数据挖掘分类
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
数据挖掘基本任务
数据挖掘基本任务
数据挖掘基本任务：关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式、偏差分析
1.关联分析，关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。
两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
2.聚类分析，聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
3.分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
4.预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
5.时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
6.偏差分析，在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。
偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
数据挖掘分类算法实验报告
数据挖掘分类算法实验报告数据挖掘分类算法实验报告一、引言数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、规律和知识的过程。
在现代社会中，数据挖掘已经成为了一项重要的技术，广泛应用于各个领域。
其中，分类算法是数据挖掘中的一种重要技术，它可以将数据集中的样本分为不同的类别，从而实现对数据的有效分类和预测。
二、实验目的本实验旨在比较和评估常见的数据挖掘分类算法，包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
通过对多个数据集的实验，对这些算法的分类性能进行评估，并分析其适用场景和优缺点。
三、实验方法1. 数据集选择本实验选择了三个不同类型的数据集，包括鸢尾花数据集、心脏病数据集和手写数字数据集。
这些数据集代表了常见的分类问题，具有不同的特征和类别分布。
2. 特征选择和预处理在进行分类算法之前，需要对原始数据进行特征选择和预处理。
特征选择是为了从原始数据中选择出最具有代表性和区分度的特征，以提高分类算法的效果。
预处理包括数据清洗、缺失值处理和数据标准化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 算法实现和评估在实验中，我们使用Python编程语言实现了决策树、朴素贝叶斯和支持向量机三种分类算法。
对于每个数据集，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对分类模型进行训练，然后使用测试集评估分类算法的性能。
评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
四、实验结果与分析1. 鸢尾花数据集实验结果在对鸢尾花数据集进行分类实验时，我们发现决策树算法表现最好，准确率达到了95%以上，而朴素贝叶斯算法和支持向量机算法的准确率分别为90%和93%。
这说明决策树算法在处理鸢尾花数据集时具有较好的分类能力。
2. 心脏病数据集实验结果对于心脏病数据集，朴素贝叶斯算法表现最好，准确率超过了90%，而决策树算法和支持向量机算法的准确率分别为85%和88%。
这说明朴素贝叶斯算法在处理心脏病数据集时具有较好的分类效果。
3. 手写数字数据集实验结果在对手写数字数据集进行分类实验时，支持向量机算法表现最好，准确率超过了98%，而决策树算法和朴素贝叶斯算法的准确率分别为90%和92%。
数据挖掘--分类完整1ppt课件
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K-近邻分类算法
大部分分类器都输出一个实数值(可以看作概率),通过变 换阈值可以得到多组TPR与FPR的值。
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第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
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基于距离的分类算法的思路
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
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分类的流程
根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
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f(xi1 ,xi2 ,xi3 ,..x.i)n. .y.i ,
步骤三：建立分类模型或分类器（分类）。
分类器通常可以看作一个函数，它把特征映射到类的空间 上
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如何避免过度训练
分类也称为有监督学习(supervised learning), 与之相对于的是无监督学习(unsupervised learning),比如聚类。
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分类模型的评估
真阳性(True Positive)： 实际为阳性 预测为阳性 真阴性(True Negative)：实际为阴性 预测为阴性 假阳性(False Positive)： 实际为阴性 预测为阳性 假阴性(False Negative)：实际为阳性 预测为阴性
预测是否正确 预测结果 比如预测未知动物是鸟类还是爬行动物，阳性代表爬
数据挖掘系统分类
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容要点
1
了解数据挖掘的分类规则
数据挖掘分类
2
按照一般功能，可以将数据挖掘分为：
描述式数据挖掘
预测式数据挖掘
数据挖掘分类——不同的角度,不同的分类
3
所适合的 应用类型
所用的技 术类型
待挖掘的 数据库类
型
待发现的 知识类型
数据挖掘分类的多维视图
4
待挖掘的数据库
关系的, 事务的, 面向对象的, 对象-关系的, 主动的, 空间的, 时间序列的, 文本 的, 多媒 体的, 异种的, 遗产的, WWW, 等.
特征分类, 先聚类再关联
OLAM 的结构
7
挖掘查询
挖掘结果
第4层
OLAM 引擎
用户 GUI API
OLAP 引擎
用户界面
第3层 OLAP/OLAM
数据立方体 API
过滤和集成
Databases
MDDB
数据库 API
数据清理 数据集成
元数据
过滤
数据仓库
第2 层 MDDB
第 1层 数据存储
小结
8
了解数据挖掘的分类规则
OLAP挖掘: 数据挖掘与数据仓库的集成
6
数据挖掘系统, DBMS, 数据仓库系统的耦合
不耦合, 松耦合, 半紧密耦合, 紧密耦合
联机分析挖掘
挖掘与 OLAP 技术的集成
交互挖掘多层知识
通过下钻, 上卷, 转轴, 切片, 切块等操作, 在不同的抽象层挖掘知识和模式的 必要性.
多种挖掘功能的集成
所挖掘的知识
特征, 区分, 关联, 分类, 聚类, 趋势, 偏离和孤立点分析, 等. 多/集成的功能, 和多层次上的挖掘
数据挖掘的四大方法
数据挖掘的四大方法随着大数据时代的到来，数据挖掘在各行各业中的应用越来越广泛。
对于企业来说，掌握数据挖掘的技能可以帮助他们更好地分析数据、挖掘数据背后的价值，从而提升企业的竞争力。
数据挖掘有很多方法，在这篇文章中，我们将讨论四种常见的方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一。
它的基本思想是在一组数据中挖掘出两个或多个项目之间的相关性或关联性。
在购物中，关联规则挖掘可以被用来识别哪些产品常常被同时购买。
这样的信息可以帮助商家制定更好的促销策略。
关联规则挖掘的算法主要有 Apriori 和 FP-Growth 两种。
Apriori 算法是一种基于候选集搜索的方法，其核心思路是找到频繁项集，然后在频繁项集中生成关联规则。
FP-Growth 算法则是一种基于频繁模式树的方法，通过构建 FP-Tree 实现高效挖掘关联规则。
二、聚类分析聚类分析是另一种常用的数据挖掘方法。
它的主要目标是将数据集合分成互不相同的 K 个簇，使每个簇内的数据相似度较高，而不同簇内的数据相似度较低。
这种方法广泛应用于市场营销、医学、环境科学、地理信息系统等领域。
聚类分析的算法主要有 K-Means、二分 K-Means、基于密度的DBSCAN 等。
其中，K-Means 是一种较为简单的方法，通过随机初始化 K 个初始中心点，不断将数据点归类到最近的中心点中，最终形成 K 个簇。
DBSCAN 算法则是一种基于密度的聚类方法，而且在数据分布比较稀疏时表现较好。
三、分类方法分类方法是一种利用标记过的数据来训练一个分类模型，然后使用该模型对新样本进行分类的方法。
分类方法的应用非常广泛，例如将一封电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。
常见的分类方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种易于理解、适用于大数据集的方法，通过分类特征为节点进行划分，构建一颗树形结构，最终用于样本的分类。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其核心思想是计算不同类别在给定数据集下的概率，从而进行分类决策。
数据挖掘分类实验报告
数据挖掘分类实验报告《数据挖掘分类实验报告》数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式和知识的学科。
在数据挖掘中，分类是一种常见的任务，它通过对数据进行分析和学习，将数据划分到不同的类别中。
本文将通过一个数据挖掘分类实验报告，介绍数据挖掘分类的实验过程和结果。
实验数据集选取了一个包含多个特征和标签的数据集，以便进行分类任务。
首先，我们对数据集进行了数据预处理，包括数据清洗、特征选择、特征变换等步骤，以确保数据的质量和适用性。
接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，用训练集训练分类模型，并用测试集评估模型的性能。
在实验中，我们尝试了多种分类算法，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
通过对比不同算法的准确率、精确率、召回率和F1值等指标，我们评估了各个算法在该数据集上的表现。
实验结果显示，不同算法在不同数据集上表现出不同的性能，决策树算法在某些数据集上表现较好，而支持向量机在另一些数据集上表现更优秀。
此外，我们还进行了特征重要性分析，通过对特征的重要性进行排序，找出对分类任务最具有区分性的特征。
这有助于我们理解数据集的特点，并为进一步优化分类模型提供了指导。
综合实验结果，我们得出了一些结论和启示。
首先，不同的分类算法适用于不同的数据集和任务，需要根据具体情况选择合适的算法。
其次，特征选择和特征重要性分析对于提高分类模型的性能至关重要，需要充分利用数据挖掘技术进行特征工程。
最后，数据挖掘分类实验是一个迭代的过程，需要不断尝试和调整，以优化分类模型的性能。
通过本次数据挖掘分类实验报告，我们深入了解了数据挖掘分类的实验过程和方法，对数据挖掘技术有了更深入的理解，也为实际应用中的分类任务提供了一定的指导和启示。
希望本文能够对读者有所启发，促进数据挖掘领域的研究和实践。
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种通过发现数据中的潜在模式和关联关系来预测未来行为、进行决策支持的技术。
数据挖掘中常用的两种主要算法是分类和回归算法，它们在数据分析和预测模型建立中具有重要作用。
本文将比较和分析几种常见的分类与回归算法，旨在帮助读者了解它们的不同特点和适用场景。
1. 分类算法1.1 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类模型，它通过对特征属性进行逐步划分来实现对数据集的分类。
决策树算法具有易于理解和解释的特点，可以处理离散和连续特征，并且在处理缺失数据时表现良好。
然而，决策树算法容易产生过拟合问题，需要进行剪枝处理。
1.2 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算给定特征的条件下目标变量的后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法具有简单和高效的特点，适用于处理大规模数据集。
然而，朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，这在某些情况下可能不符合实际情况，会导致分类结果不准确。
1.3 支持向量机算法支持向量机算法是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则的分类算法。
它通过构建一个最优超平面将不同类别的样本分隔开来。
支持向量机算法具有高准确率和泛化能力强的特点，适用于处理高维数据集。
然而，支持向量机算法对于大规模数据集计算复杂度高，训练时间长。
2. 回归算法2.1 线性回归算法线性回归算法是一种用于建立线性关系的回归模型的方法，它通过拟合一个线性方程来预测连续目标变量的值。
线性回归算法具有简单和快速的特点，适用于处理大规模数据集。
然而，线性回归算法对于非线性关系的数据拟合效果不好。
2.2 逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于建立分类模型的回归算法，它通过将线性回归模型的输出映射到[0, 1]之间的概率值来进行分类。
逻辑回归算法具有计算简单、解释性强的特点，适用于处理二分类问题。
然而，逻辑回归算法对于非线性关系的数据分类效果差。
数据挖掘的常用分类算法
数据挖掘的常⽤分类算法分类算法分类是在⼀群已经知道类别标号的样本中，训练⼀种分类器，让其能够对某种未知的样本进⾏分类。
分类算法属于⼀种有监督的学习。
分类算法的分类过程就是建⽴⼀种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
分类的⽬的就是使⽤分类对新的数据集进⾏划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、⽭盾划分的取舍等。
分类算法分类效果如图所⽰。
常⽤的分类算法包括：NBC（Naive Bayesian Classifier，朴素贝叶斯分类）算法、LR（Logistic Regress，逻辑回归）算法、ID3（Iterative Dichotomiser 3 迭代⼆叉树3 代）决策树算法、C4.5 决策树算法、C5.0 决策树算法、SVM（Support Vector Machine，⽀持向量机）算法、KNN(K-Nearest Neighbor，K 最近邻近)算法、ANN（Artificial Neural Network，⼈⼯神经⽹络）算法等。
NBC算法NBC 模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础。
该算法是基于条件独⽴性假设的⼀种算法，当条件独⽴性假设成⽴时，利⽤贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某⼀类的概率，选择具有最⼤后验概率的类作为该对象所属的类。
NBC算法的优点NBC算法逻辑简单，易于实现；NBC算法所需估计的参数很少；NBC 算法对缺失数据不太敏感；NBC 算法具有较⼩的误差分类率；NBC 算法性能稳定，健壮性⽐较好；NBC算法的缺点1.在属性个数⽐较多或者属性之间相关性较⼤时，NBC 模型的分类效果相对较差；2.算法是基于条件独⽴性假设的，在实际应⽤中很难成⽴，故会影响分类效果⼀、LR算法LR 回归是当前业界⽐较常⽤的机器学习⽅法，⽤于估计某种事物的可能性。
它与多元线性回归同属⼀个家族，即⼴义线性模型。
简单来说多元线性回归是直接将特征值和其对应的概率进⾏相乘得到⼀个结果，逻辑回归则是在这样的结果上加上⼀个逻辑函数。
数据挖掘中的名词解释
第一章1，数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能(Artific ial Intelli gence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习(Machine Learnin g)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowled ge Enginee ring）是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Informa tion Retriev al）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
6，数据可视化(Data Visuali zation)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
7，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。
8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
8，决策支持系统(decisio n support)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
数据挖掘 常用方法
数据挖掘常用方法
常用的数据挖掘方法包括以下几种：
1. 关联规则挖掘：通过发现数据中的频繁项集和关联规则来揭示数据中的关联关系。
2. 分类算法：根据已有的特征和标签，训练分类模型以预测未知数据的标签。
3. 聚类算法：将数据分为不同的群组，使得同一群组内的数据相似度较高，不同群组间的数据差异较大。
4. 预测建模：通过建立数学模型来预测未来事件或未知数据的数值结果。
5. 时间序列分析：通过分析时间序列数据的趋势和周期性，预测未来的数据趋势。
6. 异常检测：通过发现与正常数据差异较大的数据点或数据模式来检测异常行为。
7. 文本挖掘：通过分析和提取文本数据中的信息，如关键词、主题、情感等，来揭示文本数据的隐含信息。
8. 图挖掘：通过分析和挖掘网络结构和节点之间的关系，揭示图数据中的模式和规律。
9. 基于规则的挖掘：通过定义和挖掘一些领域专家制定的规则，揭示数据中的潜在知识。
10. 基于统计的挖掘：利用统计方法和模型，从数据中发现统计规律和相关性。
这些方法可以单独应用于不同的数据挖掘任务，也可以结合使用以获得更好的结
果。
具体选择哪种方法取决于具体的数据集和研究目标。
【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt
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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。
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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。
数据分析知识：数据挖掘中的聚类和分类算法
数据分析知识：数据挖掘中的聚类和分类算法数据挖掘中的聚类和分类算法随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一项重要的技术，它可以从海量的数据中发掘出有价值的信息，为决策提供依据。
聚类和分类是数据挖掘中两个重要的算法，本文将分别介绍它们的原理、应用和优缺点。
一、聚类算法聚类算法是将数据对象分成若干个互不相交的簇，使得同一簇内部的数据对象相似度尽可能大，不同簇之间的相似度尽可能小。
聚类算法可以用于市场细分、图像分类、文本挖掘等领域。
1.原理聚类算法的基本思想是将数据对象划分为多个簇，在簇内部的数据相似度较高，在簇之间的数据相似度较低。
聚类算法的思路大致可以分为以下几步：（1）确定簇的个数。
一般来说，簇的个数是需要依据不同的业务需求来确定的，可以通过专家经验和数据分析等方式确定。
（2）选择距离或相似度度量方法。
距离或相似度度量方法是选择簇内与簇间的距离计算量，包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
（3）选择聚类算法。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
2.应用聚类算法被广泛应用于各个领域。
在市场细分中，聚类算法可以根据消费者的购买行为将消费者分成若干组，并提取每组消费者的特征，以便制定针对性的推广策略。
在图像分类中，聚类算法可以将图片分类至不同的文件夹中，方便用户查找使用。
在文本挖掘中，聚类算法可以将相似的文章聚类至同一类中，提高信息检索的效率。
3.优缺点（1）优点：简单易实现，聚类结果可解释性强，对处理大样本数据积极。
（2）缺点：对初始簇心的选择比较敏感，只有全局最优解没有局部最优解，需要复杂度高的算法。
二、分类算法分类算法是通过学习得到一个分类函数，将未知样本分类到合适的类别中。
分类算法可以应用于手写字符识别、信用评估、疾病诊断等领域。
1.原理分类算法主要包含三个主要步骤：训练、分类和评估。
（1）训练训练是分类算法中最主要的环节之一，它是通过已知的样本数据集来训练分类函数。
训练的目的是得到一个合适的分类模型，使其能够对未知样本进行准确分类。
数据挖掘的模型
数据挖掘的模型数据挖掘（Data Mining）是指从大量的数据中寻找隐藏在其中的有价值的信息，并将其转化为可理解的形式，以支持决策和预测。
数据挖掘的模型则是实现数据挖掘技术的基础，它们用来描述和分析数据的特征、关系和规律，从而揭示出数据的潜在知识。
一、分类模型分类模型用于将数据划分到不同的预定义类别中。
常见的分类模型包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种树状结构，通过判断数据的特征值按照一定条件分支，最终到达叶子节点预测其所属类别。
朴素贝叶斯模型基于贝叶斯定理，通过计算条件概率来预测类别。
支持向量机则使用超平面在特征空间中对数据进行分类。
二、回归模型回归模型用于预测和估计数值型数据的输出。
它适用于分析因变量与一个或多个自变量之间的关系。
线性回归模型是最简单的回归模型，它假设自变量和因变量之间存在线性关系。
除了线性回归模型外，还有多项式回归、岭回归等模型。
三、聚类模型聚类模型将数据根据其相似性分为不同的类别或群组。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
K均值聚类是一种迭代算法，将数据分为K个簇，使得同一簇内的数据点更加相似。
层次聚类将数据根据相似性构建层次化的聚类结果。
DBSCAN则是一种基于密度的聚类算法，将密度相连的数据点划分为一个簇。
四、关联规则模型关联规则模型用于发现数据中的相互关联性，即数据项之间的频繁关系。
常见的关联规则算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法基于频繁项集的性质，通过逐层搜索，找到频繁项集和关联规则。
FP-Growth算法则通过构建FP树来挖掘频繁项集和关联规则。
五、时序模型时序模型用于处理数据的时序性，可以进行时间序列预测、序列模式挖掘等任务。
常见的时序模型有ARIMA模型、LSTM模型等。
ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型，通过分析时间序列的自相关性和滞后关系，来预测未来的趋势。
LSTM模型则是一种递归神经网络，能够学习序列数据中的长期依赖关系。
数据挖掘的方法分类
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
① 回归分析。
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
① 聚类。
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
① 关联规则。
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
数据挖掘的常见技术
数据挖掘的常见技术数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关联和信息的过程。
它利用各种算法和技术来分析数据，并从中提取有价值的知识和见解。
在这篇文章中，我们将介绍一些常见的数据挖掘技术。
一、聚类分析聚类分析是一种将数据分组为具有相似特征的集合的技术。
它通过计算数据点之间的相似性来确定数据点的聚类。
聚类分析可以用于市场细分、社交网络分析等许多领域。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据集中项之间关联关系的技术。
它通过识别频繁项集和关联规则来发现数据中的关联模式。
关联规则挖掘可以用于购物篮分析、推荐系统等。
三、分类和回归分析分类和回归分析是一种通过学习数据集中的样本来预测新数据的技术。
分类分析将数据分为不同的类别，而回归分析则预测数据的数值。
这些技术可以应用于信用评分、风险分析等。
四、异常检测异常检测是一种识别数据中异常或异常模式的技术。
它可以帮助发现潜在的欺诈行为、故障检测等。
异常检测可以使用统计方法、机器学习方法等。
五、文本挖掘文本挖掘是一种从大量文本数据中提取有用信息的技术。
它可以用于情感分析、主题建模等。
文本挖掘通常使用自然语言处理和机器学习技术。
六、时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据的技术。
它可以用于预测未来趋势、分析季节性变化等。
时间序列分析可以使用统计方法、神经网络等。
七、网络分析网络分析是一种研究网络结构和关系的技术。
它可以帮助发现社交网络中的关键人物、识别网络中的社群等。
网络分析可以使用图论、机器学习等方法。
八、决策树决策树是一种通过树状结构表示决策规则的技术。
它可以帮助做出分类和回归决策。
决策树可以使用信息增益、基尼指数等方法构建。
九、支持向量机支持向量机是一种通过构建超平面来做分类和回归的技术。
它可以处理高维数据和非线性问题。
支持向量机可以使用不同的核函数进行分类。
十、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的技术。
它可以用于分类、回归等任务。
神经网络可以使用不同的层次和激活函数进行建模。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释
数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种综合分析和探索数据的有效、有用的技术，其目的是从巨量的数据集中提取出有价值的信息或者是模式。
它的任务是发现潜在的内在规律，以此获得对象的个性化特征或者联系。
分类（Classification）：分类是数据挖掘的一种术语，它指的
是将数据根据一定的规则等分成若干类别，以便进行模型训练和分析。
关联规则（Association Rules）：关联规则指的是给定一组数据，发现其中有可能存在的一种正向相关或负向关联的规则。
关联规则通常被用于市场营销分析，以及分类和预测分析。
聚类（Clustering）：聚类是数据挖掘的基本技术，它指的是从
大量的数据集中自动构造出若干类别的技术。
在聚类中，通过计算每一个对象与每一个类别的相似性，将对象分配给对应的类别。
概念演化（Concept Drift）：概念演化是一种数据挖掘技术，它指的是时间推移或观测系统被观察到的内容本身经历变化的过程。
因此，概念演化的目标是发现随着时间变化的模式，并用于预测和解释未来的变化。
- 1 -。
数据挖掘技术的主要技术分类
数据挖掘技术的主要技术分类
数据挖掘技术的主要技术分类包括：
1.分类算法：根据样本特征将数据集分成不同的类别，并为新实例分配类别。
2.聚类算法：将数据集根据相似性或距离分成多个集群，并将相似的数据点分组在一起。
3.关联规则算法：寻找数据集中的关联规则，例如买了A产品的人也可能会买B产品。
4.回归分析：建立一个数学模型，用于预测两个或多个变量之间的关系。
5.异常检测：识别不典型或异常的数据点，这些点可能是错误或代表异常情况。
6.自然语言处理：将自然语言文本转换成结构化数据以进行挖掘和分析。
7.图像处理：将图像转换成结构化数据以进行挖掘和分析。
8.神经网络：模拟人脑神经元之间的相互作用，用于模式识别和分类。
9.进化算法：通过模拟进化过程优化解决复杂问题的最佳解决方案。
10.集成学习：将多个模型组合起来，以产生比单个模型更准确的预测结果。
数据挖掘最常用的算法
数据挖掘最常用的算法
数据挖掘最常用的算法包括：
1.分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K-近邻等）：用于根据已有数据的标签或类别对新数据进行分类。
2.聚类算法（如K-均值、层次聚类等）：用于对未标记数据进行分组或聚类。
3.关联规则算法（如Apriori算法等）：用于发现数据之间的关联规律，比如购物篮分析中发现购买了X商品的人更容易购买Y商品。
4.回归算法（如线性回归、逻辑回归等）：用于建立变量之间的映射关系，例如根据历史销售数据预测未来销售额。
5.人工神经网络算法（如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等）：通过模拟神经网络的结构和功能，对数据进行分析和学习。
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输入：每个类的中心C1，…，Cm；待分类的元组t。 输出：输出类别c。
（1）dist=∞；//距离初始化
（2）FOR i:=1 to m DO
（3） （4）
IF dis(ci，t)<dist THEN BEGIN c← i；
（5） （6）
dist←dist(ci，t)；
END.
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。
马修斯相关性系数定义为
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10
分类模型的评估
ROC曲线通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实 现，其中TPR=TP/(TP+FN), FPR=FP/(FP+TN)。
预测是否正确 预测结果 比如预测未知动物是鸟类还是爬行动物，阳性代表爬
行动物，阴性代表非爬行动物，请大家阐述 TP=10， TN=8，FN=3，FP=2是什么意义
00:48
8
分类模型的评估
灵敏度(Sensitivity)： TP/(TP+FN)
也称为查全率(Recall)
数据集共有13只爬行动物，其中10只被正确预测为爬行动物， 灵敏度为10/13
sim(ti，Cj)>=sim(ti，Cl) ，Cl∈C，Cl≠Cj，
其中sim(ti，Cj)被称为相似性。
在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近， 相似性越大，距离越远，相似性越小。
距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每 个类的中心来完成。
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13
基于距离的分类算法的一般性描述
算法 4-1 基于距离的分类算法
分类器通常可以看作一个函数，它把特征映射到类的空间 上
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5
如何避免过度训练
分类也称为有监督学习(supervised learning), 与之相对于的是无监督学习(unsupervised learning),比如聚类。
分类与聚类的最大区别在于，分类数据中的一 部分的类别是已知的，而聚类数据的类别未知。
建立分类模型需要学习一部分已知数据，如果 训练时间过长，或者预测模型参数太多而样本 较少，将导致过度训练(overfitting)。
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6
如何避免过度训练
避免过度训练最重要一点是，模型的参数量应 远小于样本的数量。
应建立训练集(training set)和测试集(test set)。
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。
00:rue Positive)： 实际为阳性 预测为阳性 真阴性(True Negative)：实际为阴性 预测为阴性 假阳性(False Positive)： 实际为阴性 预测为阳性 假阴性(False Negative)：实际为阳性 预测为阴性
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
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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。
2
是
无
动物B 中
2
2
否
是
类别 爬行动物 爬行动物 爬行动物
鸟类 鸟类 鸟类 ？ ？
根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
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2
分类的流程
动物种类 体型
狗
中
猪
大
牛
大
麻雀 小
天鹅 中
大雁 中
翅膀数量
0 0 0 2 2 2
脚的只数 是否产蛋 是否有毛
4
否
是
4
否
是
4
否
是
2
是
是
2
是
是
2
是
是
类别
爬行动物 爬行动物 爬行动物
鸟类 鸟类 鸟类
步骤二：选择与类别相关的特征（特征选择）。
比如，绿色代表与类别非常相关，黑色代表部分相关，灰 色代表完全无关
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4
分类的流程
f (xi1, xi2, xi3,......,xin) yi
步骤三：建立分类模型或分类器（分类）。
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
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1
分类的流程
动物种类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产蛋 是否有毛
狗
中
0
4
否
是
猪
大
0
4
否
是
牛
大
0
麻雀
小
2
4
否
是
2
是
是
天鹅
中
2
2
是
是
大雁
中
2
2
是
是
动物A 大
0
4
否
是
4
否
是
4
否
是
2
是
是
2
是
是
2
是
是
类别
爬行动物 爬行动物 爬行动物
鸟类 鸟类 鸟类
步骤一：将样本转化为等维的数据特征（特征提取）。
所有样本必须具有相同数量的特征 兼顾特征的全面性和独立性
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3
分类的流程
动物种类 体型
狗
中
猪
大
牛
大
麻雀 小
天鹅 中
大雁 中
翅膀数量
0 0 0 2 2 2
脚的只数 是否产蛋 是否有毛
特异度(Specificity): TN/(TN+FP)
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)
大部分分类器都输出一个实数值(可以看作概率),通过变 换阈值可以得到多组TPR与FPR的值。
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第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
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12
基于距离的分类算法的思路
定义4-2 给定一个数据库 D={t1，t2，…，tn}和一 组类C={C1，…，Cm}。假定每个元组包括一些数 值型的属性值：ti={ti1，ti2，…，tik}，每个类也包 含数值性属性值：Cj={Cj1，Cj2，…，Cjk}，则分 类问题是要分配每个ti到满足如下条件的类Cj：