数据挖掘导论Iris KDD分析
《数据挖掘导论》目录
《数据挖掘导论》⽬录⽬录什么是数据挖掘常见的相似度计算⽅法介绍决策树介绍基于规则的分类贝叶斯分类器⼈⼯神经⽹络介绍关联分析异常检测数据挖掘数据挖掘（英语：Data mining），⼜译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的⼀个步骤。
数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多⽅法来实现上述⽬标。
常见的数据相似度计算汉密尔顿距离（r = 1）欧式距离（r = 2）上确界距离（r = max）⼆元数据相似性简单匹配系数（Simple Matching Coefficient,SMC）：Jaccard 系数：余弦相似度：⼴义Jaccard系数：⽪尔逊相关系数（Pearson’s correlation）：决策树（decision tree）（TODO）决策树是⼀个树结构（可以是⼆叉树或⾮⼆叉树）。
其每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试，每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出，⽽每个叶节点存放⼀个类别。
使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果。
构造决策树的关键步骤是分裂属性。
所谓分裂属性就是在某个节点处按照某⼀特征属性的不同划分构造不同的分⽀，其⽬标是让各个分裂⼦集尽可能地“纯”。
尽可能“纯”就是尽量让⼀个分裂⼦集中待分类项属于同⼀类别。
构造决策树的关键性内容是进⾏属性选择度量，属性选择度量是⼀种选择分裂准则，是将给定的类标记的训练集合的数据划分D“最好”地分成个体类的启发式⽅法，它决定了拓扑结构及分裂点split_point的选择。
属性选择度量算法有很多，⼀般使⽤⾃顶向下递归分治法，并采⽤不回溯的贪⼼策略。
Iris数据集
Iris数据集Iris数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一，常被用来进行分类问题的研究和算法评估。
该数据集由英国统计学家Ronald Fisher于1936年采集整理，包含了150个样本和4个特征。
本文将详细介绍Iris数据集的背景信息、数据结构和常见的应用场景。
1. 背景信息：Iris数据集是基于鸢尾花的特征测量而创建的。
该数据集包含了三个不同品种的鸢尾花：山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。
每一个品种的鸢尾花都有50个样本，共计150个样本。
这些鸢尾花腔本是在20世纪30年代早期从美国加利福尼亚州的高山地区采集得到的。
2. 数据结构：Iris数据集的每一个样本都有四个特征，分别是：- 萼片长度（sepal length）：以厘米为单位，表示鸢尾花萼片的长度。
- 萼片宽度（sepal width）：以厘米为单位，表示鸢尾花萼片的宽度。
- 花瓣长度（petal length）：以厘米为单位，表示鸢尾花花瓣的长度。
- 花瓣宽度（petal width）：以厘米为单位，表示鸢尾花花瓣的宽度。
这四个特征被用作输入变量，用于预测鸢尾花的品种。
品种的类别被编码为三个离散值：0表示山鸢尾，1表示变色鸢尾，2表示维吉尼亚鸢尾。
3. 应用场景：Iris数据集在机器学习和统计学的研究中被广泛使用，特殊是在分类问题的研究和算法评估中。
以下是一些常见的应用场景：- 分类算法评估：由于Iris数据集的简单性和可解释性，它常被用来评估不同分类算法的性能。
研究人员可以使用该数据集来比较不同算法在分类任务上的准确度、召回率、精确度等指标。
- 特征选择：Iris数据集的特征维度较小，适适合于特征选择算法的研究。
研究人员可以通过比较不同特征选择算法的效果，来确定哪些特征对于鸢尾花品种分类最为重要。
- 可视化技术研究：Iris数据集的四个特征可以方便地用于可视化技术的研究。
数据挖掘导论Iris KDD分析(DOC)
`题目 iris数据集的KDD实验学院名称信息科学与技术学院专业名称计算机科学与技术学生姓名何东升学生学号201413030119 指导教师实习地点成都理工大学实习成绩二〇一六年 9月iris数据集的KDD实验第1章、实验目的及内容1.1 实习目的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。
KDD的目的是利用所发现的模式解决实际问题，“可被人理解”的模式帮助人们理解模式中包含的信息，从而更好的评估和利用。
1.2 算法的核心思想作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤.Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在1996年合作发布的论文<From Data Mining to knowledge discovery>中总结出了KDD包含的5个最基本步骤(如图).1: selection: 在第一个步骤中我们往往要先知道什么样的数据可以应用于我们的KDD工程中.2: pre-processing: 当采集到数据后,下一步必须要做的事情是对数据进行预处理,尽量消除数据中存在的错误以及缺失信息.3: transformation: 转换数据为数据挖掘工具所需的格式.这一步可以使得结果更加理想化.4: data mining: 应用数据挖掘工具.5:interpretation/ evaluation: 了解以及评估数据挖掘结果.1.3实验软件：Weka3-9.数据集来源：/ml/datasets/Iris第2章、实验过程2.1数据准备1.从uci的数据集官网下载iris的数据源2.抽取数据，清洗数据，变换数据3.iris的数据集如图Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
KDD中的几个关键问题研究
KDD中的几个关键问题研究KDD中的几个关键问题研究KDD（Knowledge Discovery in Databases，数据库中的知识发现）是数据挖掘和机器学习领域的关键技术之一，它涉及数据的收集、清洗、转换、建模和分析等多个环节，旨在从大规模数据中发现有价值的信息和知识。
然而，在进行KDD的过程中，会面临一些关键问题，包括数据预处理、特征选择、模型构建和结果解释等方面。
本文将围绕这几个问题展开探讨。
首先，数据预处理是KDD中的一个关键环节。
原始数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题，因此需要对数据进行清洗和重构。
数据清洗旨在去除噪声和异常值，使数据更加可靠和准确；数据重构则是通过填补缺失值、归一化、规范化等方式，使数据具有更好的可比性和一致性。
数据预处理的好坏直接影响到后续步骤的准确性和可靠性，因此，如何有效地进行数据预处理是KDD中的一个重要问题。
其次，特征选择是KDD中的另一个关键环节。
在大规模数据中，存在很多特征，但其中只有一部分对于所关注的问题具有重要性。
通过特征选择可以剔除对问题无关的特征，减少特征的维度，并提高模型的性能和可解释性。
特征选择的方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等多种，每种方法都有其优缺点和适用场景，选择合适的方法进行特征选择是KDD中的一项重要任务。
第三，模型构建是KDD中的核心环节。
在大规模数据中，构建一个准确、高效和可解释的模型是KDD的终极目标。
模型的选择和构建涉及到多种机器学习方法和算法，包括决策树、支持向量机、神经网络等。
同时，模型的性能评估和调优也是模型构建过程中的关键问题。
通过交叉验证、学习曲线和模型评估指标等方法，可以评估模型的准确性和泛化能力，进一步优化模型的性能。
最后，结果解释是KDD中的一个重要环节。
在KDD的过程中，可以得到大量的信息和知识，但如何解释和理解这些结果并转化为业务价值是一个关键问题。
结果解释涉及到可视化、解释性分析和模型解释等多个方面。
数据挖掘导论
本书的亮点之一在于对可视化分析的独到见解。作者指出，可视化是解决复杂 数据挖掘问题的有效手段，可以帮助我们直观地理解数据和发现隐藏在其中的 规律。书中详细讨论了可视化技术的种类、优缺点以及在数据挖掘过程中的作 用。还通过大量实例，让读者切实感受到可视化分析在数据挖掘中的强大威力。
除了可视化分析，本书还对关联规则挖掘、聚类分析等众多经典算法进行了深 入阐述。例如，在关联规则挖掘部分，作者首先介绍了Apriori算法的基本原 理和实现过程，然后提出了一系列改进措施，如基于哈希表的剪枝、基于密度 的剪枝等，有效提高了算法的效率和准确率。在聚类分析部分，不仅详细讨论 了K-Means、层次聚类等经典算法，还对如何评价聚类效果进行了深入探讨。
第4章：关联规则挖掘。讲解了关联规则的定义、算法和实际应用。
第5章：聚类分析。讨论了聚类算法的类型、原理和应用。
第6章：分类。介绍了分类算法的原理、应用及评估方法。
第7章：回归分析。讲解了回归分析的原理、方法和实际应用。
第8章：时间序列分析。探讨了时间序列的基本概念、模型和预测方法。
第9章：社交网络分析。讲解了社交网络的基本概念、测量指标和挖掘方法。
《数据挖掘导论》是一本非常优秀的书籍，全面介绍了数据挖掘领域的基本概 念、技术和应用。通过阅读这本书，我不仅对数据挖掘有了更深入的了解，还 从中获得了不少启示和收获。书中关键点和引人入胜的内容也让我进行了深入 思考。从个人角度来说，这本书给我带来了很多情感体验和思考。结合本书内 容简单探讨了数据挖掘在生活中的应用前景。
在阅读这本书的过程中，我最大的收获是关于数据挖掘技术的理解。书中详细 介绍了各种数据挖掘技术的原理、优缺点以及适用场景。尤其是关联规则挖掘、 聚类分析和分类算法等部分，让我对这些技术有了更深入的认识。通过这些技 术的学习，我明白了如何从大量数据中提取有用的信息和知识。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘导论是一门研究如何从大规模数据中发现隐藏模式、提取有用信息的学科。
它涵盖了多个领域，包括统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等。
本文将详细介绍数据挖掘导论的基本概念、方法和应用。
一、数据挖掘导论的基本概念数据挖掘导论的核心概念包括数据预处理、数据挖掘任务、数据挖掘过程和模型评估等。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等操作。
数据清洗是指去除噪声和异常值，数据集成是指将多个数据源的数据整合在一起，数据转换是指将数据转换为适合挖掘的形式，数据规约是指减少数据的维度和规模。
2. 数据挖掘任务数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是指将数据分为不同的类别，聚类是指将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系，异常检测是指发现与大部分数据不符的异常值，预测是指根据历史数据预测未来的趋势。
3. 数据挖掘过程数据挖掘过程包括问题定义、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。
问题定义是指明确挖掘的目标和需求，数据收集是指获取相关的数据，模型构建是指选择合适的算法和模型进行挖掘，模型评估是指对挖掘结果进行评估，模型应用是指将挖掘结果应用于实际问题中。
4. 模型评估模型评估是判断挖掘模型的好坏的过程，常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
准确率是指分类正确的样本占总样本的比例，召回率是指分类正确的正例占所有正例的比例，精确率是指分类正确的正例占所有分类为正例的样本的比例，F1值是准确率和召回率的调和平均值。
二、数据挖掘导论的方法数据挖掘导论使用了多种方法和算法，包括决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘和聚类分析等。
1. 决策树决策树是一种基于树状结构的分类模型，它通过一系列的判断条件将数据分为不同的类别。
决策树的优点是易于理解和解释，但容易过拟合。
2. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络的模型，它通过训练学习数据的模式和规律。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息的过程，它涉及到多个领域，包括统计学、机器学习和数据库管理等。
数据挖掘技术可以帮助我们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，从而为决策和预测提供支持。
在数据挖掘导论中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用。
本课程将涵盖以下内容：1. 数据挖掘概述：- 数据挖掘的定义和目标- 数据挖掘的应用领域- 数据挖掘的过程和步骤2. 数据预处理：- 数据清洗：处理缺失值、异常值和噪声- 数据集成：合并多个数据源的数据- 数据变换：对数据进行规范化、离散化和归一化等操作- 数据规约：通过抽样和维度约简减少数据量3. 数据挖掘技术：- 分类：使用已知类别的样本训练模型，对新样本进行分类- 聚类：将相似的数据对象归为一类- 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系- 预测：基于已有的数据预测未来的趋势和结果4. 数据挖掘算法：- 决策树算法：通过树状结构进行分类和预测- 神经网络算法：模拟人脑神经元的工作原理进行学习和预测- 支持向量机算法：通过找到最优超平面对数据进行分类- 关联规则挖掘算法：如Apriori算法和FP-Growth算法等5. 数据挖掘应用：- 金融领域：风险评估、信用评分和欺诈检测等- 市场营销：客户细分、推荐系统和市场预测等- 医疗健康：疾病诊断、药物发现和基因分析等- 社交网络：用户行为分析、社交推荐和舆情分析等数据挖掘导论课程旨在帮助学生了解数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术解决实际问题。
通过学习本课程，学生将掌握数据挖掘的基本原理和方法，了解数据挖掘在不同领域的应用，并具备使用数据挖掘工具进行数据分析和模型建立的能力。
本课程的评估方式包括课堂作业、实验报告和期末考试。
通过课堂作业和实验报告，学生将有机会运用所学知识解决实际问题，并展示他们的分析和建模能力。
期末考试将检验学生对数据挖掘概念和技术的理解程度。
数据挖掘导论是数据科学和人工智能领域的重要基础课程，对于从事数据分析、人工智能研究和决策支持等工作的人员具有重要意义。
数据挖掘导论
数据挖掘导论导论：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
它涉及使用统计学、机器学习和数据库技术来识别和提取有用的信息。
数据挖掘可以帮助企业和组织做出决策、预测未来趋势、发现市场机会等。
1. 数据挖掘的定义和目标：数据挖掘是指从大量数据中自动发现模式、关联规则和趋势的过程。
其目标是通过分析数据来获取有价值的信息，以支持决策和预测未来趋势。
2. 数据挖掘的步骤：数据挖掘通常包括以下步骤：2.1 数据收集：收集与分析目标相关的数据，可以是结构化或非结构化的数据。
2.2 数据预处理：清洗数据、处理缺失值和异常值，以及对数据进行转换和归一化等操作，以确保数据的质量和一致性。
2.3 特征选择：选择最具预测能力的特征，以减少数据维度并提高模型的性能。
2.4 模型选择：选择适合问题的数据挖掘模型，如分类、聚类、关联规则等。
2.5 模型构建：使用选择的模型来构建数据挖掘模型，并对数据进行训练和优化。
2.6 模型评估：评估模型的性能和准确性，可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法。
2.7 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，并进行预测、分类、聚类等任务。
3. 数据挖掘的技术和方法：数据挖掘使用多种技术和方法来发现隐藏的模式和规律，其中包括：3.1 分类：将数据分为不同的类别或标签，用于预测和分类任务。
3.2 聚类：将数据分组成相似的集群，用于发现数据的内在结构和关系。
3.3 关联规则：发现数据中的关联关系和频繁项集，用于市场篮子分析、推荐系统等。
3.4 预测分析：基于历史数据来预测未来的趋势和结果，如销售预测、股票预测等。
3.5 异常检测：发现数据中的异常值和离群点，用于欺诈检测、故障诊断等。
3.6 文本挖掘：从大量文本数据中提取有用的信息，如情感分析、主题建模等。
4. 数据挖掘的应用领域：数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于：4.1 金融领域：用于信用评估、风险管理、交易分析等。
数据库知识发现(kdd)技术在质谱解析中的应用
数据库知识发现(kdd)技术在质谱解析中的应用
KDD（Knowledge Discovery in Databases）是一种从数据库中发现有价值的知识和信息的技术。
质谱解析是一种用于确定化合物分子结构和化学组成的分析技术。
在质谱解析中，KDD 技术可以被应用于以下几个方面：
1. 数据清洗和预处理：质谱数据通常具有大量的噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
KDD技术可以用来识别和去除异常值、填补缺失值，以及对数据进行特征选择和降维，从而提高质谱解析的准确性和效率。
2. 数据挖掘和模式识别：KDD技术可以通过挖掘大规模质谱数据中的隐藏模式和规律，提取出有用的信息和知识。
例如，可以使用聚类算法将质谱数据进行分组，发现不同样本之间的相似性和差异性；可以使用分类算法构建模型，对新的质谱数据样本进行分类和预测。
3. 特征提取和特征选择：质谱解析中的特征提取和特征选择是非常重要的步骤，它们可以帮助识别出与化合物结构和组成相关的特征。
KDD技术可以用来发现和提取质谱数据中的有效特征，或者选择最具代表性的特征，从而简化质谱解析的过程并提高结果的准确性。
4. 数据集成和融合：质谱数据通常包含来自不同仪器和实验条件的多个数据集，需要进行数据集成和融合。
KDD技术可以帮助将多个质谱数据集进行整合，识别和解决数据之间的冲突和一致性问题，从而得到更全面和准确的分析结果。
总之，KDD技术在质谱解析中的应用可以帮助提高质谱数据的处理效率和准确性，发现隐藏在数据中的有价值的信息和知识。
它对于化学、生物学等领域中的质谱数据分析和解释具有重要意义。
数据挖掘介绍
KDD与数据挖掘的关系：用数据库管理系统来存储数据,用机器学习的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,这两者的结合促成了数据库中的知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Databases)的产生。
实际上,KDD是一门交叉性学科,不但涉及到机器学习,而且涉及到模式识别、统计学、数据可视化、高性能计算、专家系统等多个领域从数据库中发现出来的知识可以用在科学研究、信息管理、过程控制、决策支持等各个方面。
数据挖掘是KDD最核心的部分,是采用机器学习、统计等方法进行知识学习的阶段、数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏。
目前大多数的研究都集中在数据挖掘算法和应用上。
KDD过程包括数据清理、数据集成、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示。
DM介绍数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的过程。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
一.数据挖掘的功能：包括发现概念/类描述、关联、分类、预测、聚类、趋势分析、偏差分析和类似性分析。
(1)预测：根据估计对象的过去观察值来预测未来值，与推估的区别在于这种预测以变量本身过去的值估计未来值例如由顾客过去的刷卡消费量预测其未来的刷卡消费量。
(2)分类(classification)：指按照分析对象的属性分门别类加以定义从而建立类组(class),例如将信用申请者的风险属性，区分为高度风险申请者，中度风险申请者及低度风险申请者。
(3)关联：将所有对象按某种规则划分为相关联的类从而将它们放在一起。
例如超市中相关的盥洗用品(牙刷牙膏、牙线)放在同一货架上。
（4）聚类：就是将数据对象分组成多个类或簇，划分原则是在同一簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
（5）趋势分析：根据已有的经验来预测事情的发展趋势。
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）。
Iris数据集
Iris数据集引言概述：Iris数据集是机器学习领域中常用的数据集之一。
该数据集包含了150个样本，每个样本都代表了一种鸢尾花的特征。
通过对这些特征进行分析和分类，可以帮助我们更好地了解和预测鸢尾花的品种。
本文将详细介绍Iris数据集的特点、用途以及如何进行数据分析和分类。
一、数据集的特点：1.1 数据集的来源Iris数据集最早由英国统计学家R.A. Fisher在1936年发布。
他通过测量150朵鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，将这些特征与鸢尾花的品种进行了分类。
1.2 数据集的结构Iris数据集由5个属性组成：花萼长度（Sepal Length）、花萼宽度（Sepal Width）、花瓣长度（Petal Length）、花瓣宽度（Petal Width）以及鸢尾花的品种（Species）。
其中，品种分为三类：Setosa、Versicolor和Virginica。
1.3 数据集的特征Iris数据集的特征具有以下特点：每个属性都是连续型的数值数据，没有缺失值，没有离群值，数据分布相对均匀。
二、数据集的用途：2.1 特征分析通过对Iris数据集的特征进行分析，可以了解不同品种鸢尾花的特点和区别。
比如，我们可以比较不同品种鸢尾花的花萼长度和花萼宽度，从而判断它们的形态特征是否有所差异。
2.2 数据可视化利用Iris数据集，我们可以通过绘制散点图、箱线图等可视化方式，直观地展示不同品种鸢尾花的特征分布。
这有助于我们更好地理解数据，并发现其中的规律和趋势。
2.3 分类算法评估Iris数据集也常被用于评估和比较不同分类算法的性能。
通过将数据集分为训练集和测试集，我们可以使用不同的分类算法对其进行训练和预测，并评估它们的准确性、召回率等指标，从而选择最适合该数据集的分类算法。
三、数据分析和分类方法：3.1 数据预处理在进行数据分析和分类之前，我们通常需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤，以确保数据的质量和可用性。
《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。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘导论是一门研究如何从大规模数据集中提取有价值信息的学科。
它结合了统计学、机器学习、数据库技术和可视化技术等多个领域的知识和方法，旨在帮助人们发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势，以支持决策和预测。
数据挖掘导论的研究对象是大规模、复杂、异构的数据集。
这些数据集可能包含结构化数据（如数据库、数据仓库）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
数据挖掘导论的目标是通过应用各种数据挖掘技术，从这些数据中提取出有用的信息，并将其转化为知识，以支持决策和预测。
数据挖掘导论的研究内容包括数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建、模型评估和模型应用等方面。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、集成、转换和规范化等操作，以消除数据中的噪声、冗余和错误。
特征选择是指从大量的特征中选择出最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的准确性和效率。
特征提取是指通过对原始数据进行变换和抽象，提取出更加有意义和可解释的特征。
模型构建是指选择合适的算法和模型结构，通过训练数据来学习模型的参数和权重。
模型评估是指使用测试数据对构建的模型进行性能评估和优化。
模型应用是指将构建好的模型应用于新的数据集，进行预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
数据挖掘导论的应用领域非常广泛。
在商业领域，数据挖掘导论可以用于市场营销、客户关系管理、风险评估、欺诈检测等任务。
在医疗领域，数据挖掘导论可以用于疾病预测、诊断支持、药物研发等任务。
在社交网络领域，数据挖掘导论可以用于社交推荐、舆情分析、用户行为分析等任务。
在安全领域，数据挖掘导论可以用于威胁检测、入侵检测、网络安全等任务。
在科学研究领域，数据挖掘导论可以用于数据分析、模式识别、科学发现等任务。
数据挖掘导论的研究方法包括统计方法、机器学习方法、人工智能方法等。
统计方法是数据挖掘导论的基础，通过统计学原理和方法来分析数据中的模式和关联。
机器学习方法是数据挖掘导论的核心，通过构建和训练模型来发现数据中的模式和关联。
Iris数据集
Iris数据集引言概述：Iris数据集是机器学习领域中常用的数据集之一，用于分类和聚类算法的性能评估。
该数据集包含了150个样本，分为3类，每类包含50个样本。
每一个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
本文将介绍Iris 数据集的相关信息及其在机器学习中的应用。
一、数据集介绍1.1 Iris数据集的来源Iris数据集由英国统计学家和生物学家Ronald Fisher在1936年采集整理。
数据集中包含了三种不同种类的鸢尾花，分别是山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。
1.2 数据集的结构Iris数据集共有150个样本，每一个样本包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
每一个样本还有一个类别标签，用来表示该样本属于哪一类鸢尾花。
1.3 数据集的用途Iris数据集是机器学习领域中用于分类和聚类算法的基准数据集之一。
研究人员可以利用该数据集来评估不同算法的性能，并进行模型的比较和选择。
二、数据集应用2.1 特征工程在使用Iris数据集进行机器学习任务时，通常需要进行特征工程，包括特征选择、特征提取和特征转换等操作。
通过对数据集进行特征工程，可以提高模型的性能和泛化能力。
2.2 模型训练研究人员可以利用Iris数据集训练不同的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、决策树、逻辑回归等。
通过训练这些模型，可以实现对鸢尾花的分类和聚类任务。
2.3 模型评估在训练完机器学习模型后，需要对模型进行评估，以了解其性能和泛化能力。
研究人员可以利用Iris数据集中的样本进行模型评估，比较不同模型的表现。
三、数据集分析3.1 数据可视化通过对Iris数据集进行可视化分析，可以直观地了解不同类别鸢尾花在四个特征上的分布情况。
研究人员可以绘制散点图、直方图等图表，匡助理解数据集的特性。
3.2 数据预处理在使用Iris数据集进行机器学习任务前，通常需要进行数据预处理操作，如数据清洗、缺失值处理和数据标准化等。
最新整理最新整理知识获取KDD和数据挖掘介绍讲解.ppt
• 将知识库中的知识应用于实际的运行过程，并 从外界获得反馈，与运行结果进行比较，计算 误差，激发下一轮基于KDD的知识获取过程
• 两个误差阈值：平均误差阈值和严重错误阈值 • 在KDD等过程中，知识库不变且保持可用，知
生产实践 （总结经验）
知识的发展与完善 （新、旧知识融合）
知识工程师从知识源 抽取知识存入知识库
通过机器学习或数 据挖掘工具从实践 数据中获得新知识
由知识工程师和领域 专家配合更新知识库
知识获取研究的主要内容
• 知识抽取 • 知识建模 • 知识转换 • 知识检测 • 知识的组织与管理
知识自动获取研究发展
数据挖掘的常用方法
• 关联规则挖掘 • 决策树方法 • 统计方法 • 粗糙集方法 • 人工神经网络 • 遗传算法
KDD的应用
• 数据挖掘和知识发现系统
• IBM Almaden研究中心的Quest • 加拿大Simon Fraser大学的DBMiner • AT&T实验室的IMACS和Spotlight • 中科院计算所的MSMiner
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Iris数据集
Iris数据集引言概述：Iris数据集是机器学习和数据挖掘领域中经典的数据集之一，它包含了150个样本，分为三类鸢尾花（Setosa、Versicolor和Virginica），每一个类别包含50个样本。
Iris数据集被广泛应用于分类算法的评估和比较，是许多机器学习入门课程的教学案例。
本文将介绍Iris数据集的特点、应用、分析方法以及常见的数据预处理步骤。
一、数据集特点：1.1 包含的特征：Iris数据集包含四个特征，分别是花萼长度（Sepal Length）、花萼宽度（Sepal Width）、花瓣长度（Petal Length）和花瓣宽度（Petal Width）。
1.2 数据分布均衡：每一个类别包含50个样本，且样本之间的特征分布相对均衡，有利于分类算法的训练和评估。
1.3 适合于多分类问题：由于Iris数据集包含三个类别，适适合于多分类问题的训练和测试。
二、数据集应用：2.1 机器学习算法评估：Iris数据集常被用于评估分类算法的性能，如K近邻（K-Nearest Neighbors）、支持向量机（Support Vector Machine）等。
2.2 特征选择和降维：通过对Iris数据集进行特征选择和降维，可以匡助提高分类算法的效率和准确性。
2.3 模型解释和可视化：利用Iris数据集进行模型解释和可视化，可以匡助理解分类算法的决策过程和结果。
三、数据集分析方法：3.1 数据可视化：通过绘制散点图、箱线图等可视化手段，可以直观地展示Iris 数据集中不同类别的分布情况。
3.2 特征相关性分析：利用相关系数、热力图等方法，可以分析Iris数据集中特征之间的相关性，有助于选择合适的特征进行建模。
3.3 聚类分析：通过聚类算法对Iris数据集进行分析，可以探索数据集中样本之间的相似性和差异性。
四、数据预处理步骤：4.1 缺失值处理：检查数据集中是否存在缺失值，若有则需要进行填充或者删除处理，确保数据的完整性。
数据挖掘导论
数据挖掘导论引言：数据挖掘是一种通过发现和提取大量数据中的隐藏模式、关联和知识的过程。
它涉及使用各种算法和技术来分析和解释数据，以便从中获得有价值的信息。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、方法和应用领域。
一、数据挖掘的定义和目标数据挖掘是指从大规模数据集中自动发现有用信息的过程。
其目标是通过分析数据，揭示数据背后的模式、关联和趋势，以支持决策和预测。
二、数据挖掘的基本步骤1. 问题定义：明确数据挖掘的目标和需求。
例如，预测销售额、识别欺诈交易等。
2. 数据收集：收集与问题相关的数据，并进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据探索：通过可视化和统计分析等方法，对数据进行探索和理解，寻找数据中的模式和趋势。
4. 特征选择：选择最具预测能力的特征，以减少数据维度并提高模型的性能。
5. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，构建模型来解决问题。
常用的算法包括决策树、聚类、关联规则等。
6. 模型评估：通过交叉验证等方法，评估模型的性能和准确度。
7. 模型优化：根据评估结果，对模型进行调优和优化，以提高其预测能力和泛化能力。
8. 模型应用：将优化后的模型应用于实际问题中，并监控模型的性能和效果。
三、数据挖掘的常用技术和算法1. 分类算法：用于将数据样本分为不同的类别，常用的算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
2. 聚类算法：用于将数据样本分为不同的组或簇，常用的算法包括K均值、层次聚类等。
3. 关联规则挖掘：用于发现数据中的关联关系，常用的算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
4. 异常检测：用于识别数据中的异常或离群点，常用的算法包括LOF算法、孤立森林等。
四、数据挖掘的应用领域1. 市场营销：通过分析客户数据，预测客户行为和需求，制定个性化的营销策略。
2. 金融风险管理：通过分析交易数据，识别潜在的欺诈行为，减少金融风险。
3. 医疗诊断：通过分析患者数据，辅助医生进行疾病诊断和预测。
数据挖掘导论第一章
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数据挖掘导论
3
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数据挖掘导论
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Jiawei Han
在数据挖掘领域做出杰出贡献的郑州大学校友——韩家炜
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数据挖掘导论
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第1章 绪论
?
No
S in g le 4 0 K
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No
M a rrie d 8 0 K
?
10
Training Set
Learn Classifier
Test Set
Model
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数据挖掘导论
23
分类:应用1
Direct Marketing Goal: Reduce cost of mailing by targeting a set of consumers likely to buy a new cell-phone product. Approach: Use the data for a similar product introduced before. We know which customers decided to buy and which decided otherwise. This {buy, don’t buy} decision forms the class attribute. Collect various demographic, lifestyle, and company-interaction related information about all such customers. Type of business, where they stay, how much they earn, etc. Use this information as input attributes to learn a classifier model.
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`题目 iris数据集的KDD实验学院名称信息科学与技术学院专业名称计算机科学与技术学生姓名何东升学生学号201413030119 指导教师实习地点成都理工大学实习成绩二〇一六年 9月iris数据集的KDD实验第1章、实验目的及内容1.1 实习目的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。
KDD的目的是利用所发现的模式解决实际问题，“可被人理解”的模式帮助人们理解模式中包含的信息，从而更好的评估和利用。
1.2 算法的核心思想作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤.Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在1996年合作发布的论文<From Data Mining to knowledge discovery>中总结出了KDD包含的5个最基本步骤(如图).1: selection: 在第一个步骤中我们往往要先知道什么样的数据可以应用于我们的KDD工程中.2: pre-processing: 当采集到数据后,下一步必须要做的事情是对数据进行预处理,尽量消除数据中存在的错误以及缺失信息.3: transformation: 转换数据为数据挖掘工具所需的格式.这一步可以使得结果更加理想化.4: data mining: 应用数据挖掘工具.5:interpretation/ evaluation: 了解以及评估数据挖掘结果.1.3实验软件：Weka3-9.数据集来源：/ml/datasets/Iris第2章、实验过程2.1数据准备1.从uci的数据集官网下载iris的数据源2.抽取数据，清洗数据，变换数据3.iris的数据集如图Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
2.2 实验过程2.2.1.建模(1)C4.5数据挖掘算法使用weka进行有指导的学习训练，选择C4.5数据挖掘算法，在Weka中名为J48，将test options 设置为 Percentage split ，使用默认百分比66%。
选择class作为输出属性。
如图所示：2.设置完成后点击start开始执行(2)Simple KMeans算法1加载数据到Weka，切换到Cluster选项卡，选择Simple KMeans算法、2.设置算法参数，显示标准差，迭代次数设为5000次，其他默认。
簇数选择3，因为花的种类为3。
如下图所示3.在Cluster Mode 面板选择评估数据为Use trainin set，并单击Ignore attribu，忽略class属性。
4.点击start按钮，执行程序第三章实验结果及分析3.1 C4.5结果分析1.运行结果=== Run information ===Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2Relation: irisInstances: 150Attributes: 5sepal lengthsepal widthpetal lengthpetal widthclassTest mode: split 66.0% train, remainder test=== Classifier model (full training set) ===J48 pruned tree------------------petal width <= 0.6: Iris-setosa (50.0)petal width > 0.6| petal width <= 1.7| | petal length <= 4.9: Iris-versicolor (48.0/1.0)| | petal length > 4.9| | | petal width <= 1.5: Iris-virginica (3.0)| | | petal width > 1.5: Iris-versicolor (3.0/1.0)| petal width > 1.7: Iris-virginica (46.0/1.0)Number of Leaves : 5Size of the tree : 9Time taken to build model: 0.01 seconds=== Evaluation on test split ===Time taken to test model on training split: 0 seconds=== Summary ===Correctly Classified Instances 49 96.0784 %Incorrectly Classified Instances 2 3.9216 %Kappa statistic 0.9408Mean absolute error 0.0396Root mean squared error 0.1579Relative absolute error 8.8979 %Root relative squared error 33.4091 %Total Number of Instances 51=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Iris-setosa1.000 0.063 0.905 1.000 0.950 0.921 0.969 0.905 Iris-versicolor0.882 0.000 1.000 0.882 0.938 0.913 0.967 0.938 Iris-virginicaWeighted Avg. 0.961 0.023 0.965 0.961 0.961 0.942 0.977 0.944=== Confusion Matrix ===a b c <-- classified as15 0 0 | a = Iris-setosa0 19 0 | b = Iris-versicolor0 2 15 | c = Iris-virginica从上述结果可以看出正确率为96.0784 %所以petal width和petal length 可以很好的判断花的类别。
3.1 Simple KMeans 算法结果=== Run information ===Scheme: weka.clusterers.SimpleKMeans -init 0 -max-candidates 100 -periodic-pruning 10000 -min-density 2.0 -t1 -1.25 -t2 -1.0 -V -N 3 -A "weka.core.EuclideanDistance -R first-last" -I 500 -num-slots 1 -S 10Relation: irisInstances: 150Attributes: 5sepal lengthsepal widthpetal lengthpetal widthIgnored:classTest mode: evaluate on training data=== Clustering model (full training set) ===kMeans======Number of iterations: 6Within cluster sum of squared errors: 6.998114004826762Initial starting points (random):Cluster 0: 6.1,2.9,4.7,1.4Cluster 1: 6.2,2.9,4.3,1.3Cluster 2: 6.9,3.1,5.1,2.3Missing values globally replaced with mean/modeFinal cluster centroids:Cluster#Attribute Full Data 0 1 2(150.0) (61.0) (50.0) (39.0)=========================================================== sepal length 5.8433 5.8885 5.006 6.8462+/-0.8281 +/-0.4487 +/-0.3525 +/-0.5025sepal width 3.054 2.7377 3.418 3.0821+/-0.4336 +/-0.2934 +/-0.381 +/-0.2799petal length 3.7587 4.3967 1.464 5.7026+/-1.7644 +/-0.5269 +/-0.1735 +/-0.5194petal width 1.1987 1.418 0.244 2.0795+/-0.7632 +/-0.2723 +/-0.1072 +/-0.2811Time taken to build model (full training data) : 0 seconds=== Model and evaluation on training set ===Clustered Instances0 61 ( 41%)1 50 ( 33%)2 39 ( 26%)从实验结果可以看出分出的类为3个且比例与元数据的class的比例1:1:1的比例不是很相近。
从C4.5的结果来看pental width和pental length 更加符合，重新选择属性，仅选择pental width和pental length 结果如下=== Run information ===Scheme: weka.clusterers.SimpleKMeans -init 0 -max-candidates 100 -periodic-pruning 10000 -min-density 2.0 -t1 -1.25 -t2 -1.0 -V -N 3 -A "weka.core.EuclideanDistance -R first-last" -I 5009 -num-slots 1 -S 10Relation: irisInstances: 150Attributes: 5petal lengthpetal widthIgnored:sepal lengthsepal widthclassTest mode: evaluate on training data=== Clustering model (full training set) ===kMeans======Number of iterations: 6Within cluster sum of squared errors: 1.7050986081225123Initial starting points (random):Cluster 0: 4.7,1.4Cluster 1: 4.3,1.3Cluster 2: 5.1,2.3Missing values globally replaced with mean/modeFinal cluster centroids:Cluster#Attribute Full Data 0 1 2(150.0) (52.0) (50.0) (48.0)=========================================================== petal length 3.7587 4.2962 1.464 5.5667+/-1.7644 +/-0.5053 +/-0.1735 +/-0.549petal width 1.1987 1.325 0.244 2.0562+/-0.7632 +/-0.1856 +/-0.1072 +/-0.2422Time taken to build model (full training data) : 0.02 seconds=== Model and evaluation on training set ===Clustered Instances0 52 ( 35%)1 50 ( 33%)2 48 ( 32%)从结果可以看出pental width和pental length 能够很好的作为分类的属性值第四章心得体会从这次的作业中学习了KDD以及KDD模型过程的建立。