软件项目 管理角度来更好地理解KDD过程。最后对数据挖掘语言的 类型和特点进行介绍。
2020/10/8
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知识发现是一个系统化的工作
从源数据中发现有用知识是一个系统化的工作。 首先必须对可以利用的源数据进行分析，确定合 适的挖掘目标。然后才能着手系统的设计和开发。
2020/10/8
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数据清洗与预处理
在开始一个知识发现项目之前必须清晰地定义挖掘目标。虽然挖掘的 最后结果是不可预测的，但是要解决或探索的问题应该是可预见的。 盲目性地挖掘是没有任何意义的。如果所集成的数据不正确，数据挖 掘算法输出的结果也必然不正确，这样形成的决策支持是不可靠的。 因此，要提高挖掘结果的准确率，数据预处理是不可忽视的一步。
数据挖掘 第二章 认识数据
Schneiderman@UMD: Tree-Map to support large data sets of a million items
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可视化复杂对象和关系
非数值数据的可视化: 文本与社交网络 标签云：用户产生标签的统计量可视化 除了文本数据，还有用 于可视化社交网络关系 的技术
(a) Income
(b) Credit Limit
(c) transaction volume
(d) age
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圆弓分割技术
圆弓分割是一种节约空间且简明扼要展示多维间关系的方法
(a) 在圆弓内表示一个数据记录
(b) 在圆弓内安排像素
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几何投影可视化
基于像素：对理解多维空间数据分布帮助不大
(trimodal)
经验公式: mean mode 3 (mean median )
中列数(midrange)
最大数和最小数的平均值
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对称数据和非对称数据
对称、正倾斜、负倾斜数据的中位 数、均值和众数
November 27, 2014
Data Mining: Concepts and Techniques
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数据统计常识
Quartiles, outliers and boxplots
四分位数 Quartiles: Q1 (25th percentile), Q3 (75th percentile) 四位分数极差 Inter-quartile range: IQR = Q3 – Q1 五数概括 Five number summary: min, Q1, median, Q3, max 盒图 Boxplot: 分布直观表示，体现五数概括 离群点 Outlier: 第三个四分位数之上或者第一个四分位数之下至少1.5 x IQR的值
数据挖掘——第二章认识数据PPT课件
合计
200
1
100
Mo＝商品广告
定序数据：中位数（median）
• 排序后处于中间位置上的值
• 用Me表示 • 不受极端值的影响
• 主要用于定序数据，也可用数值型数据， 但不能用于定类数据
• 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小
，即
最小 n
Xi Me
i 1
中位数
中位数位置N1 2
Me 12XNX21N2当 NX为 N2奇 1 数 当 时N为偶数时
• 定类尺度（列名尺度）：按照事物的某种 属性对其进行平行的分类或分组。
– 例：人口的性别（男、女）；企业的所有制性 质（国有、集体、私营等）
• 计量层次最低 • 对事物进行平行的分类 • 各类别可以指定数字代码表示 • 具有=或的数学特性 • 数据表现为“类别”
定类尺度
• 定类尺度只测度了事物之间的类别差，而对各 类之间的其他差别却无法从中得知，因此各类 地位相同，顺序可以任意改变。
四种计量尺度的比较
四种计量尺度的比较
定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度
分类（＝，≠ ）
√
√
√
√
排序（ < ，> )
√
√
√
间距（ + ，- ）
√
√
比值（ × ，÷）
√
“√”表示该尺度所具有的特性
四种计量尺度的区别与联系
• 高层次的计量尺度具有低层次计量尺度的全部特 性，但反之不行
• 可将高层次计量尺度的计量结果转换为低层次计 量尺度的计量结果，但不能反过来
• 对事物分类的同时给出各类别的顺序 • 比定类尺度精确 • 不仅可以测度类别差（分类），还可以测
数据挖掘导论 第二章 数据
Divorced 220K Single Married Single 85K 75K 90K
© Tan,Steinbach, Kumar
Introduction to Data Mining
Ratio
temperature in Kelvin, monetary quantities, counts, age, mass, length, electrical current
Attribute Level
Transformation
Comments
Nominal
Any permutation of values
‹#›
What is Data?
Collection of data objects and their attributes
Attributes
An attribute is a property or characteristic of an object
– Examples: eye color of a person, temperature, etc.
– ID has no limit but age has a maximum and minimum value
© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data Mining 4/18/2004 ‹#›
Measurement of Length
The way you measure an attribute is somewhat may not match the attributes properties.
《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。
数据挖掘 第2章--认识数据
二元属性
二元属性
二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，其中0通常表示该属性 不出现，而1表示出现。如果两种状态对应于true和false的话，二元属性又称布 尔属性。 如果一个事物的两种状态具有同等价值并且携带相同的权重，则称一个二元属性 是对称的。如：属性gender中的男、女。 如果其状态的结果不是同等重要的，则称一个二元属性是非对称的。如：HIV化 验的阴性、阳性结果。
于部门1，我们看到销售商品单价的中位数是80美元，Q1是60美元，Q3是100
美元。注意，该部门的两个边远的观测值被个别的描绘出，因为它们的值175和 202都超过IQR的1.5倍，这里IQR=40.
200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 部门1 部门2 部门3 部门4
离散属性与连续属性
离散属性与连续属性
离散属性具有有限或无限可能个值，可以用或不用整数表示。如：属性
hair_color 、 smoker 、 medical_test 和 drink_size 都有有限个值，因此是
离散的 如果属性不是离散的，则它是连续的。在文献中，数值属性与连续属性可以
互换使用
2.通过zif代替第i个对象的rif来实现数据规格化：
zif
rif 1 M f 1
3.利用数值属性的距离度量计算，使用zif作为第i个对象的f值。
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相异性
混合类型属性的相异性
假设数据集包含p个混合类型的属性，对象i与j之间的相异性d(i,j)定义为：
(f) (f) p dij f 1 ij d (i, j) (f) p f 1 ij
第一个四分位数Q1 第三个四分位数Q3
学习数据挖掘的基础知识
学习数据挖掘的基础知识第一章：数据挖掘的定义和应用领域数据挖掘是指从大量数据中发现有用的信息和模式的过程。
它通过应用统计学、机器学习和数据库技术，从海量数据中提取、转换和加载数据，并运用算法和模型来识别隐藏的模式和规律。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融风险管理、医疗诊断和预测分析等。
第二章：数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、预测、关联规则挖掘、聚类和异常检测等。
分类是一种将数据分为不同类别的任务，常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等；预测是通过观察已知数据的趋势来预测未来数据的值，常用的预测模型包括线性回归和时间序列分析等；关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，常用的算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等；聚类是将数据划分成不相交的组别，常用的聚类算法包括K均值聚类和层次聚类等；异常检测用于发现数据中的异常值，常用的方法包括箱线图和离群点分析等。
第三章：数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等处理过程。
数据清洗用于处理数据中的错误、缺失和异常值等，常用的方法包括删除无用数据、插补缺失值和平滑异常值等；数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，常用的方法包括数据连接和数据合并等；数据转换用于将数据转换成挖掘算法所需的形式，常用的方法包括属性变换和规范化等；数据规约用于降低数据维度和大小，常用的方法包括属性选择、维度规约和数据压缩等。
第四章：数据挖掘的常用算法和技术数据挖掘中有许多常用的算法和技术，如决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘和聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的算法，可以根据属性值将数据集划分为不同的类别；神经网络通过模拟人脑的神经元来进行数据挖掘，可以用于分类、预测和聚类等任务；支持向量机通过寻找一个最优超平面来进行分类和预测，具有较好的泛化性能；关联规则挖掘用于发现数据中的频繁项集和关联规则，可用于市场篮子分析；聚类是将数据划分为不同的组别，有助于研究数据的内在结构。
数据挖掘第二章课件
五数概括
• Q1、中位数、Q3不包含两个端点，将最小 值和最大值加入，由这五个数组成的观测 值称为五数概括。 • 分布的五数概括按次序，最小、Q1、中位 值、Q3、最大值写出。
盒图
盒图 例
标准差和方差
• 方差：
• 标准差：观测值的标准差是方差的平方根。 • 标准差是发散性的度量，度量关于均值的 发散，当不存在发散时，所有观测值均等 于均值，方差为0。
• 截尾均值：丢弃高低极端值后的均值，一 般丢掉高端低端各2%。
例
中位数
• 中位数是有序数据的中间值。 • 如果数据是奇数，则中位数是中间值。 • 如果数据是偶数，中位数是中间两个值和它们之 间的任意值，如果是数值属性，则中位数是中间 两值的平均值。前例中位数为（52+56）/2=54。 • 插值计算中位数近似值：
第二章 认识数据
数据对象与属性类型
• 数据对象——代表一个实体 • 例如：大学数据库中，学生、教授、教务 人员等属于对象
• 数据属性——代表对象的一个特征 • 例如：学生的学号、姓名、成绩等为属性
属性
• • • • 1.属性也叫维、特征、变量。如学生学号。 2.一组属性叫属性向量或特征向量。 3.给定属性的观测值称为观测。 4.涉及一个属性的数据分布称为单变量的。 双变量分布涉及两个属性。 • 5.属性的类型分为标称的、二元的、序数的、 数值的。
离散属性和连续属性
• 离散属性 有限或无限可数个值；可以具有有效值；如 头发颜色、年龄、顾客数量均是离散的。 • 连续属性 如果不是离散的，则为连续的；又称为数值 属性；一般用浮点变量表示连续属性。
中心趋势度量
• 度量数据中心趋势 • 包括均值、中位数、众数和中列数。
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数值归约
通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数 据量 有参方法：使用一个参数模型估计数据，最后只 要存储参数即可。
线性回归方法：Y=α+βX 多元回归：线性回归的扩充 对数线性模型：近似离散的多维数据概率分布
直方图 聚类 选样
无参方法：
直方图
一种流行的数据归约技术 将某属性的数据划分为不相交的子集，或桶，桶中放置 该值的出现频率 桶和属性值的划分规则
等宽 等深 V-最优 MaxDiff
40 35 30 25 20 15 10 5 0
10000 30000 50000 70000 90000
聚类
将数据集划分为聚类，然后通过聚类来表 示数据集 如果数据可以组成各种不同的聚类，则该 技术非常有效，反之如果数据界线模糊， 则方法无效 数据可以分层聚类，并被存储在多层索引 树中 聚类的定义和算法都有很多选择
离散化
离散化和概念分层
离散化
通过将属性域划分为区间，减少给定连续属性 值的个数。区间的标号可以代替实际的数据值。 通过使用高层的概念（比如：青年、中年、老 年）来替代底层的属性值（比如：实际的年龄 数据值）来规约数据
概念分层
数据数值的离散化和概念分层生成
分箱（binning）
数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
数据变换
平滑：去除数据中的噪声 （分箱、聚类、回归） 聚集：汇总，数据立方体的构建 数据概化：沿概念分层向上汇总 规范化：将数据按比例缩放，使之落入一个小的 特定区间
最小－最大规范化 z-score规范化 小数定标规范化 通过现有属性构造新的属性，并添加到属性集中；以增 加对高维数据的结构的理解和精确度
Low (i.e, 5%-tile)
High(i.e, 95%-0 tile)
Max
第三步
第四步
(-$400 - 0) (-$400 -$300) (-$300 -$200) (-$200 -$100) (-$100 0) (0 $200) ($200 $400) ($400 $600) ($600 $800) (0 - $1,000)
处理数据集成中的冗余数据
集成多个数据库时，经常会出现冗余数据
同一属性在不同的数据库中会有不同的字段名 一个属性可以由另外一个表导出，如“年薪”
( A A)( B B ) (n 1) A B
有些冗余可以被相关分析检测到
rA, B
仔细将多个数据源中的数据集成起来，能 够减少或避免结果数据中的冗余与不一致 性，从而可以提高挖掘的速度和质量。
用箱平均值平滑：
用箱边界平滑：
聚类
通过聚类分析查找孤立点，消除噪声
计算机和人工检查相结合
先通过聚类等方法找出孤立点。这些孤立 点可能包含有用的信息。 人工再审查这些孤立点
回归
Y1
y
Y1’
y=x+1
X1
x
数据预处理
约 数据离散化
选样——SRS
原始数据
选样——聚类/分层选样
原始数据
聚类/分层选样
数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
离散化
三种类型的属性值：
名称型——e.g. 无序集合中的值(如颜色, 民族..) 序数——e.g. 有序集合中的值 (如职称) 连续值——e.g. 实数 将连续属性的范围划分为区间 有效的规约数据 基于判定树的分类挖掘 离散化的数值用于进一步分析
公式或判定树这样的基于推断的方法 使用粗噪集中不完备信息系统的处理方法
噪声数据
噪声：一个测量变量中的随机错误或偏差 引起不正确属性值的原因
数据收集工具的问题 数据输入错误 数据传输错误 技术限制 命名规则的不一致 重复记录 不完整的数据 不一致的数据
其它需要数据清理的数据问题
启发式的（探索性的）方法
数据压缩
有损压缩 VS. 无损压缩 字符串压缩
有广泛的理论基础和精妙的算法 通常是无损压缩 在解压缩前对字符串的操作非常有限 通常是有损压缩，压缩精度可以递进选择 有时可以在不解压整体数据的情况下，重构某个片断
音频/视频压缩
两种有损数据压缩的方法：小波变换和主要成分 分析
数据变换
数据归约
数据离散化
数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
数据清理处理内容
格式标准化 异常数据清除 错误纠正 重复数据的清除 主要包括
空缺值的处理 噪声数据的处理
空缺值
数据并不总是完整的
例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值， 比如销售表中的顾客收入
分箱技术递归的用于结果划分，可以产生概念分层。 直方图分析方法递归的应用于每一部分，可以自动产 生多级概念分层。 将数据划分成簇，每个簇形成同一个概念层上的一个 节点，每个簇可再分成多个子簇，形成子节点。
直方图分析（histogram）
聚类分析
基于熵的离散化 通过自然划分分段
通过自然划分分段
将数值区域划分为相对一致的、易于阅读 的、看上去更直观或自然的区间。
聚类分析产生概念分层可能会将一个工资区间 划分为：[51263.98, 60872.34] 通常数据分析人员希望看到划分的形式为 [50000，60000]
自然划分的3-4-5规则常被用来将数值数 据划分为相对一致，“更自然”的区间
数据归约策略
用于数据归约的时间不应当超过或“抵消”在归 约后的数据上挖掘节省的时间。
维归约
通过删除不相干的属性或维减少数据量 属性子集选择
找出最小属性集，使得数据类的概率分布尽可能的接近 使用所有属性的原分布 减少出现在发现模式上的属性的数目，使得模式更易于 理解 逐步向前选择 逐步向后删除 向前选择和向后删除相结合 判定归纳树 粗噪集方法
数据集成
数据集成：
将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中 整合不同数据源中的元数据 实体识别问题：匹配来自不同数据源的现实世界 的实体，比如：A.cust-id=B.customer_no
模式集成：
检测并解决数据值的冲突
对现实世界中的同一实体，来自不同数据源的属 性值可能是不同的 可能的原因：不同的数据表示，不同的度量等等
数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
数据归约策略
数据仓库中往往存有海量数据，在其上进行复杂 的数据分析与挖掘需要很长的时间 数据归约
数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多， 但可以产生相同的（或几乎相同的）分析结果 数据立方体聚集 维归约 数据压缩 数值归约 离散化和概念分层产生
price的排序后数据（单位：美元）：4，8，15，21，21， 24，25，28，34 划分为（等深的）箱：
箱1：4，8，15 箱2：21，21，24 箱3：25，28，34 箱1：9，9，9 箱2：22，22，22 箱3：29，29，29 箱1：4，4，15 箱2：21，21，24 箱3：25，25，34
数据清理的重要性
1.
2.
脏数据的普遍存在，使得在大型数 据库中维护数据的正确性和一致性 成为一个及其困难的任务。 垃圾进、垃圾出
数据质量的多维度量
一个广为认可的多维度量观点：
精确度 完整度 一致性 可信度 附加价值 可访问性 …… 内在的、上下文的、表象的
跟数据本身的含义相关的
选样
允许用数据的较小随机样本（子集）表示大的数 据集 对数据集D的样本选择：
简单随机选择n个样本，不回放：由D的N个元组中抽取 n个样本 简单随机选择n个样本，回放：过程同上，只是元组被 抽取后，将被回放，可能再次被抽取 聚类选样：D中元组被分入M个互不相交的聚类中，可 在其中的m个聚类上进行简单随机选择（m<M） 分层选样：D被划分为互不相交的“层”，则可通过对 每一层的简单随机选样得到D的分层选样
如何处理噪声数据
分箱(binning):
首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、 按箱的边界平滑等等 监测并且去除孤立点
聚类：
计算机和人工检查结合
计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判 断 通过让数据适应回归函数来平滑数据
回归
数据平滑的分箱方法
3-4-5规则——例子
count 第一步 -$351 -$159 profit Low=-$1,000 High=$2,000 (-$1,000 - $2,000) (-$1,000 - 0) (0 -$ 1,000) ($1,000 - $2,000) $1,838 $4,700