第七章-数据挖掘PPT课件

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（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。
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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。
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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。
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7.1.3数据挖掘的应用 数据挖掘就是为大数据应用而生，有大量数 据的地方就有数据挖掘用武之地。目前，应 用较好的领域或行业有生物信息学、电信业、 零售业以及保险、银行、证券等金融领域。
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在数据挖掘阶段，概括而言，数据挖掘分 析员，可以使用的数据挖掘方法主要有如下 几个：
（1）预估模型，包括分类和预估两种类型。 （2）聚类技术 （3）连接技术 （4）时间序列分析
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7.2.3 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯方法是基于统计的学习方法，利用 概念统计进行学习分类，如预测一个数据属于 某个类别的概念。主要算法有朴素贝叶斯算法、 贝叶斯信念网络分类算法等。
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7.3 聚类 7.3.1概念 聚类分析的核心是聚类，聚类是一种无监督 学习，实现的是将整个数据集分成不同的 “簇”，在相关的文献中，也将之称为“对象” 或“数据点”。聚类要求簇与簇之前的区别尽 可能的大，而簇内数据的差异要尽可能的小。 与分类不同，不需要先给出数据的类别属性。
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7.3.2 聚类分析的基本方法 聚类分析的研究主要基于距离和基于相似度的 方法，经过长时间的发展，形成不少聚类算法。 根据不同的数据类型，聚类的目的可以选择不 同的聚类算法。
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7.3.2.1 划分聚类的方法 给定一个数据集，将构建数据集的有限个划 分，每个划分都是一个簇，且每一个划分应当 满足如下两个条件： （1）每个划分中至少包含一个样本； （2）每个样本只能属于一个簇。 K-Means和K-Medoids就是典型的划分聚类算 法，下面将介绍K-Means具体算法。
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7.3.2.2 层次聚类的方法 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。 与K均值一样，与许多聚类方法相比，这 些方法相对较老，但是它们仍然被广泛使 用。在该方法中，采用的是某种标准对给 定的数据集进行层次的分解。
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7.3.2.3 基于密度的方法 大部分划分方法基于对象之间的距离进行聚类。这 样的方法只能发现球状簇，而在发现任意形状的簇时 遇到了了困难。已经开发了基于密度概念的聚类方法， 其主要思想是：只要“领域”中的密度超过了某个阈 值，就继续增长给定的簇。也就是说，对给定簇中的 每个数据点，在给定半径的领域中必须至少包含最少 数目的点。这样的方法可以用来过滤噪声或离群点， 发现任意形状的簇。
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7.3.2.4 基于模型的聚类 基于模型的聚类方法试图将给定数据与某个数学 模型达成最佳拟合。此类方法经常假设数据是根据 潜在的概率分布生成的。主要包括统计学方法、概 念聚类方法和神经网络方法。
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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。
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7.2.1 决策树分类法 有关决策树学习在前一章机器学习已经提到，我们 已经知道决策树分类法是一种简单但广泛的分类技术。 原则上讲，对于给定的数据集，可以构造的决策树 的数目达指数级。尽管某些决策树比其他决策树更为 准确，但是由于搜索空间是指数规模的，找出最佳决 策树在计算上是不可行的。现在的许多算法都采取贪 心算法，采取一系列局部最优决策来构造决策树，比 如Hunt算法。
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7.1.2数据挖掘的任务 数据挖掘的任务可以分为预测型任务和描述型 任务。预测型任务就是根据其他属性的值预测 特定属性的值，如回归、分类、离群点检测等。 描述型任务就是寻找概括数据中潜在联系的模 式，如聚类分析、关联分析、演化分析、序列 模式挖掘。 （1）分类分析 分类分析就是通过分析示例数据库中的数据， 为每个类别做出准确的描述，或建立分析模型， 或挖掘出分类规则，然后用这个分类模型或规 则对数据库中的其他记录进行分类。分类分析 已广泛用于用户行为分析、风险分析、生物分 析、生物科学领域等。
第7章 数据挖掘
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7.1数据挖掘概述 7.1.1数据挖掘概念与发展 随着科学技术的飞速发展，使得各个领域或组织 机构积累了大量的数据。如何从这些数据中提取 有价值的信息和知识以帮助做出明智的决策，成 为巨大的挑战。计算机技术的迅速发展使得处理 并分析这些数据成为可能，这种新的技术就是数 据挖掘（Data Minging），又称为数据库知识发 现（Knowledge Discovery in Database,KDD）。