数据仓库与数据挖掘技术第六章决策树

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数据仓库和数据挖掘决策树

个训练样本的类标号，因此也称作有指导的学习。 ➢ 通过分析训练数据集来构造分类模型，可用分类规则、
决策树或数学公式等形式提供。 2．使用模型进行分类
➢ 首先评估模型（分类法）的预测准确率。 ➢ 如果认为模型的准确率可以接受，就可以用它对类标号
未知的数据元组或对象进行分类。
分类: 定义
分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。分类模型可以用于以下目的：描述性建模——作为解释性工具，用于区分不同类对象。例如，根据动物的某些特性分为哺乳类、爬行类、鸟类、鱼类和两栖类预测性建模——用于预测未知记录的类标号。当给定未知记录的属性集上的值时，它自动地赋予未知样本类标号。
婚姻状况单身
已婚单身
已婚离异
已婚离异单身
已婚单身
年收入 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 75K 90K
拖欠贷款否否否否是否否是否是
婚姻状况2
单身l
年收入
55K
已婚
80K
离异
110K
单身
95K
已婚
67K
拖欠贷款
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10
有房者是否否是否否是否否否
有房者
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婚姻状况单身
已婚单身
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已婚单身
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拖欠贷款否否否否是否否是否是
婚姻状况2
单身l
年收入
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已婚

数据挖掘课程设计决策树

数据挖掘课程设计决策树一、教学目标本课程的目标是使学生掌握决策树的基本概念、原理和应用方法。

通过本课程的学习，学生应能理解决策树的工作原理，掌握决策树的构建方法和算法，并能够运用决策树进行数据挖掘和分析。

具体来说，知识目标包括：了解决策树的基本概念和原理，掌握决策树的构建方法和算法，了解决策树在数据挖掘中的应用。

技能目标包括：能够运用决策树进行数据挖掘和分析，能够理解和解释决策树模型的结果。

情感态度价值观目标包括：培养学生的数据分析能力和逻辑思维能力，提高学生对数据挖掘技术的兴趣和认识。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括决策树的基本概念、原理和应用方法。

具体包括以下几个方面：1.决策树的基本概念：决策树的概念、决策树的结构和决策树的分类与回归。

2.决策树的原理：决策树的构建方法、决策树的剪枝方法和决策树的优化算法。

3.决策树的应用：决策树在数据挖掘中的应用、决策树模型的评估和决策树模型的解释。

三、教学方法为了实现本课程的教学目标，我们将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。

1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握决策树的基本概念和原理。

2.讨论法：通过学生的讨论，深入理解决策树的构建方法和算法。

3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解决策树在数据挖掘中的应用。

4.实验法：通过实验，使学生掌握决策树的构建方法和算法，并能够运用决策树进行数据挖掘和分析。

四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，我们将选择和准备适当的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。

1.教材：选择合适的教材，用于学生学习和参考。

2.参考书：提供相关的参考书籍，丰富学生的学习资源。

3.多媒体资料：制作多媒体课件和教学视频，生动形象地展示决策树的概念和原理。

4.实验设备：准备计算机和相关软件，供学生进行实验和实践。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试等。

评估方式应客观、公正，能够全面反映学生的学习成果。

第六章数据挖掘概述

数据理解
数据准备数据建立模型
模型评估
业务理解（Business Understanding）阶段
确定业务目标：分析项目的背景，从业务视点分析项目的目标和需求，确定业务角度的成功标准；项目可行性分析：分析拥有的资源，条件和限制，风险估计，成本和效益估计；确定数据挖掘目标：明确确定数据挖掘的目标和成功标准，数据挖掘的目标和业务目标是不一样的，前者指技术上的，例如生成一棵决策树等；提出项目计划：对整个项目做一个计划，初步估计用到的工具和技术。
主要功能
例2：对比移动电话费月消费额超出1000元的客户群与移动电话费月消费额低于100元的客户群。利用数据挖掘可作出如下描述：移动电话月消费额超出1000元的客户80％以上年龄在35－50岁之间，且月收入5000元以上；而移动电话月消费额低于100元的客户60％以上要么年龄过大要么年龄过小，且月收入 2000元以下。
数据挖掘与其他科学的关系
数据库系统统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
实施数据挖掘的目的
不再是单纯为了研究，更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。所有企业面临的一个共同问题是：企业数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此需要从大量的数据中经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得名。
数据挖掘的应用
数据分析和决策支持
市场分析和管理目标市场, 客户关系管理 (CRM), 市场占有量分析, 交叉销售, 市场分割风险分析和管理风险预测, 客户保持, 保险业的改良, 质量控制, 竞争分析欺骗检测和异常模式的监测 (孤立点)

决策树算法中数据挖掘的流程

决策树算法中数据挖掘的流程1.引言1.1 概述决策树算法是数据挖掘领域中广泛应用的一种方法，它通过构建决策树模型来进行数据分类和预测。

数据挖掘是一种从大量数据中发现有用信息的技术，通过对数据进行分析、整理和提取，揭示隐藏在数据背后的规律和模式。

决策树算法的主要思想是将数据集根据属性值的不同划分为不同的子集，然后递归地对子集进行划分，直到达到某个终止条件。

在每次划分时，决策树算法会选择一个最佳的属性作为划分标准，以使得划分后的子集中的样本尽可能属于同一类别或具有相同的属性特征。

决策树算法在数据挖掘中具有一些优点。

首先，决策树模型易于理解和解释，能够提供清晰的决策规则。

其次，决策树算法能够处理各种类型的数据，包括分类型数据和数值型数据。

此外，决策树算法还能够处理缺失数据和异常数据。

决策树算法的数据挖掘流程主要包括以下几个步骤：数据收集、数据预处理、特征选择、决策树构建、模型评估和模型优化。

首先，需要收集相关的数据，并进行清洗和整理，确保数据的完整性和准确性。

然后，根据特征选择的原则，选择合适的属性作为决策树的节点。

接下来，通过算法递归地构建决策树模型，直到满足终止条件为止。

构建好决策树后，需要对模型进行评估，检验其对新样本的泛化能力。

最后，根据评估结果，对模型进行优化，提高其准确性和稳定性。

综上所述，决策树算法在数据挖掘中起着重要的作用。

通过对决策树算法的概述和数据挖掘流程的介绍，我们可以更好地理解和应用这一算法，从而实现对数据的有效分析和挖掘。

1.2 文章结构本文的目的是介绍决策树算法在数据挖掘中的流程。

本文将分为引言、正文和结论三部分，详细阐述决策树算法的概述和数据挖掘流程。

在引言部分，我们将对本文进行概述，介绍决策树算法在数据挖掘中的重要性和应用领域。

同时，我们将介绍本文的结构，包括正文内容和结论部分，以便读者能够清楚地了解本文的框架。

正文部分将详细介绍决策树算法的概述，包括其原理、特点和主要应用场景。

数据挖掘决策树

数据挖掘——决策树算法数据挖掘——决策树算法书本DATA Mining concepts and techniques third edition 关于决策树的描述算法Generation_decision_tree的创建过程如下：1、创建一个节点N2、IF D的元组都在同一类C中，then返回N作为叶节点，以类C标记3、IF attribute_list为空，then返回N作为叶节点，标记D中的多数类4、使用Attribute_lselection_method(D,attribute_list)找出最好的splitting_criterion5、用splitting_criterion标记节点N6、IF splitting_criterion是离散值，并且多路划分，删除分裂属性7、For splitting_criterion的每个输出j:设Dj中D满足输出j的数据元组的集合，if Dj为空，加一个树叶到节点N，标记为D中的多数类，else 加一个由Generation_decision_tree(D,attribute_list)返回的节点到N8、返回N在实际操作中，选取数据很重要，决策树是分类算法，在网/ml/选取数据时，选择Classification类，由于第一次做数据分析，以及对R语言不懂，对于数据的属性类Attributes选择在5~10之间，最终数据定位在BreastTissue，Auto-Mpg，car三个数据之一在数据的导入过程，各种数据类型不一样，导入的方式不一样，最终各种尝试之后，选择导入text文本文档在这个过程还是属性跟数值对不齐，至于数据框输入实现不了，Attribute有七个，但是数值有1728个手动输入是不可行的R语言实现过程，参照Generation_decision_tree的创建过程，通过先用c实现，再根据c结构试探性用r构造，期间参考了Python对于决策树算法的实现过程，以及实际案例Iris 的实际案例。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）陈文伟版课后习题答案（非常全）

第一章作业1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。

（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。

（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。

（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。

对数据仓库操作不明确，操作数据量大。

2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1（1）数据库数据太多，信息贫乏。

如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。

（2）异构环境数据的转换和共享。

随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。

（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。

3．举例说明数据库与数据仓库的不同。

比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。

但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。

因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。

4.OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。

5.OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

6.OLTP OLAP细节性数据综合性数据当前数据历史数据经常更新不更新，但周期性刷新一次性处理的数据量小一次处理的数据量大对响应时间要求高响应时间合理面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。

8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。

数据仓库和数据挖掘技术第6章4关联规则课件

6.3 关联算法
2020/4/24
1
购物篮分析一个引发关联规则挖掘的典型例子
2020/4/24
2
应用：购物分析
市场购物分析结果将帮助商场内商品应如何合理摆放进行规划设计。其中一种策略就是将常常一起购买的商品摆放在相邻近的位置，
以方便顾客同时购买这两件商品；如：如果顾客购买电脑的同时常也会购买一些金融管理类软件，那么将电脑软件摆放在电脑硬件附近显然将有助于促进这两种商品的销售。而另一种策略则是将电脑软件与电脑硬件分别摆放在商场的两端，这就会促使顾客在购买两种商品时，走更多的路从而达到诱导他们购买更多商品的目的。比如：顾客在决定购买一台昂贵电脑之后，在去购买相应金融管理软件的路上可能会看到安全系统软件，这时他就有可能购买这一类软件。市场购物分析可以帮助商场主管确定那些物品可以进行捆绑减价销售，如一个购买电脑的顾客很有可能购买一个捆绑减价销售的打印机。
（1）支持度s：support(X=>Y)=P(X∪Y)
P(X∪Y):X和Y这两个项目集在事务集D中同时出现的概率
（2）置信度c：confidence(X=>Y)= P(Y｜X)
P(Y｜X) :在出现项目集X的事务集D中，项目集Y也同时出现的概率
（3）关联规则X=>Y成立的条件是：①它具有支持度，即事务集D中至少有s%的事务包含X∪Y；②它具有置信度，即事务集D中包含X的事务至少有c%同时也包含Y
强规则：满足最小支持度阈值（minsup）和最小置信度阈值（minconf）的规则（用0%和100%之间的值而不是用0到1之间的值表示）
2020/4/24
6
什么是关联挖掘？
关联规则挖掘：在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构。

数据仓库复习题

书 P2，PPT_P8)从大量的、不彻底的、有噪声的、含糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在实用的信息和知识的过程。

关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据等、PPT_P29)聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等书 P2-3，PPT_P17-19)确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析与知识同化。

书 P6-7，PPT_P45-46联系： 1，数据仓库为数据挖掘提供了更好的，更广泛的数据源2，数据仓库韦数据挖掘提供了新的支持平台。

3，数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便4，数据挖掘对数据仓库提供了更好的决策支持。

5，数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求6，数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持区别：数据仓库是一种存储技术，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据，它能为不同用户的不同决策需要提供所需的数据和信息。

~~数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的，它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出实用的信息和知识。

数据仓库——是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策定制过程。

面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。

信息获取层、信息存储层、信息传递层。

(1)是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或者综合程度的级别。

粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类就越多。

(2)影响存放在数据仓库中的数据量大小；影响数据仓库所能回答查问询题的细节程度。

早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。

可按日期、地域、业务领域、或者按多个分割标准的组合，但普通包括日期项。

概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型(1)概念模型设计(2)技术准备工作(3)逻辑模型设计(4)物理模型设计(5)数据仓库的生成(6)数据仓库的使用和维护数据装入时，并非一次就将准备装入的数据全部装入数据仓库，而是按照逻辑模型设计中所确定和分析的主题域，先装入并生成某一主题域。

数据仓库与数据挖掘技术第6章2贝叶斯

2011-11-15 9
练习：下表是其保险公司某项健康保险业务销售的客户记录
现有一名客户年龄是32岁，收入水平中等，没有固定职业，信等级良好，用贝叶斯分类器预测该客户是否购买这种健康保险。
2011-11-15
10
题解
2011-11-15
11
贝叶斯分类器的作用
从理论上讲与其他分类器相比，贝叶斯分类器具有最小的错误率。但实际上由于其所依据的类别独立性假设和缺乏某些数据的准确概率分布，从而使得贝叶斯分类器预测准确率受到影响。但各种研究结果表明：与决策树和神经网络分类器相比，贝叶斯分类器在某些情况下具有更好的分类效果。贝叶斯分类器的另一个用途就是它可为那些没有利用贝叶斯定理的分类方法提供了理论依据。例如在某些特定假设情况下，许多神经网络和曲线拟合算法的输出都同贝叶斯分类器一样使得事后概率取最大
2011-11-15 2
贝叶斯定理——例子
某电子设备厂所用的元件是由三家元件厂提供的，根据以往的记录，这三个厂家的次品率分别为0.02，0.01，0.03，提供元件的份额分别为0.15，0.8，0.05，设这三个厂家的产品在仓库是均匀混合的，且无区别的标志。问题：在仓库中随机地取一个元件，若已知它是次品，分析此次品出自何厂家的概率最大？
2011-11-15 12
贝叶斯信念网络
基本贝叶斯分类器是基于各类别相互独立这一假设来进行分类计算的，也就是要求若给定一个数据样本类别，其样本属性的取值应是相互独立的。这一假设简化了分类计算复杂性。若这一假设成立，则与其他分类方法相比，基本贝叶斯分类器是最准确的；但实际上变量间的相互依赖情况是较为常见的。贝叶斯信念网络就是用于描述这种相互关联的概率分布。该网络能够描述各属性子集之间有条件的相互独立。它提供了一个图形模型来描述其中的因果关系，而学习也正是基于这一模型进行的。这一图形模型就称为贝叶斯信念网络（常简称为信念网络）。

数据仓库与数据挖掘技术-试题答案

数据仓库与数据挖掘技术答案一、简答1.为什么需要对数据进行预处理？数据预处理主要包括哪些工作（需要对数据进行哪些方面预处理）?（1）现实世界的数据是杂乱的，数据多了什么问题会出现。

数据库极易受到噪音数据(包含错误或孤立点）、遗漏数据（有些感兴趣的属性缺少属性值或仅包含聚集数据）和不一致数据（在编码或者命名上存在差异）的侵扰，因为数据库太大，常常多达几G或更多。

进行数据预处理，提高数据质量，从而提高挖掘结果质量。

（2）数据预处理主要包括：数据清理：去除数据中的噪音、纠正不一致；数据集成：将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据方；数据交换：规范化或聚集可以改进涉及距离度量的挖掘算法精度和有效性；数据归约：通过聚集、删除冗余特征或聚类等方法来压缩数据。

数据离散化：属于数据归约的一部分，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。

2. 什么叫有监督学习？什么叫无监督学习？）是通过发现数据属性和类别属性之间的关联模式，并通监督学习（Supervised learning或归纳过利用这些模式来预测未知数据实例的类别属性。

监督学习又称为分类Classification。

学习Inductive Learning无监督学习（Unsupervised learning）即聚类技术。

在一些应用中，数据的类别属性是缺失的，用户希望通过浏览数据来发现其的某些内在结构。

聚类就是发现这种内在结构的技术。

3.什么是数据仓库的星形模式？它与雪花模式有何不同？雪花模式与星形模式不同在于：雪花模式的维表可能是规范化形式，以便减少冗余。

这种表易于维护，并节省存储空间，因为当维结构作为列包含在内时，大维表可能非常大。

然而，与巨大的事实表相比，这种空间的节省可以忽略。

此外，由于执行查询更多的连接操作，雪花结构可能降低浏览的性能。

这样系统的性能可能受影响。

因此，在数据仓库设计中，雪花模式不如星形模式流行。

二、写出伪代码三答：（1）所有频繁项集为：[E,K,O] [K,M] [K,Y] (2) 关联规则:[O]->[E,K] 1.0[E,O] -> [K] 1.0[K,O] -> [E] 1.01.0[M] -> [K][Y] -> [K] 1.0答：a)决策树表示一种树型结构，它由它的分来对该类型对象依靠属性进行分类。

数据挖掘决策树算法及应用拓展PPT课件

j∈(1,|C|)
则P(cMAP|x)称为最大后验概率然后我们就把x分到cMAP类中
第19页/共36页
朴素贝叶斯分类器一
设x = <a1,a2…am>，为一个有m个属性的样例 P(cMAP|x)= max P(cj|x) j∈(1,|C|)
= max P(cj|a1,a2…am)
= max
P(a1,a2…am|cj)P(cj)
第27页/共36页
概率为零之m-估计
一般采用m-估计来解决这个问题。 m-估计定义如下：
量 (如, information gain)
• 停止分割的条件
• 一个节点上的数据都是属于同一个类别 • 没有属性可以再用于对数据进行分割
第5页/共36页
伪代码(Building Tree)
Procedure BuildTree(S)
用数据集S初始化根节点R
用根结点R初始化队列Q
While Q is not Empty do {
更精确地讲，贝叶斯法则基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率，提供了一种计算假设概率的方法
第14页/共36页
贝叶斯公式
P( cj|x) =
P(x|cj)P(cj) P(x)
先验概率P(cj) 联合概率P(x|cj) 后验概率P(cj|x)
第15页/共36页
先验概率P(cj)
P(cj)代表还没有训练数据前，cj拥有的初始概率。P(cj)常被称为cj的先验概率(prior probability) ，它反映了我们所拥有的关于cj是正确分类机会的背景知识,它应该是独立于样本的。
|cj | |D|
P(ai
|
cj)
|

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统中非常重要的组成部分。

数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程。

本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并提供相应的答案。

一、数据仓库的学习要点及答案1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。

其特点包括：面向主题，集成数据，稳定性，非易失性和随时间变化。

答案：数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。

它面向主题，即以某种特定的主题或业务问题为中心，集成多个数据源的数据，提供一致、全面的视图。

数据仓库是稳定的，即数据一旦进入数据仓库，就不会轻易被修改。

同时，数据仓库是非易失的，即数据一旦存入数据仓库，就不会被删除。

最后，数据仓库是随时间变化的，即数据仓库中的数据会随着时间的推移而不断更新和变化。

2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括三层：数据源层、数据仓库层和应用层。

数据源层用于存储各种数据源，数据仓库层用于集成和存储数据，应用层用于数据分析和决策支持。

答案：数据仓库的架构包括三层。

数据源层是数据仓库的基础，用于存储各种数据源，如关系数据库、文件等。

数据仓库层是数据仓库的核心，用于集成和存储数据。

它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等过程。

应用层是数据仓库的最上层，用于数据分析和决策支持。

在应用层中，可以使用各种数据挖掘技术和工具对数据进行分析和挖掘。

3. 数据仓库的建模方法数据仓库的建模方法包括维度建模和实体关系建模。

维度建模是以业务主题为中心，通过定义维度和事实表来描述数据仓库中的数据。

实体关系建模是通过实体和关系来描述数据仓库中的数据。

答案：数据仓库的建模方法有维度建模和实体关系建模。

维度建模是以业务主题为中心，通过定义维度和事实表来描述数据仓库中的数据。

数据仓库与数据挖掘的决策支持PPT课件

2、特定的应用 3、面向部门 4、由业务部门定义，设计和开发 5、由业务部门管理和维护 6、快速实现 7、购买较便宜 8、投资快速回收 9、工具集的紧密集成 10、更详细的、预先存在的数据仓库的摘要子集 11、可升级到完整的数据仓库
第16页/共122页
5.两种数据集市结构
从属：数据直接来自中央数据库，能够保持数据的一致性。
• 数据集市的数据组织一般采用星形模型，大型数据仓库的数据组织采用第三范式。
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5.1.4 元数据
元数据是数据仓库的重要组成部分。元数据描述了数据仓库的数据和环境，即关于数据的数据 (meta data)。元数据就相当于数据库系统中的数据字典
元数据包括四种元数据
•关于数据源的元数据 •关于数据模型的元数据 •关于数据仓库映射的元数据
第33页/共122页
三层C/S结构
客户端
OLAP 服务器
数据仓库服务器
OLAP服务器将加强和规范化决策支持的服务工作，集中和简化了原客户端和数据仓库服务器的部分工作，降低了系统数据传输量。
这种结构形式工作效率更高。
第34页/共122页
5.2.2 数据仓库的存储
• 数据仓库存储采用多维数据模型。 • 维就是相同类数据的集合，商店、时间和产品都是维 • 各个商店的集合是一维，时间的集合是一维，商品的集合是一维。每一个商店、每一段时间、每一种商品就是某一维的一个成员。 • 每一个销售事实由一个特定的商品、一个特定的时间、一个特定的商品组成。 • 两维表，如通常的电子表格。三维构成立方体，若再增加一维，则图形很难想象，也不容易在屏幕上画出来。
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2、数据仓库工具集
多维分析工具（OLAP工具）: 通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、一致和交互性的存取，这

数据挖掘决策树的建立

数据挖掘决策树的建立数据挖掘决策树的建立数据挖掘是从大规模的数据集中发现有用的模式和关系的过程。

决策树是一种常用的数据挖掘算法，可以用于分类和预测问题。

决策树是一种基于树结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。

决策树的建立是一个迭代的过程，包括以下几个步骤：1. 数据准备：首先需要准备好用于建立决策树的数据集。

通常情况下，数据集包含多个特征和对应的类别或目标变量。

特征可以是离散型的或连续型的，而类别或目标变量可以是有限的类别或连续的数值。

2. 特征选择：特征选择是决策树建立过程中的一个重要步骤，它决定了决策树的结构和性能。

特征选择的目标是选择对目标变量具有最好分类能力的特征。

常用的特征选择算法包括信息增益、信息增益比和基尼指数等。

3. 决策树的建立：在特征选择确定后，就可以开始建立决策树。

决策树的建立是一个递归的过程，从根节点开始，递归地对每个子节点进行相同的操作，直到满足建立终止条件。

可以使用不同的算法来建立决策树，例如ID3、C4.5和CART等算法。

4. 决策树的剪枝：决策树的建立过程容易出现过拟合的问题，即对训练数据过于敏感而导致在未知数据上的预测性能较差。

为了解决过拟合问题，可以对决策树进行剪枝。

剪枝是指从完全生长的决策树中去掉一些子树或叶节点，以提高决策树的泛化能力。

5. 决策树的评估：在决策树建立完成后，需要对其进行评估。

评估决策树的性能可以采用交叉验证等方法。

常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。

数据挖掘决策树的建立过程中，还需要考虑一些问题：1. 数据预处理：在建立决策树之前，需要对数据进行预处理。

预处理的目的是处理缺失值、异常值和重复值等问题，以提高建模的质量。

2. 数据划分：为了能够对决策树进行评估，需要将数据集划分为训练集和测试集。

通常情况下，可以使用70%的数据作为训练集，剩余的30%作为测试集。

3. 参数调优：决策树算法涉及到一些参数的设置，如特征选择的算法、决策树的深度和剪枝方式等。

数据仓库与数据挖掘应用教程第6章-决策树分类算法

在选择合适的分类算法后，通过训练数据集进行训练建立正确的分类模型，如图6.3所示。
2. 评估分类模型的准确率
利用测试数据集评估分类模型的准确率。测试数据集中的元组或记录称为测试样本，与训练样本相似，每个测试样本的类别是已知的。
在评估分类模型的准确率时，首先利用分类模型对测试数据集中的每个测试样本的类别进行预测，并将已知的类别与分类模型预测的结果进行比较，然后计算分类模型的准确率。
E(购买计算机，学生)=-[(2/3)×log2(2/3)+(1/3)×log2(1/3)]×(3/5)[(1/2)×log2(1/2)+(1/2)×log2(1/2)]×(2/5)=0.95。 G(购买计算机，学生)=0.97-0.95=0.02。
E(购买计算机，信誉)=-[(3/3)×log2(3/3)]×(3/5)[(2/2)×log2(2/2)]×(2/5)=0。 G(购买计算机，信誉)=0.97-0=0.97。
② 对于数据集S1，求学生属性取值为“否”的子树。此时的子表S11如表6.6所示，其中全部类别属性值相同，该分支结束。
编号
1 2 8
描述属性
收入
信誉
高
中
高
优
中
中
类别属性购买计算机
否
③ 对于数据集S1，求学生属性取值为“是”的子树。此时的子表S12如表6.7所示，其中全部类别属性值相同，该分支结束。 Nhomakorabea编号
9 11
描述属性
收入
信誉
低
中
中
优
类别属性购买计算机
是
此时构造部分决策树如图6.7所示。
（4）求年龄属性取值为“31～40”的子树。此时的子表S2如表 6.8所示，描述属性集合为{收入，学生，信誉}，其中全部类别属性值相同，该分支结束。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第六章

第六章作业1.数据挖掘与知识发现两个概念有什么不同？P116知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。

数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。

2.知识发现过程由哪三部分组成？每部分的工作是什么？P116KDD过程可以概括为三个子步骤：数据准备、数据挖掘和结果的解释和评价。

数据准备：数据准备又可分为三个子步骤：数据选取、数据预处理和数据变换。

数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。

数据预处理一般可能包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换（如把连续值数据转换为离散型的数据，以便于符号归纳；或是把离散型的转换为连续值型的，以便于神经网络归纳）等。

当数据开采的对象是数据仓库时，一般来说，数据预处理已经在生成数据仓库时完成了。

数据变换的主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数。

数据挖掘：数据挖掘是利用一系列方法或算法从数据中获取知识。

按照数据挖掘任务的不同，数据挖掘方法分类分为聚类、分类、关联规则发现等。

结果的解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户或机器的评估，可能存在冗余或无关的模式，这时需要将其剔除；也有可能模式不满足用户要求，这时则需要让整个发现过程退回到发现阶段之前，如重新选取数据、采用新的数据变换方法、设定新的数据挖掘参数值，甚至换一种挖掘算法（如当发现任务是分类时，有多种分类方法，不同的方法对不同的数据有不同的效果）。

另外，由于KDD最终是面向人类用户的，因此可能要对发现的模式进行可视化，或者把结果转换为用户易懂的另一种表示，如把分类决策树转换为“if...then...”规则。

3.数据挖掘的对象有哪些？他们各自的特点是什么？P1181.关系数据库特点：（1）数据动态性（2）数据不完全性（3）数据噪声（4）数据冗余性（5）数据稀疏性（6）海量数据2.文本特点：（1）关键词或特征提取（2）相似检索（3）文本聚类（4）文本数据3.图像与视频数据特点：（1）图像与视频特征提取（2）基于内容的相似检索（3）视频镜头的编辑与组织4.web数据（1）异构数据集成和挖掘（2）半结构化数据模型抽取4.1)．关联分析若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。

数据挖掘方法：决策树

在企业面临着许多可供选择的方案时能快速挑选出是用最少的资源赢得最大的利润以及最大限度地降低企业的经营风险的最优决引水枢纽萨兰河倒虹吸古河倒虹吸恰里卡尔水电站和扬水站五座建筑物主体结构基本完好但由于自然老化各战争毁坏结构表面有磨损剥蚀弹坑及麻面有些上部结构破坏严重
LOGO
数据挖掘方法：数据挖掘方法：决策树 Decision Tree
09物流管理组2 09物流管理
数据挖掘方法：决策树
评估测试条件：评估测试条件：Classification Error
公式
C1 C2 0 6
Error (t ) = 1 − max P (i | t )
i
P(C1) = 0/6 = 0
P(C2) = 6/6 = 1
Error = 1 – max (0, 1) = 1 – 1 = 0
（1）所有叶节点的样本数为、样本数小于某个给定的最）所有叶节点的样本数为1、小值或者样本都属于同一类的时候；小值或者样本都属于同一类的时候；（2）决策树的高度达到用户设置的阈值，或者分支后的叶）决策树的高度达到用户设置的阈值，节点中的样本属性都属于同一个类的时候；节点中的样本属性都属于同一个类的时候；（3）当训练数据集中不再有属性向量作为分支选择的时候。）当训练数据集中不再有属性向量作为分支选择的时候。
Entropy = – (1/6) log2 (1/6) – (5/6) log2 (1/6) = 0.65 P(C1) = 2/6 P(C2) = 4/6
C1 C2
2 4
Entropy = – (2/6) log2 (2/6) – (4/6) log2 (4/6) = 0.92 算法相似，越小，与GINI算法相似，得到的值越小，划分越可行！算法相似得到的值越小划分越可行！

数据仓库与数据挖掘--决策树实验

实验3 决策树一、实验目的1.了解决策树的基本概念。

2.掌握决策树挖掘分析的操作步骤。

二、实验内容对三国志4 武将数据.xls 中的数据进行决策树分析。

三、实验仪、设备计算机、visual studio 2008、分析用数据、数据库服务四、实验步骤准备工作：三国志4 武将数据.xls 数据导入数据库中。

（1）打开visual studio 2008，新建项目，选择商业智能项目，analysis services项目图1 新建项目（2）在解决方案资源管理器中，右键单击数据源，选择新建数据源图2 数据源向导（3）在该界面中选择新建，进行数据源具体设置图3 新建数据源（4）在服务器名中填写要连接的数据库服务器名称，或者单击服务器名右方下拉按钮进行选择；勾选使用windows身份验证；选择或输入一个数据库名中填写将要分析数据所在的数据库或者单击右方下拉按钮进行选择图4 数据源具体设置（5）确定后配置完的数据源已显示在窗口上，继续下一步图5 完成数据源具体设置（6）勾选使用服务账户，继续下一步图6 模拟信息设置（7）数据源名称保持默认，完成图7 完成数据源设置向导（8）在解决方案资源管理器中，右键单击数据源视图，选择新建数据源视图图8 数据源视图向导（9）下一步图9 选择数据源（10）在可用对象中，将要分析数据所在表添加到包含的对象中，继续下一步图11 选择包含对象（11）默认名称，完成图12 完成数据源视图向导（12）在解决方案资源管理器中，右键单击挖掘结构，选择新建挖掘结构图13 数据挖掘向导（13）勾选从现有关系数据库或数据仓库，继续下一步图14 选择定义方法（14）选择microsoft 决策树，继续下一步图15 创建数据挖掘模型结构（15）下一步图16 选择数据源视图（16）勾选事例，继续下一步图17 指定表类型（17）在键列勾选序号码，在输入列勾选出身、国别、魅力、统御、武力、政治、智慧、忠诚，在可预测列勾选身份，继续下一步图18 指定定型数据（18）下一步图19 指定内容和数据类型（19）勾选允许钻取，完成图21 完成数据挖掘向导（20）单击挖掘模型查看器图22 完成设置（21）询问是否部署项目，是图23 部署项目（22）询问是否继续，是图24 处理模型（23）单击运行图25 运行挖掘项目（24）待处理完成后，关闭图26 处理结果（25）关闭处理窗口后，就可在挖掘模型查看器的决策树中看到系统经过分析得出的结果图27 分类关系图依赖关系网络：图27 分类剖面图（26）在挖掘模型中，右键单击挖掘模型可以设置算法参数图28 算法参数（27）算法参数的意义COMPLEXITY_PENALTY:禁止决策树生长。

数据仓库与数据挖掘技术 第六章 决策树

数据仓库和数据挖掘 决策树