数据挖掘PPT课件
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数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 如：规则{尿布}—>{啤酒}表示尿布和啤酒的销售之间存在关联—— “啤酒与尿布”的故事。
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性，除了购物篮分析外，有广泛应用， 如：辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系；医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联；网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联，发现主题词演化模式、学科发展趋势；电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值，支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为：support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为： confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1，计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性，除了购物篮分析外，有广泛应用， 如：辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系；医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联；网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联，发现主题词演化模式、学科发展趋势；电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值，支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为：support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为： confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1，计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7
《数据挖掘经典案例》PPT课件
400 MOU 350 300 250 200 150 100
50 0 2000
2001 全体用户 签约用户
2002
77.
用数据发现您的世界！
价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”
竞争对手的发展导致 竞争升级
超越竞争，摆脱 “价格旋涡”
更低的毛利 诱发新一轮价格战
提高市场 费用，频繁促销
描述性名称
业余活跃组
业务繁忙组
贵中求惠组 IP手机组
新生潜力组 夜间积极组 本地繁忙组
繁忙大客户组
短信专家组 热衷转移组 频繁出差组 情深语长组 消极等待组 等待接听组
休眠组 寂寞无声组
2222.
人数 百分比
各类客户人数及收入贡献一览
优质
普通
用数据发现您的世界！
弱势
28.51%
15.08%
56.41%
RMB12,897,830.1
2233.
用数据发现您的世界！
某移动公司全球通（后付费）客户的17个客户分组
客户群 优质组
普通组 弱势组
组号
#9
#4 #2 #14
#15
#16 #11 #10 #12 #13 #5 #7 #17 #8 #6 #1 #3
人数（万人）
1.5
1.7 1.5 1.0
1.4
11.6 1.2 2.8 4.6 2.1 1.9 2.0 1.6 6.7 4.3 14.1 38.4
55.
议题
移动通信行业营销热点话题回顾
规模型发展向规模效益型发展转变 运营商深陷“价格漩涡” 虚增放号增大销售成本 用户离网严重营销收入与利润 攻守平衡成为移动营销转型的关键 新业务推广仍需努力 客户服务与客户期望有差距
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
数据挖掘ppt课件
情感分析：情感词典构建、情感倾向判断等
情感词典构建
收集和整理表达情感的词汇，构 建情感词典，为情感分析提供基 础数据。
情感倾向判断
利用情感词典和文本表示模型， 判断文本的情感倾向，如积极、 消极或中立。
深度学习方法
如循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等，用于捕 捉文本中的时序信息和情感上下 文。
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构 建疾病预测和辅助诊断模型，如决 策树、神经网络、卷积神经网络等 。
谢谢您的聆听
THANKS
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
数据挖掘ppt课件
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际问题中应用案
01
数据挖掘概述
定义与发展历程
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出 有用信息和知识的过程。
发展历程
应用
FP-Growth算法适用于大型数据集和复杂关联规则的挖掘，如电商网站的推荐 系统、网络安全领域的入侵检测等。
数据挖掘基础知识PPT优选版
数据挖掘基础知识
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
《数据挖掘》课程PPT-聚类分析
图像处理
1 2 3
图像分割
在图像处理中，聚类分析可以用于将图像分割成 多个区域或对象，以便进行更细致的分析和处理。
特征提取
通过聚类分析，可以提取图像中的关键特征，如 颜色、形状、纹理等，以实现图像分类、识别和 检索。
图像压缩
通过聚类分析，可以将图像中的像素进行聚类， 从而减少图像数据的维度和复杂度，实现图像压 缩。
03 推荐系统
利用聚类分析对用户和物品进行分类，为用户推 荐相似或相关的物品或服务。
02
聚类分析的常用算法
K-means算法
• 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为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。
• · 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为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。
03 基于模型的聚类
根据某种模型对数据进行拟合，将数据点分配给 不同的模型，常见的算法有EM算法、高斯混合模 型等。
聚类分析的应用场景
01 客户细分
将客户按照其特征和行为划分为不同的细分市场， 以便更好地了解客户需求并提供定制化服务。
02 异常检测
通过聚类分析发现数据中的异常值或离群点，以 便及时发现潜在的问题或风险。
生物信息学
基因表达分析
在生物信息学中，聚类分析可以用于分析基因表达数据， 将相似的基因聚类在一起，以揭示基因之间的功能关联和 调控机制。
蛋白质组学分析
通过聚类分析，可以研究蛋白质之间的相互作用和功能模 块，以深入了解生物系统的复杂性和动态性。
个性化医疗
通过聚类分析，可以根据个体的基因型、表型等特征进行 分类，为个性化医疗提供依据和支持。
清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件
什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约 数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性
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
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
数据挖掘方法PPT课件
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络具体实现过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络具体实现过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
XOR问题的BP模型建立
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
XOR问题的BP模型建立
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
评价分四级： v—非常好， g—好， a— 一般， b—差
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
有关概念——神经元的定义
有关概念——常见几种映射函数
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
有关概念——常见几种映射函数：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt
16:06
9
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。
16:06
16
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。
《数据挖掘导论》课件
详细描述
KNIME是一款基于可视化编程的数据挖掘工具，用户 可以通过拖拽和连接不同的数据流模块来构建数据挖掘 流程。它提供了丰富的数据挖掘和分析功能，包括分类 、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等，并支持多种 数据源和输出格式。
Microsoft Azure ML
总结词
云端的数据挖掘工具
详细描述
Microsoft Azure ML是微软Azure云平台上的数据挖掘工具，它提供了全面的数据挖掘和分析功能， 包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测建模等。它支持多种数据源和输出格式，并提供了强大的可扩 展性和灵活性，方便用户在云端进行大规模的数据挖掘任务。
03
数据挖掘过程
数据准备
01
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据， 确保数据质量。
数据集成
将多个来源的数据整合到一个统一 的数据集。
03
02
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另 一种，以便于分析。
数据归一化
将数据缩放到特定范围，以消除规 模差异。
04
数据探索
数据可视化
通过图表、图形等展示数据的分布和关系。
序列模式挖掘
总结词
序列模式挖掘是一种无监督学习方法，用于 发现数据集中项之间具有时间顺序关系的有 趣模式。
详细描述
序列模式挖掘广泛应用于股票市场分析、气 候变化研究等领域。常见的序列模式挖掘算 法包括GSP、PrefixSpan等。这些算法通过 扫描数据集并找出项之间具有时间顺序关系 的模式，如“股票价格在某段时间内持续上
高维数据挖掘
高维数据的降维
高维数据的聚类和分类
利用降维技术如主成分分析、线性判 别分析等，将高维数据降维到低维空 间，以便更好地理解和分析数据。
数据挖掘培训ppt课件
p.item(k-1)<q.item(k-1)
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
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分类
贝叶斯分类法
基于规则的分类 • 使用IF—THEN规则分类 • 由决策树提取规则 • 使用顺序覆盖算法的规则归纳 提高分类准确率的技术
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基于规则的分类
基于规则的分类器使用一组ＩＦ－ＴＨＥＮ规则表示。 规则的表达形式：
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基于规则的分类
覆盖率和准确率是用来评估Ｒ的标准：
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基于规则的分类
.
朴素贝叶斯分类
希望分类的元组
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朴素贝叶斯分类
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朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类法的工作工程如下：
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朴素贝叶斯分类
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朴素贝叶斯分类
.朴素贝叶斯分类源自 零值问题的解决.朴素贝叶斯分类方法
增量：每次训练的样本可以逐步增加/减少一个假设是正 确的可能性——先验知识可与观测数据相结合 优点：高准确率，高速度 缺点：类条件独立性损失精度
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基于规则的分类
由决策树提取规则
.
基于规则的分类
由决策树提取规则 决策树提取规则的方法： 对每条从根到树叶节点的路径创建一个规则 沿着给定路径上的每个分裂准则的逻辑ＡＮＤ形成规则的 前件 存放类预测的树叶结点形成规则的后件
.
基于规则的分类
使用顺序覆盖算法（
）的规则归纳
对剩下的元组重复该过程直到终止条件
.
提高分类准确率的技术
组合分类方法（
）简介
组合分类器是一个复合模型，由多个分类器组合而成，基于投票
返回类标号预测。
常见的组合分类器有装袋、提升、随机森林
.
提高分类准确率的技术
装袋（bagging） 训练
预测：每个分类器预测值的平均值
.
提高分类准确率的技术
.
提高分类准确率的技术
提升（boosting）和Adaboost（
）
.
提高分类准确率的技术
Adaboost是一种流行的提升算法
元组错误分类的权重和
.
.
提高分类准确率的技术
随机森林（Random Forest）
组合来产生新属性（降低了单个分类器间的相关性）
.
提高分类准确率的技术
提高类不平衡数据的分类准确率
误的机会 组合技术
.
假设有： 根据buys_computer对Ｘ分类。 触发：如果规则被Ｘ满足，则称该规则被触发， 激活：如果Ｒ１是唯一满足的规则，则该规则激活 解决多个规则被触发冲突的策略：
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基于规则的分类
解决不存在Ｘ满足的问题： 建立一个省却或默认规则 默认规则的条件为空，当且仅当没有其他规则覆盖Ｘ时，最后才使用 默认规则。
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基于规则的分类
.
基于规则的分类
规则从一般到特殊的方式增长，成束状搜索（
）
采用一种贪心的深度优先策略
.
基于规则的分类
规则质量度量 准确率
基于信息增益
一阶归纳学习器（
）
.
基于规则的分类
统计显著性检验
似然率统计量（
）
.
分类
贝叶斯分类法
基于规则的分类 提高分类准确率的技术 • 组合分类方法简介 • 装袋 • 提升和AdaBoost • 随机森林 • 提高类不平衡数据的分类准确性
P（X/H ）:条件H下，X的后验概率。
P（X）：X的先验概率 如何估计这些概率？ P（X）、 P（H）、 P（X/H ）由给定的数据估计。
则
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朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯（
）分类
朴素贝叶斯分类法是一种简单贝叶斯分类法，其假定一个属性值 在给定类上的影响独立于其他属性的值，这一假定称为类条件独 立。
第八章：分类
LOGO
分类
贝叶斯分类法 • 贝叶斯定理 • 朴素贝叶斯定理 基于规则的分类
提高分类准确率的技术
.
贝叶斯定理
贝叶斯定理 X：数据元组，用n个属性集的测量值描述。 H：某种假设， P（Ｈ／Ｘ）：后验概率（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ ｐ
ｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ） P（H）：先验概率（prior probability）
分类
贝叶斯分类法
基于规则的分类 • 使用IF—THEN规则分类 • 由决策树提取规则 • 使用顺序覆盖算法的规则归纳 提高分类准确率的技术
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基于规则的分类
基于规则的分类器使用一组ＩＦ－ＴＨＥＮ规则表示。 规则的表达形式：
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基于规则的分类
覆盖率和准确率是用来评估Ｒ的标准：
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基于规则的分类
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朴素贝叶斯分类
希望分类的元组
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朴素贝叶斯分类
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朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类法的工作工程如下：
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朴素贝叶斯分类
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朴素贝叶斯分类
.朴素贝叶斯分类源自 零值问题的解决.朴素贝叶斯分类方法
增量：每次训练的样本可以逐步增加/减少一个假设是正 确的可能性——先验知识可与观测数据相结合 优点：高准确率，高速度 缺点：类条件独立性损失精度
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基于规则的分类
由决策树提取规则
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基于规则的分类
由决策树提取规则 决策树提取规则的方法： 对每条从根到树叶节点的路径创建一个规则 沿着给定路径上的每个分裂准则的逻辑ＡＮＤ形成规则的 前件 存放类预测的树叶结点形成规则的后件
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基于规则的分类
使用顺序覆盖算法（
）的规则归纳
对剩下的元组重复该过程直到终止条件
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提高分类准确率的技术
组合分类方法（
）简介
组合分类器是一个复合模型，由多个分类器组合而成，基于投票
返回类标号预测。
常见的组合分类器有装袋、提升、随机森林
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提高分类准确率的技术
装袋（bagging） 训练
预测：每个分类器预测值的平均值
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提高分类准确率的技术
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提高分类准确率的技术
提升（boosting）和Adaboost（
）
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提高分类准确率的技术
Adaboost是一种流行的提升算法
元组错误分类的权重和
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提高分类准确率的技术
随机森林（Random Forest）
组合来产生新属性（降低了单个分类器间的相关性）
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提高分类准确率的技术
提高类不平衡数据的分类准确率
误的机会 组合技术
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假设有： 根据buys_computer对Ｘ分类。 触发：如果规则被Ｘ满足，则称该规则被触发， 激活：如果Ｒ１是唯一满足的规则，则该规则激活 解决多个规则被触发冲突的策略：
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基于规则的分类
解决不存在Ｘ满足的问题： 建立一个省却或默认规则 默认规则的条件为空，当且仅当没有其他规则覆盖Ｘ时，最后才使用 默认规则。
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基于规则的分类
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基于规则的分类
规则从一般到特殊的方式增长，成束状搜索（
）
采用一种贪心的深度优先策略
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基于规则的分类
规则质量度量 准确率
基于信息增益
一阶归纳学习器（
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基于规则的分类
统计显著性检验
似然率统计量（
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分类
贝叶斯分类法
基于规则的分类 提高分类准确率的技术 • 组合分类方法简介 • 装袋 • 提升和AdaBoost • 随机森林 • 提高类不平衡数据的分类准确性
P（X/H ）:条件H下，X的后验概率。
P（X）：X的先验概率 如何估计这些概率？ P（X）、 P（H）、 P（X/H ）由给定的数据估计。
则
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朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯（
）分类
朴素贝叶斯分类法是一种简单贝叶斯分类法，其假定一个属性值 在给定类上的影响独立于其他属性的值，这一假定称为类条件独 立。
第八章：分类
LOGO
分类
贝叶斯分类法 • 贝叶斯定理 • 朴素贝叶斯定理 基于规则的分类
提高分类准确率的技术
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贝叶斯定理
贝叶斯定理 X：数据元组，用n个属性集的测量值描述。 H：某种假设， P（Ｈ／Ｘ）：后验概率（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ ｐ
ｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ） P（H）：先验概率（prior probability）