数据挖掘概念与技术-第1章
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
12 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术数据挖掘概念与技术一. 什么是数据挖掘，数据挖掘的知识体系及应用范围1. 定义：又称数据中的知识发现，从大量的数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
知识发现的过程：1). 数据清理：除噪声和删除不一致数据2). 数据集成：多种数据源的组合3). 数据选择：取和分析与任务相关的数据4). 数据变换：数据变换和统一成适合挖掘的形式5). 数据挖掘：使用智能方法提取数据格式6). 模式评估：识别代表知识的有趣模式7). 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2. 为什么要进行数据挖掘未来将是大数据时代，IDC（国际数据公司）研究报告指出2012年全球信息资料量为2.8ZB （2的40次方GB）,而在2020年预计会达到40ZB，平均每人拥有5247GB的数据。
庞大的数据量背后隐藏着巨大的潜在价值，人们手握巨量的数据却没有很好的手段去充分挖掘其中的价值，因此对数据挖掘的研究可以帮助我们将数据转化成知识。
3. 数据挖掘的知识体系数据库的用户为数据库专业人员、处理日常操作，而数据仓库为主管和分析人员，为决策提供支持。
3). 数据仓库体系架构：底层数据，中间层OLAP服务器，顶层前端工具4). 数据仓库模型：企业仓库：提供企业范围内的数据集成，企业范围的数据集市：包含企业范围数据的一个子集，对特定的用户群，咸鱼选定的主题，部门范围的。
虚拟仓库：操作数据库上视图的集合2. 数据仓库建模数据立方体：允许以多维数据建模和观察，由维（属性）和事实（数值）定义方体：给定诸维的每个可能的自己产生一个方体，结果形成方体的格，方体的格称作数据立方体。
多维模型：星形模式：包括一个大的中心表（事实表）、一组小的附属表（维表），维表围绕中心表雪花模式：是星形的表变种，某些维表被规范化费解到附加的表中，用于数据集市事实星座：多个事实表分享维表，用于复杂的应用，常用于企业数据仓库3. 典型OLAP操作：上卷：沿一个维的概念分层向上攀升或通过维规约进行聚集，如由city上卷到country下钻：沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现，如由季度数据到更详细的月数据切片：在立方体的一个维上进行选择，定义一个子立方体，如选择季度一的数据切块：在立方体的两个或多个维上进行选择，定义子立方体，如选择季度为一和商品类型为计算机的数据转轴：转动数据视角，或将3D立方变换成2D 平面序列物化：完全物化（完全立方体）：计算定义数据立方体的格中所有的方体，需要过多存储空间，导致维灾难部分物化：选择性计算子立方体冰山立方体：一个数据立方体，只存放其聚集值大于某个最小支持度阈值的立方体单元。
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
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
数据挖掘概念、技术--数据挖掘原语、语言和系统结构1
数据挖掘语言分类
数据挖掘查询语言；
• DBMiner中定义的原语 DBMiner中定义的原语
数据挖掘建模语言； 通用数据挖掘语言。 第一阶段的数据挖掘语言一般属于查询语 言；PMML属于建模语言；OLE 言；PMML属于建模语言；OLE DB for DM属于通用数据挖掘语言。 DM属于通用数据挖掘语言。
置信度
• confidence factor (or predictive accuracy) • P(A^B)/P(A)
Piatetsky-Shapiro’st three principles for rule interestingness (RI)
如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O； 如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O； 当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加 当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加 单调递增； 当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的 当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的 增加单调递减。
提供匹配的模式模版（元模式，元规则，元查询） 指导发现过程。 P(X:customer,W)^Q(X,Y)=>buys(X,Z)
背景知识
关于挖掘领域的知识。概念分层允许在多个抽象 层次上发现知识。 概念分层定义了一组由底层概念集到高层概念集 的映射。 概念分层结构可以由系统用户，领域专家，知识 工程师，自动发现，统计分析获得
简洁性
要求规则的前件和后件(主要是前件) 要求规则的前件和后件(主要是前件)包含的 属性的项数不要太多。即A 属性的项数不要太多。即A的属性数目越少 规则越简洁，客观兴趣度越高。
• 一般地，A包含的属性越少P(A)越大。 一般地，A包含的属性越少P(A)越大。
数据挖掘技术分析期末总结
数据挖掘技术分析期末总结第一章：引言数据挖掘技术在当前信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。
数据挖掘技术能够从大量、复杂、多源、高维度的数据中发现隐藏的、有用的信息，并利用这些信息做出智能决策。
本文将对数据挖掘技术进行分析和总结，包括数据挖掘的定义、应用、技术和挑战等方面。
第二章：数据挖掘的定义和基本概念本章将对数据挖掘的定义和基本概念进行介绍。
数据挖掘是一门综合性的学科，它将数据库技术、机器学习、统计学和模式识别等多个学科的知识融合于一体。
数据挖掘的基本概念包括数据预处理、特征选择、数据采样、模型选择、模型评估等。
第三章：数据挖掘的技术和方法本章将对数据挖掘的技术和方法进行详细介绍。
数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测分析等。
针对不同的任务和数据类型，我们可以选择不同的数据挖掘方法，如决策树、神经网络、支持向量机等。
第四章：数据挖掘的应用领域本章将对数据挖掘的应用领域进行梳理。
数据挖掘技术可以广泛应用于金融、电子商务、医疗、交通、社交网络等各个领域。
在这些领域中，数据挖掘可以帮助企业发现市场机会、提高生产效率、优化运营管理等。
第五章：数据挖掘的挑战和未来发展趋势本章将对数据挖掘的挑战和未来发展趋势进行分析和展望。
随着科技的不断发展，数据量的不断增加，数据挖掘面临着各种挑战，如数据隐私保护、模型解释性和数据不平衡等。
然而，数据挖掘仍然有很大的发展空间，未来可能出现更多的研究和应用领域。
第六章：结论本文通过对数据挖掘技术的分析和总结，我们可以得出以下结论：数据挖掘技术在当今社会具有重要的应用价值；数据挖掘技术包括了多种技术和方法，可以根据不同的任务和数据类型进行选择；数据挖掘技术还面临着各种挑战，但未来仍然有很大的发展潜力。
总结：数据挖掘技术是当今社会中处理和分析大数据的重要工具。
在数据挖掘技术的帮助下，我们可以从大数据中发现有价值的信息，并据此做出智能决策。
数据挖掘技术的应用领域广泛，可以帮助企业进行市场预测、产品推荐和风险控制等。
数据挖掘概念与技术_课后题答案
数据挖掘概念与技术_课后题答案数据挖掘⼀⼀概念概念与技术Data MiningConcepts andTechniques习题答案第1章引⾔1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题：1.2 1.6定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使⽤你熟悉的现实⽣活的数据库，给岀每种数据挖掘功能的例⼦。
解答：特征化是⼀个⽬标类数据的⼀般特性或特性的汇总。
例如，学⽣的特征可被提岀，形成所有⼤学的计算机科学专业⼀年级学⽣的轮廓，这些特征包括作为⼀种⾼的年级平均成绩（GPA: Grade point aversge）的信息，还有所修的课程的最⼤数量。
区分是将⽬标类数据对象的⼀般特性与⼀个或多个对⽐类对象的⼀般特性进⾏⽐较。
例如，具有⾼GPA的学⽣的⼀般特性可被⽤来与具有低GPA的⼀般特性⽐较。
最终的描述可能是学⽣的⼀个⼀般可⽐较的轮廓，就像具有⾼GPA的学⽣的75%是四年级计算机科学专业的学⽣，⽽具有低GPA的学⽣的65%不是。
关联是指发现关联规则，这些规则表⽰⼀起频繁发⽣在给定数据集的特征值的条件。
例如，⼀个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major（X, Computi ng scie nee” S own s（X, personalcomputer ” [support=12%, confid en ce=98%]其中，X是⼀个表⽰学⽣的变量。
这个规则指出正在学习的学⽣，12% （⽀持度）主修计算机科学并且拥有⼀台个⼈计算机。
这个组⼀个学⽣拥有⼀台个⼈电脑的概率是98% （置信度，或确定度）。
分类与预测不同，因为前者的作⽤是构造⼀系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），⽽后者是建⽴⼀个模型去预测缺失的或⽆效的、并且通常是数字的数据值。
它们的相似性是他们都是预测的⼯具：分类被⽤作预测⽬标数据的类的标签，⽽预测典型的应⽤是预测缺失的数字型数据的值。
聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。
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。
数据挖掘概念与技术习题答案-第1章
数据挖掘概念与技术（原书第3版）第一章课后习题及解答1.9习题1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a）它是又一种广告宣传吗？（b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗?(c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：狭义的数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤,广义的数据挖掘通常用来表示整个知识发现过程,我们一般采用广义的观点:数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源包括数据库、数据仓库、WEB、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。
a.它不是一种广告宣传，它基于实际的需求，提供从数据中发现知识的工具。
b。
数据挖掘不是从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它可以看做是信息技术的自然进化，是一些相关学科和应用领域的交汇点.c。
数据挖掘是数据库技术进化的结果，也是机器学习、统计学和模式识别领域技术进化的结果。
机器学习是一个快速成长的学科,这一领域中的监督学习、无监督学习、半监督学习和主动学习问题，与数据挖掘高度相关，数据挖掘和机器学习有许多相似之处,对于分类和聚类任务，机器学习研究通常关注模型的准确率。
除准确率之外，数据挖掘研究非常强调挖掘方法在大型数据集上的有效性和可伸缩性，以及处理复杂数据类型的方法，开发新的非传统的方法.统计学研究数据的收集、分析、解释和表示。
数据挖掘和统计学具有天然联系。
（1）统计模型是一组数学函数，它们利用随机变量及其概率分布刻画目标类对象的行为，可以是数据挖掘的结果，也可以是数据挖掘任务的基础。
（2)统计学研究开发一些使用数据和统计模型进行预测和预报的工具，描述统计可以帮助理解数据；推理统计学用某种方式对数据建模，可以解释观测中的随机性和确定性，并用来提取关于所考察的过程中或总体的结论.（3）统计假设检验使用实验数据进行统计判决,可以用来验证数据挖掘结果。
数据挖掘的概念与技术介绍
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
数据挖掘：概念与技术
简介本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。
本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。
本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
序言社会的计算机化显著地增强了我们产生和收集数据的能力。
大量数据从我们生活的每个角落涌出。
存储的或瞬态的数据的爆炸性增长已激起对新技术和自动工具的需求，以帮助我们智能地将海量数据转换成有用的信息和知识。
这导致称做数据挖掘的一个计算机科学前沿学科的产生，这是一个充满希望和欣欣向荣并具有广泛应用的学科。
数据挖掘通常又称为数据中的知识发现（KDD），是自动地或方便地提取代表知识的模式；这些模式隐藏在大型数据库、数据仓库、Web、其他大量信息库或数据流中。
本书考察知识发现和数据挖掘的基本概念和技术。
作为一个多学科领域，数据挖掘从多个学科汲取营养。
这些学科包括统计学、机器学习、模式识别、数据库技术、信息检索、网络科学、知识库系统、人工智能、高性能计算和数据可视化。
我们提供发现隐藏在大型数据集中的模式的技术，关注可行性、有用性、有效性和可伸缩性问题。
因此，本书不打算作为数据库系统、机器学习、统计学或其他某领域的导论，尽管我们确实提供了这些领域的必要背景材料，以便读者理解它们各自在数据挖掘中的作用。
本书是对数据挖掘的全面介绍。
对于计算科学的学生、应用开发人员、行业专业人员以及涉及以上列举的学科的研究人员，本书应当是有用的。
数据挖掘出现于20世纪80年代后期，20世纪90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新千年继续繁荣。
本书全面展示该领域，介绍有趣的数据挖掘技术和系统，并讨论数据挖掘的应用和研究方向。
数据挖掘概念和技术—Chapter 1. Introduction.ppt
Dr. Hongjun Lu (Hong Kong Univ. of Science and Technology) Graduate students from Simon Fraser Univ., Canada, notably
1/17/2021
Data Mining: Concepts and Techniques
4
Where to Find the Set of Slides?
Book page: (MS PowerPoint files): /~hanj/dmbook
Updated course presentation slides (.ppt):
Homework # 2 distribution Chapter 4. Data mining primitives, languages, and system architectures {W5: L1} Chapter 5. Concept description: Characterization and comparison {W5: L2, W6: L1} Chapter 6. Mining association rules in large databases {W6:L2, W7:L1-L21, W8: L1}
3
CS497JH Schedule (Fall 2019)
Chapter 1. Introduction {W1:L1} Chapter 2. Data pre-processing {W4: L1-2}
Homework # 1 distribution (SQLServer2000) Chapter 3. Data warehousing and OLAP technology for data mining {W2:L1-2, W3:L1-2}
数据挖掘的基本概念和技术
数据挖掘的基本概念和技术数据挖掘是从大量的数据中获取有价值的信息和模式的过程。
它是一种用于发现隐藏在数据背后的关联、规律和趋势的技术。
数据挖掘在商业、科学、金融等领域具有广泛的应用，可以帮助我们做出决策、预测未来趋势和分析数据。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘的基本概念包括数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估等几个方面。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指去除无用、重复或错误数据；数据集成是将多个数据源整合成一个统一的数据集；数据转换是将原始数据转换成适合挖掘的形式；数据规约是通过数据压缩和抽样等方式减少数据量，提高挖掘效率。
2. 模型选择在数据挖掘过程中，需要选择适合问题的挖掘模型。
常见的模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将相似的数据对象归为一类，关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。
3. 模型训练模型训练是指根据给定的训练数据集，通过学习算法生成一个能够预测未知数据的模型。
在训练过程中，需要选择适当的学习算法，并对其进行参数调整。
常用的学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
4. 模型评估在获取模型后，需要对其进行评估，以判断其性能和准确性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。
评估结果可以帮助我们选择最优的模型，并进行针对性的改进。
二、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
1. 分类分类是一种常见的数据挖掘技术，它通过学习已标记的训练样本，建立一个预测模型，用于预测未标记样本的类别。
分类模型可以应用于垃圾邮件过滤、疾病诊断等领域。
2. 聚类聚类是将相似的数据对象归为一类的数据挖掘技术。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度，将相似的对象归为同一类别。
聚类可以帮助我们发现数据的潜在结构和群组。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。
数据挖掘导论--第1章绪论
数据挖掘导论--第1章绪论数据挖掘导论-第⼀章-绪论为什么会出现数据挖掘？1. 因为随着社会不断快速发展，信息量在不断增加，由于**信息量太⼤** ，⽽⽆法使⽤传统的数据分析⼯具和技术处理它们；2. 即使数据集相对较⼩，但由于数据本⾝有⼀些**⾮传统特点**，也不能使⽤传统的⽅法进⾏处理。
什么是数据挖掘？数据挖掘是⼀种技术，它将传统的数据分析⽅法与处理⼤量数据的复杂算法相结合。
数据挖掘是在⼤型数据存储库中，⾃动地发现有⽤信息的过程。
数据挖掘是数据库中知识发现（knowledge discovery in database，KDD）不可缺少的⼀部分。
数据挖掘要解决的问题可伸缩⾼维性异种数据和复杂数据数据的所有权与分布⾮传统的分析数据挖掘任务通常，数据挖掘任务分为下⾯两⼤类预测任务：这些任务的⽬标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。
被预测的属性⼀般称为⽬标变量或因变量⽤来做预测的属性称说明变量或⾃变量描述任务：其⽬标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。
本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果下图展⽰了其余部分讲述的四种主要数据挖掘任务预测建模：以说明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（classification）：⽤于预测离散的⽬标变量回归（regression）：⽤于预测连续的⽬标变量关联分析：⽤来发现描述数据中强关联特征的模式。
所发现的模式通常⽤蕴涵规则或特征⼦集的形式表⽰聚类分析：旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相⽐，属于同⼀簇的观测值相互之间尽可能类似异常检测：任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。
这样的观测值称为异常点或离群点## 参考⽂献： 1. 数据挖掘导论（完整版）。
数据挖掘概念与技术(第三版)课后答案——第一章
数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第⼀章1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a)它是⼜⼀种⼴告宣传吗？(b)它是⼀种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展⽽来的技术的简单转换或应⽤吗？(c)我们提出了⼀种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这⼀观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：数据挖掘不是⼀种⼴告宣传，它是⼀个应⽤驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、⾼性能计算和许多应⽤领域的⼤量技术。
它是从⼤量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源：包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流⼊系统的数据等。
当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：1. 数据清理：清楚噪声和删除不⼀致数据；2. 数据集成：多种数据源可以组合在⼀起；3. 数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；4. 数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统⼀成适合挖掘的形式；5. 数据挖掘：使⽤智能⽅法或者数据挖掘算法提取数据模式；6. 模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式。
7. 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。
1.2 数据仓库与数据库有什么不同？它们有哪些相似之处？答：不同：数据仓库是多个异构数据源在单个站点以统⼀的模式组织的存储，以⽀持管理决策。
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。
数据库系统也称数据库管理系统，由⼀组内部相关的数据（称作数据库）和⼀组管理和存取数据的软件程序组成，是⾯向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。
它⽤表组织数据，采⽤ER数据模型。
相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。
数据挖掘概念与技术原书第3版第一章课后习题
习题什么是数据挖掘在你的回答中，强调以下问题：（a）它是又一种广告宣传吗（b）它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗（c）我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
（d）当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：简单地说，数据挖掘其实就是从大量的数据中发现有用的信息，它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传，而是身处在信息时代数据如此庞大的今天，我们对由海量的数据转化为有用信息的迫切需要，所以它是信息技术自然进化的结果，而不是一种广告宣传。
数据挖掘也不是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它涉及到了很多领域的技术，比如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、神经网络、高性能计算、算法以及许多应用领域的大量技术。
数据挖掘起始于20世纪下半叶，是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。
随着数据库技术的发展应用，数据的积累不断膨胀，导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求，所以急需一种新型的技术去获取有用的信息，当时计算机领域的人工智能也取得了巨大进展，进入了机器学习的阶段，人们就将两者结合起来，用数据库管理系统存储数据，用计算机分析数据，这两者的结合就促就以这一门新兴的学科，所以数据挖掘不是机器学习研究进化的结果，而是结合了机器学。
数据挖掘的步骤包括：（1）数据收集；（2）数据清洗、脱敏；（3）数据存储；（4）数据分析；（5）数据可视化。
数据仓库与数据库有何不同他们有哪相似之处答：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。
数据挖掘：概念与技术--笔记1--度量数据的相似性与相异性
数据挖掘：概念与技术--笔记1--度量数据的相似性与相异性基本概念数据矩阵表⽰ n个对象 × p个属性相异性矩阵表⽰n个对象两两之间的临近度 n×n的矩阵d(i,j)表⽰对象i与对象j之间的相异性1 标称属性的临近性度量计算公式：m: 匹配的数⽬（即i和j取值相同状态的属性数）p: 刻画对象的属性总数令p=1 （主要⽬的是使相异矩阵的值在[0,1]之间），相同时为1，不同时为0相异矩阵为：相似性：2 ⼆元属性的临近性度量（1）对称的⼆元相异性其中q,r,s,t的含义见表2.3（2）⾮对称的⼆元相异性可以看出⾮对称的⼆元相异性是忽略t的，即忽略属性均为0的例：y(yes) p(positive) 值为1，n(no, negative) 值为0其中name是对象标⽰符，gender是对称属性，其余均为⾮对称属性对于⾮对称属性进⾏计算：d(Jack,Jim)=(1+1)/(1+1+1)=0.67d(Jack,Mary)=(0+1)/(2+0+1)=0.33d(Jim,Mary)=(1+2)/(1+1+2)=0.753 数值属性的相异性介绍⼏个基本概念⼀般计算距离之前数据应该规范化欧⼏⾥得距离加权的欧⼏⾥得距离曼哈顿（城市块）距离闵可夫斯基距离其中h是实数 h≥1上确界距离（1）序数属性的临近性度量计算步骤：第⼀步：把test-2的每个值替换为它的排位，则四个对象将分别被赋值为3,1,2,3第⼆步：按照公式 M f表⽰总的排位，r if表⽰第i个对象的排位（此公式的⽬的是将每个属性的值域映射到[0.0,1.0]）所以排位1的值为0,排位2的值为0.5，排位3的值为1第三步：可以使⽤⽐如欧⼏⾥得距离算出相异性矩阵（2）数值属性的临近性度量对test-3计算max h x h=64,min h x h=224 混合类型属性的相异性把所有有意义的属性转换到共同的区间[0.0,1.0]上结果5 余弦相似性对于稀疏矩阵，例⽐较⽂档或针对给定的查询词向量对⽂档排序例：。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
19 of 43
1.3数据挖掘常用工具
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 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； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
8 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
9 of 43
韩家炜-数据挖掘概念与技术-第1章
1.1.2 数据挖掘是信息科技的进化
数据挖掘技术可以被发展的几个阶段： 数据收集和数据库创建、数据管理（数据存储， 检索和数据库事务处理）、高级数据分析（数据 仓库和数据挖掘）。
从1960年开始，数据库和信息科技开始从 最初的文件处理系统进化到更复杂和功能更强大 的数据库系统。
• 这个领域是年轻、动态变化并且前景乐观 的。
• 数据挖掘正在并且将会持续的将我们大踏 步的从数据时代跃入即将到来的信息时代。
• 举例1.1 数据挖掘将一个大数据集转化成知识
– 搜索引擎（例如google)每天接收到数以亿计的查询请 求。每一个请求都看成是用户描述他（她）需要的信 息的一个事务。搜索引擎能从如此巨大的查询请求的 数据集中学习到什么样新的有用的知识呢？
关系数据库是一系列的表，表都有表名，一系 列的属性，和一系列的记录。关系数据库可以通 过数据库查询语句来检索记录。
对关系数据库挖掘时，是想要发现趋势或者数 据模式。比如，分析客户数据预测新用户的信用 风险，基于他们的收入、年龄和以前的信用信息。 还可以用来发现差异，比如，发现包装商品或者 显著提升价格的变化。
• 1.4 What kinds of Patterns Can be Mined? • 1.5 Which Technologies Are Used? • 1.6 Which Kinds of Applications Are Target? • 1.7 Major Issues in Data Mining • 1.8 Summary
数据描述
数据描述是总结目标类别数据的一般特征。 数据一般通过查询来收集。例如，想研究上一 年销售额增长了10%的软件产品，可以通过SQL查询语 句来进行。 有多种数据描述的方法。可以使用基于统计测 量和散点图的简单数据总结。基于数据立方的OLAP操 作可以使用在特定维度空间的用户控制的数据摘要。 面向属性的归纳技术也可以用来描述数据。 描述的结果可以通过多种图表展现，包括饼图、 柱状图、曲线、高维数据立方体和多维表、交叉表等。 也可以使用规则形式的广义关系来表示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘概念与技术（原书第3版）
第一章课后习题及解答
1.9习题
1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：
(a)它是又一种广告宣传吗？
(b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？
(c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：
狭义的数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤，广义的数据挖掘通常用来表示整个知识发现过程，我们一般采用广义的观点：数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源包括数据库、数据仓库、WEB、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。
a.它不是一种广告宣传，它基于实际的需求，提供从数据中发现知识的工具。
b.数据挖掘不是从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它可以看做是信息技术的自然进化，是一些相关学科和应用领域的交汇点。
c. 数据挖掘是数据库技术进化的结果，也是机器学习、统计学和模式识别领域技术进化的结果。
机器学习是一个快速成长的学科，这一领域中的监督学习、无监督学习、半监督学习和主动学习问题，与数据挖掘高度相关，数据挖掘和机器学习有许多相似之处，对于分类和聚类任务，机器学习研究通常关注模型的准确率。
除准确率之外，数据挖掘研究非常强调挖掘方法在大型数据集上的有效性和可伸缩性，以及处理复杂数据类型的方法，开发新的非传统的方法。
统计学研究数据的收集、分析、解释和表示。
数据挖掘和统计学具有天然联系。
（1）统计模型是一组数学函数，它们利用随机变量及其概率分布刻画目标类对象的行为，可以是数据挖掘的结果，也可以是数据挖掘任务的基础。
（2）统计学研究开发一些使用数据和统计模型进行预测和预报的工具，描述统计可以帮助理解数据；推理统计学用某种方式对数据建模，可以解释观测中的随机性和确定性，并用来提取关于所考察的过程中或总体的结论。
（3）统计假设检验使用实验数据进行统计判决，可以用来验证数据挖掘结果。
模式识别领域
d. 当把数据挖掘看做知识发现过程时，数据挖掘包括以下几个步骤：（1）在数据库中进行数据清理和数据集成；（2）在数据仓库中进行数据选择和数据变换；（3）数据挖掘，使用智能方法提取数据模式；（4）进行模式评估和知识表示
1.2数据库与数据仓库有何不同？它们有哪些相似之处？
答：
数据库系统，也称数据库管理系统（DBMS），由一组内部相关的数据（称做数据库）和一组管理和存取数据的软件程序组成。
关系数据库是表的汇集，可以通过数据库查询访问，是数据挖掘的最常见、最丰富的信息源，因此它是我们数据挖掘研究的一种主要数据形式。
数据仓库是一种用于长期存储数据的仓库，这些数据来自多个数据源，是经过组织的，以便
支持管理决策。
这些数据在一种统一的模式下存放，并且通常是汇总的。
数据仓库提供一些数据分析能力，简称联机分析处理。
数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
不同：数据库是由表构成的，数据仓库是由
相同：数据库和数据仓库都可以存储数据，都是数据分析和数据挖掘的信息源。
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。
使用你熟悉的现实生活中的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。
答：
特征化：数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。
可以通过数据库，用sql查询，得到顾客的概况；
区分：数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
类别由用户指定，两类对象的各类特征数据可以用sql查询。
关联和相关性分析：
分类：它找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够使用模型预测类标号未知的对象的类标号。
导出模型是基于对训练数据的分析。
该模型用来预测类标号未知的对象的类标号。
例如决策树模型
回归：它建立连续值的函数模型，可以用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。
回归分析是一种最常用的数值预测的统计学方法，回归也包含基于可用数据的分布趋势识别。
聚类：对象根据最大化类内相似性、最小化类间相似性的原则进行聚类和分组。
可以对客户购买数据，进行k-means分析。
离群点分析：数据集中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致。
这些数据对象是离群点。
我们可以假定一个数据分布或概率模型，使用统计检验来检测离群点，或者使用距离度量，将远离任何簇的对象视为离群点，基于密度的方法也可以识别局部区域中的离群点。
实际应用中，我们可以通过检测一个给定账号与正常的付费相比，付款数额特别大，离群点分析可以发现信用卡欺骗性使用。
1.4给出一个例子，其中数据挖掘对于工商企业的成功是至关重要的。
该工商企业需要什么数据挖掘功能（例如，考虑可以挖掘何种类型的模式？）这种模式能够通过简单的查询处理或统计分析得到吗？
答：对于银行，发放信用卡时，需要评估持卡人的还款能力，以此确定是否发放及信用卡额度，可以考虑回归方程的数据挖掘模式，这种模式比较麻烦，需要些精力。
1.5解释区分和分类、特征化和聚类、分类和回归之间的区别和相似之处。
1.6根据你的观察，描述一个可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但未在本章中列出，它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？
答：建立一个周期性的知识类型，在不同的时间段，数据都会进行更新、修改、变化等，这就需要一种新的数据挖掘技术。
1.7离群点经常被当做噪声丢弃。
然而，一个人的垃圾可能是另一个人的宝贝。
例如，信用卡交易中的异常可能帮助我们检测信用卡的欺诈使用。
以欺诈检测为例，提出两种可以用来检测离群点的方法，并讨论呢哪种方法更可靠。
答：第一种方法，可以假定一个数据分布或概率模型，使用统计检验来检测离群点；第二种，可以使用距离度量，将远离任何簇的对象视为离群点。
可以通过分析一个给定账号的付款金额，如果某一笔金额和正常的付费相比特别大，可能是信用卡欺诈性使用；还可以通过购物地点检测，如果显著偏离平常的购物地点，那么就是异常消费。
1.8描述三个关于数据挖掘方法和用户交互问题的数据挖掘挑战。
答：
（1）如何与数据挖掘系统交互
（2）如何在挖掘中融入用户的背景知识
（3）如何可视化和理解数据挖掘的结果
1.9与挖掘少量数据（例如，几百个元组的数据集合）相比，挖掘海量数据（例如，数十亿个元组）的主要挑战是什么？
答：主要的挑战是数据挖掘算法的运行时间必须是可预计的、短的和可以被应用接受的。
1.10概述在诸如流/传感器数据分析、时空数据分析或生物信息学等某个特定应用领域中的数据挖掘的主要挑战。
答：在生物信息学中，对于某些生物对象，染色体序列、生物学网络和染色体的3D空间结构可能同时存在。
由于数据清理和数据集成的困难性，以及这种数据的多个数据源之间的复杂相互作用，挖掘复杂对象也是一大挑战。