数据挖掘--分类课件ppt.ppt
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
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。
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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。
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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：
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。
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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。
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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。
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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--分类完整1ppt课件
2020/5/21
.
16
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。
2020/5/21
.
11
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
2020/5/21
.
12
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
2020/5/21
.
1
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？
2020/5/21
.
2
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
2020/5/21
.
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。
2020/5/21
.
7
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
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（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。
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。
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。
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。
（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。
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。
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。
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。
数据挖掘PPT-第3章分类
应用市场：医疗诊断、人脸检测、故障诊断和故障预警 ······
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
3 of 56
*** 基本概念
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
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*** 决策树
第三章 分类
决策树是数据挖掘的有力工具之一，决策树学习算法是从一组样本数据集（一个样 本数据也可以称为实例）为基础的一种归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则 的样本数据（概念）中推理出决策树表示形式的分类规则。
E
X ，a
g X，a H X，a
第三章 分类
*** 分类的基本概念
分类（Classification）是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。 这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。这些类别可以用离散值 表示，其中值之间的次序没有意义。
分类也可定义为： 分类的任务就是通过学习得到一个目标函数(Target Function)ƒ ，把每个属性集x映 射到一个预先定义的类标号y 。
11
No Small 55K ？
12 Yes Medium 80K ？
13 Yes Large 110K ？
14
No Small 95K ？
15
No Large 67K ？
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第2章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
• 应用模
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
1.决策树工作原理 通过提出一系列精心构思的关于检验记录属性的问题，解决分类问题。 类问题的决策树，树中包含三种节点： *根节点 没有进边，有0条或更多条出边； *内部节点 有一条进边，有2条或更多条出边； *叶节点有一条进边，没有出边。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
1案例：如何解决文章主题关键字与搜索引擎关键字带来的检索结果差异
• 在网页学术性判定方面,提出了基于贝叶斯算法的网页学术性判断算法, 通过对网页内容、 格式、结构三个维度的分析,完成网页学术性的判定;在分类方面,以中图法的分类大纲作为 分类目录,提出了基于改进空间向量模型的学术网页分类算法,通过利用网页主题关键字构 建网页向量空间,最后实现了网页的正确分类。通过两个关键算法,在系统中的网页主题提 取部分,采用Html Parser技术与正则表达式相结合的网页主题提取算法,实现对抓取的网页 主题内容的获取。
一个数据集，包含两个不同类的样本，分别用小黑加号块和小圆圈表示。数据集是线性可分的，即能找到一个 超平面，使得所有小黑方块位于这个超平面的一侧，所有小圆圈在它的另一侧。如图所示，可看到这种超平面可 能存在无穷多个。通过检验样本运行效果，分类器要从这些超平面中选一个作为它的决策边界。
2.3 支持向量机
有穷举覆盖。它确保每一条记录都至少被规则集里的一条规则覆盖。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.1 规则分类器
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘课件-分类分析Classification
predicting
Unknown Objects （Without Class Labels）
2
Example: Learning (Training)
3
Example: Testing & Predicting
4
评价指标
预测准确度 计算效率: 建立分类器及预测 对噪音的敏感度 可解读性
5
数据准备
A decision tree is a flowchart-like tree structure, where each internal node (non-leaf node) denotes a test on an attribute, each branch represents an outcome of the test, and each leaf node (or terminal node) holds a class label.
True False
True False
[21+, 5-]
[8+, 30-]
[18+, 33-] [11+, 2-]
16
Entropy
S is a sample of training examples p+ is the proportion of positive examples p- is the proportion of negative examples Entropy measures the impurity of S
分类分析 Classification
1
监督式学习:预测对象的类标签
Training/building
Known Objects （With Class Labels）
数据挖掘基础知识PPT优选版
数据挖掘基础知识
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件
什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
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
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt
16:06
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。
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。
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
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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
2020/12/11
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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。
2020/12/11
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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
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
2020/12/11
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基于距离的分类算法的思路
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
2020/12/11
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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。
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)
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K-近邻分类算法
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：
sim(ti，Cj)>=sim(ti，Cl) ，Cl∈C，Cl≠Cj，
分类的流程
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
2020/12/11
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分类的流程
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
（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.
算法 4-1通过对每个样本和各个类的中心来比较， 从而可以找出他的最近的类中心，得到确定的类 别标记。
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
2020/12/11
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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
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。
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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如何避免过度训练避免过度训练最重要一点是，模来自的参数量应 远小于样本的数量。
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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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
输入：每个类的中心C1，…，Cm；待分类的元组t。 输出：输出类别c。
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
2020/12/11
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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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基于距离的分类方法的直观解释
（a）类定义 （b）待分类样例 （c）分类结果
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距离分类例题
C1=(3,3,4,2), C2=(8,5,-1,-7), C3=(-5,-7,6,10); 请用基于距离的算法给以下样本分类： (5,5,0,0) (5,5,-5,-5) (-5,-5,5,5)
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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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)。