数据挖掘导论第一章
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数据挖掘CHAPTER1引言
第一章引言本书是一个导论，介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。
书中的材料从数据库角度提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。
所讨论的实现方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。
本章，你将学习数据挖掘如何成为数据库技术自然进化的一部分，为什么数据挖掘是重要的，以及如何定义数据挖掘。
你将学习数据挖掘系统的一般结构，并考察挖掘的数据种类，可以发现的数据类型，以及什么样的模式提供有用的知识。
除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题。
1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？需要是发明之母。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。
数据挖掘是信息技术自然进化的结果。
进化过程的见证是数据库工业界开发以下功能（图1.1）：数据收集和数据库创建，数据管理（包括数据存储和提取，数据库事务处理），以及数据分析与理解（涉及数据仓库和数据挖掘）。
例如，数据收集和数据库创建机制的早期开发已成为稍后数据存储和提取、查询和事务处理有效机制开发的必备基础。
随着提供查询和事务处理的大量数据库系统广泛付诸实践，数据分析和理解自然成为下一个目标。
自60年代以来，数据库和信息技术已经系统地从原始的文件处理进化到复杂的、功能强大的数据库系统。
自70年代以来，数据库系统的研究和开发已经从层次和网状数据库发展到开发关系数据库系统（数据存放在关系表结构中；见1.3.1小节）、数据建模工具、索引和数据组织技术。
此外，用户通过查询语言、用户界面、优化的查询处理和事务管理，可以方便、灵活地访问数据。
联机事务处理(OLTP)将查询看作只读事务，对于关系技术的发展和广泛地将关系技术作为大量数据的有效存储、提取和管理的主要工具作出了重要贡献。
数据挖掘导论第章vppt课件
10
数据集类型（三大类）
记录数据 数据矩阵（Data Matrix） 文本数据（Document Data ）：每篇文档可以表示成一个文档-词矩 阵 事务数据（Transaction Data）
基于图形(Graph)的数据 World Wide Web 分子结构（Molecular Structures）
有序(Ordered)数据 空间数据（Spatial Data） 时间数据（Temporal Data） 序列数据（Sequential Data ）
11
数据集类型1：记录数据: 数据矩阵
数据矩阵: 如果一个数据集中的所有数据对象都具有相同的数值属性集,则数据对
数值的
区 间
新值 = a×旧值+ b, 其中a、b是常数
(定量的)
比 率
新值= a ×旧值
华氏和摄氏温度标度零度的位置和1度的 大小（单位）不同
长度可以用米或英尺度量
8
用值的个数描述属性：离散vs.连续属性
离散属性(Discrete Attribute) 有限或无限可数 (countable infinite )个值 例: 邮政编码, 计数, 文档集的词 常表示为整数变量. 注意: 二元属性(binary attributes)是离散属性的特例
6
表2-2 不同的属性类型
属性类型
标 称 分类的
(定性的) 序 数
区
数值的
间
(定量的)
比 率
描述
例子
操作
标称属性的值仅仅只是不 同的名字，即标称值只提供 足够的信息以区分对象
（=，）
序数属性的值提供足够的 信息确定对象的序
（<，>）
数据集类型（三大类）
记录数据 数据矩阵（Data Matrix） 文本数据（Document Data ）：每篇文档可以表示成一个文档-词矩 阵 事务数据（Transaction Data）
基于图形(Graph)的数据 World Wide Web 分子结构（Molecular Structures）
有序(Ordered)数据 空间数据（Spatial Data） 时间数据（Temporal Data） 序列数据（Sequential Data ）
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数据集类型1：记录数据: 数据矩阵
数据矩阵: 如果一个数据集中的所有数据对象都具有相同的数值属性集,则数据对
数值的
区 间
新值 = a×旧值+ b, 其中a、b是常数
(定量的)
比 率
新值= a ×旧值
华氏和摄氏温度标度零度的位置和1度的 大小（单位）不同
长度可以用米或英尺度量
8
用值的个数描述属性：离散vs.连续属性
离散属性(Discrete Attribute) 有限或无限可数 (countable infinite )个值 例: 邮政编码, 计数, 文档集的词 常表示为整数变量. 注意: 二元属性(binary attributes)是离散属性的特例
6
表2-2 不同的属性类型
属性类型
标 称 分类的
(定性的) 序 数
区
数值的
间
(定量的)
比 率
描述
例子
操作
标称属性的值仅仅只是不 同的名字，即标称值只提供 足够的信息以区分对象
（=，）
序数属性的值提供足够的 信息确定对象的序
（<，>）
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。
数据挖掘-数据挖掘导论
自六十年代开始，数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复 杂功能更强大的数据库系统；七十年代的数据库系统的研究与发展，最终导致了关 系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展，这时用户获得了 更方便灵活的数据存取语言和界面；此外在线事务处理（45：
2
数据
数据库 管理
数据仓库
数据挖掘
数据智能 分析
解决方案
图-- 数据到知识的演化过程示意描述
随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人 们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务， 业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技 术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供 其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的 知识”。为有效解决这一问题，自二十世纪 9 年代开始，数据挖掘技术逐步发展起 来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将 这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各 业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视 为是数据管理与分析技术的自然进化产物，如图-- 所示。
）。事实上， 一部人类文明发展史，就是在各种活动中，知识的创造、交流，再创造不断积累的 螺旋式上升的历史。
客观世界 客观世界
收集
数据 数据
分析
信息 信息
深入分析
知识 知识
决策与行动
图-- 人类活动所涉及数据与知识之间的关系描述
计算机与信息技术的发展，加速了人类知识创造与交流的这种进程，据德国《世 界报》的资料分析，如果说 ( 世纪时科学定律（包括新的化学分子式，新的物理关 系和新的医学认识）的认识数量一百年增长一倍，到本世纪 / 年代中期以后，每五 年就增加一倍。这其中知识起着关键的作用。当数据量极度增长时，如果没有有效 的方法，由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的信息和知识，人类显然就会感 到像大海捞针一样束手无策。据估计，目前一个大型企业数据库中数据，约只有百 分之七得到很好应用。因此目前人类陷入了一个尴尬的境地，即“丰富的数据”（ *）而“贫乏的知识0（'
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数据
数据库 管理
数据仓库
数据挖掘
数据智能 分析
解决方案
图-- 数据到知识的演化过程示意描述
随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人 们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务， 业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技 术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供 其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的 知识”。为有效解决这一问题，自二十世纪 9 年代开始，数据挖掘技术逐步发展起 来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将 这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各 业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视 为是数据管理与分析技术的自然进化产物，如图-- 所示。
）。事实上， 一部人类文明发展史，就是在各种活动中，知识的创造、交流，再创造不断积累的 螺旋式上升的历史。
客观世界 客观世界
收集
数据 数据
分析
信息 信息
深入分析
知识 知识
决策与行动
图-- 人类活动所涉及数据与知识之间的关系描述
计算机与信息技术的发展，加速了人类知识创造与交流的这种进程，据德国《世 界报》的资料分析，如果说 ( 世纪时科学定律（包括新的化学分子式，新的物理关 系和新的医学认识）的认识数量一百年增长一倍，到本世纪 / 年代中期以后，每五 年就增加一倍。这其中知识起着关键的作用。当数据量极度增长时，如果没有有效 的方法，由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的信息和知识，人类显然就会感 到像大海捞针一样束手无策。据估计，目前一个大型企业数据库中数据，约只有百 分之七得到很好应用。因此目前人类陷入了一个尴尬的境地，即“丰富的数据”（ *）而“贫乏的知识0（'
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-ch1综述
2019年4月12日星期五
数据挖掘导论
12
数据挖掘的起源
数据挖掘是多学科交叉领域 利用了来自如下一些领域的思想： 统计学的抽样、估计和假设 检验 人工智能、模式识别和机器 学习的搜索算法、建模技术 和学习理论 数据库系统提供有效的存储、 索引和查询处理支持 分布式技术也能帮助处理海 量数据 最优化、进化计算、信息论、 信号处理、可视化和信息检 索
2019年4月12日星期五
数据挖掘导论
9
挑战3
异构数据和复杂数据 传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集
非传统的数据类型的出现需要能够处理异构属性的技术 半结构化文本和超链接的Web页面集 具有序列和三维结构的DNA数据 地球表面不同位置上的时间序列测量值（温度、气压等）的气 象数据
2019年4月12日星期五
数据挖掘导论
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挑战2
高维性 具有数以百计或数以千计属性的数据集 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 不同地区温度测量：维度（特征数）的增长正比于测量的次数
为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高维数据
某些数据分析算法，随着维度（特征数）的增加，计算复杂性迅速 增加
The DatΒιβλιοθήκη Gap2019年4月12日星期五
数据挖掘导论
4
什么是数据挖掘
许多不同定义 本书定义 自动或半自动地对对大数据进行勘察或分析，以发现有用的模式 Exploration & analysis, by automatic or semi-automatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns
数据挖掘技术-导论(1)
Data Mining
数据挖掘发展
•关系数据模型 •SQL •关联规则 •数据仓库 •数据压缩技术 •相似度度量 •聚类 •信息检索系统 •Web 搜索引擎
Data Mining
•算法设计 •算法分析 •数据结构
•贝叶斯定理 •回归分析 •EM 算法 •K均值聚类 •时间序列分析
•神经网络 •决策树算法
Reject Accept Accept
Simple
Fuzzy
信息检索
Data Mining
信息检索 (IR): 从文本数据中检索出所需的信息. 图书馆（管理）学 数字资源 Web 搜索引擎 基于传统关键词的搜索 简单例子:
找出所有关于数据挖掘的书.
DM: 相似度度量; 文本数据挖掘.
T. Dasu and T. Johnson. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. John Wiley & Sons, 2003 U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy. Advances in Knowledge Discovery and
相关的概念
目标: 研究每个概念及其与数据挖掘的联系.
数据库/OLTP系统 模糊集和模糊逻辑 信息检索(Web 搜索引擎) 多维数据建模 数据仓库 OLAP/决策支持系统 统计学 机器学习 模式匹配
Data Mining
数据库和OLTP系统
具有特定的关联结构和模式
– 无指导的学习 – 分割
基本数据挖掘任务
Data Mining
汇总 将数据映射到伴有简单描述的子集.
数据挖掘导论第一二章_924
特征加权（通过赋予某个特征一定的权值来表示器重要性）是另一种保留或删除特征的办法。特征越重要，所赋予的权值越大，而不太重要的特征赋予较小的权值。
2.3.4特征创建
常常可以由原来的属性创建新的属性集，更有效地捕获数据集中的重要信息。三种创建新属性的相关方法：特征提取、映射数据到新的空间和特征构造。
特征提取(feature extraction)：由原始数据数据创建新的特征集称作特征提取。最常用的特征提取技术都是高度针对具体领域的。因此，一旦数据挖掘用于一个相对较新的领域，一个关键任务就是开发新的特征和特征提取方法。
首先定义测量误差和数据收集错误，然后进一步考虑涉及测量误差的各种问题：噪声、伪像、偏倚、精度和准确度。最后讨论可能同时涉及测量和数据收集的数据质量问题：离群点、遗漏和不一致值、重复数据。
测量误差(measurement error)指测量过程中导致的问题。
数据收集错误(data collection error)指诸如遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象等错误。
过滤方法(filter approach)：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行前进行特征选择。
包装方法(wrapper approach)：这些方法将目标数据挖掘算法作为黑盒，使用类似于前面介绍的理想算法，但通常不枚举所有可能的子集来找出最佳属性子集。
过滤方法和包装方法唯一的不同是它们使用了不同的特征子集评估方法。对于包装方法，子集评估使用目标数据挖掘算法；对于过滤方法，子集评估技术不同于目标数据挖掘算法。搜索策略可以不同，但是计算花费应当较低，并且应当找到最优或近似最优的特征子集。通常不可能同时满足这两个要求，因此需要这种权衡。搜索的一个不可缺少的组成部分是评估步骤，根据已经考虑的子集评价当前的特征子集。这需要一种评估度量，针对诸如分类或聚类等数据挖掘任务，确定属性特征子集的质量。对于过滤方法，这种度量试图预测实际的数据挖掘算法在给定的属性集上执行的效果如何；对于包装方法，评估包括实际运行目标数据挖掘应用，子集评估函数就是通常用于度量数据挖掘结果的判断标准。
2.3.4特征创建
常常可以由原来的属性创建新的属性集，更有效地捕获数据集中的重要信息。三种创建新属性的相关方法：特征提取、映射数据到新的空间和特征构造。
特征提取(feature extraction)：由原始数据数据创建新的特征集称作特征提取。最常用的特征提取技术都是高度针对具体领域的。因此，一旦数据挖掘用于一个相对较新的领域，一个关键任务就是开发新的特征和特征提取方法。
首先定义测量误差和数据收集错误，然后进一步考虑涉及测量误差的各种问题：噪声、伪像、偏倚、精度和准确度。最后讨论可能同时涉及测量和数据收集的数据质量问题：离群点、遗漏和不一致值、重复数据。
测量误差(measurement error)指测量过程中导致的问题。
数据收集错误(data collection error)指诸如遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象等错误。
过滤方法(filter approach)：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行前进行特征选择。
包装方法(wrapper approach)：这些方法将目标数据挖掘算法作为黑盒，使用类似于前面介绍的理想算法，但通常不枚举所有可能的子集来找出最佳属性子集。
过滤方法和包装方法唯一的不同是它们使用了不同的特征子集评估方法。对于包装方法，子集评估使用目标数据挖掘算法；对于过滤方法，子集评估技术不同于目标数据挖掘算法。搜索策略可以不同，但是计算花费应当较低，并且应当找到最优或近似最优的特征子集。通常不可能同时满足这两个要求，因此需要这种权衡。搜索的一个不可缺少的组成部分是评估步骤，根据已经考虑的子集评价当前的特征子集。这需要一种评估度量，针对诸如分类或聚类等数据挖掘任务，确定属性特征子集的质量。对于过滤方法，这种度量试图预测实际的数据挖掘算法在给定的属性集上执行的效果如何；对于包装方法，评估包括实际运行目标数据挖掘应用，子集评估函数就是通常用于度量数据挖掘结果的判断标准。
数据挖掘导论第章_分类_其他技术ppt课件
24
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
22
规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
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Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
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规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略
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）。
《数据挖掘导论》课件
05
数据挖掘工具与软件
Weka
总结词
Weka是一款流行的开源数据挖掘工具，提供了丰富的数据预处理、分类、聚类和可视化功能。
详细描述
Weka提供了友好的用户界面和命令行接口，支持多种数据格式和数据源。它包含了多种算法，如决策树、朴素 贝叶斯、聚类和关联规则挖掘等，并提供了强大的可视化工具，如分类器性能曲线和关联规则挖掘结果的可视化 。
04
数据挖掘过程
定义问题
总结词
明确数据挖掘的目标和问题
详细描述
在数据挖掘过程中，首先需要明确数据挖掘的目标和要解决的问题。这需要对业务需求 和数据环境进行深入了解，以便确定挖掘的主题和目标。
数据收集
总结词
收集相关数据
详细描述
根据定义的问题，收集相关的数据。这可能 涉及到从各种数据源中提取、购买或共享数 据，并确保数据的准确性和完整性。
建立完善的数据安全防护机制，防止 数据泄露、篡改和破坏，确保数据完 整性。
高维数据挖掘
高维数据的降维处理
由于高维数据存Байду номын сангаас维度灾难问题，需 要进行降维处理，提取关键特征进行 挖掘。
高维数据的可视化分析
通过可视化技术将高维数据呈现出来 ，帮助用户更好地理解和分析数据。
时序数据挖掘
时序数据的趋势分析
对时序数据进行趋势分析，预测未来发展趋势，为决 策提供支持。
包括分类、聚类、回归和预测等。Azure ML Studio还提供了强大的可扩展性和集成 能力，可以与其他Azure服务和自定义代码
进行集成。
06
数据挖掘的挑战与未来发 展
数据隐私与安全
数据隐私保护
在数据挖掘过程中，应确保数据隐私 不被侵犯，采取加密、匿名化等技术 手段保护用户隐私。
《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》教材配套教学PPT——第1章 认识数据挖掘
• 数据实例（Instance）
– 用于有指导学习的样本数据
• 训练实例（Training Instance）
– 用于训练的实例
• 检验实例（Test Instance）
– 分类模型建立完成后，经过检验实例进行检验，判断模型是否 能够很好地应用在未知实例的分类或预测中。
2022年3月23日星期三
第10页，共65页
Knowledge）
2022年3月23日星期三
第21页，共65页
1.4 专家系统
清华大学出版社
专家系统（Expert System）
• 一种具有“智能”的计算机软件系统。 • 能够模拟某个领域的人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家
处理的复杂问题。 • 一般包含以规则形式表示的领域专家的知识和经验，系统就是利用
• 决策树有很多算法（第2章）
Sore-throat Yes Cooling-effect
Not good
Unknown Good
No
Cold Type=Viral (3/0)
Cold Type=Bacterial (4/1)
Cold Type=Viral (2/0)
Cold Type=Bacterial (1/0)
Sore-
throat 咽痛
Cooling-
effect 退热效果
Group 群体发病
Cold-type 感冒类型
1
Yes
2
No
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数据挖掘导论第一章
范明, 孟小峰译 数据挖掘:概念与技术（第二版） 机械工业出版社, 2007
2020/9/29
数据挖掘导论
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数据挖掘导论
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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
2020/9/29
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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M a rrie d 8 0 K
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Training Set
Learn Classifier
Test Set
Model
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数据挖掘导论
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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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数据挖掘导论
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数据挖掘导论
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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
2020/9/29
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第1章 绪论
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S in g le 4 0 K
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M a rrie d 8 0 K
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Training Set
Learn Classifier
Test Set
Model
2020/9/29
数据挖掘导论
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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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2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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挑战2
高维性 具有数以百计或数以千计属性的数据集 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 不同地区温度测量：维度（特征数）的增长正比于测量的次数
为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高维数据
某些数据分析算法，随着维度（特征数）的增加，计算复杂性迅速 增加
–Certain names are more prevalent in certain US locations (O’Brien, O’Rurke, O’Reilly… in Boston area)
–Group together similar documents returned by search engine according to their context (e.g. Amazon rainforest, ,)
数据中的联系 如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML 文档中元素之间的父子联系
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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挑战4
数据的所有权与分布 数据地理上分布在属于多个机构的资源中 需要开发分布式数据挖掘技术
分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括 (1) 如何降低执行分布式计算所需的通信量？ (2) 如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果？ (3) 如何处理数据安全性问题？
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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数据挖掘的起源
数据挖掘是多学科交叉领域 利用了来自如下一些领域的思想： 统计学的抽样、估计和假设 检验 人工智能、模式识别和机器 学习的搜索算法、建模技术 和学习理论 数据库系统提供有效的存储、 索引和查询处理支持 分布式技术也能帮助处理海 量数据 最优化、进化计算、信息论、 信号处理、可视化和信息检 索
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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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
2017年8月18日星期五
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第1章 绪论
英文幻灯片制作： Tan, Steinbach, Kumar 中文幻灯片编译：范明
2017年8月18日星期五
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为什么挖掘数据？(科学)
数据以极快的速度收集和存储 (GB/hour) remote sensors on a satellite telescopes scanning the skies microarrays generating gene expression data scientific simulations generating terabytes (千兆字节) of data 传统的技术难以处理这些 raw data 数据挖掘可能帮助科学家 in classifying and segmenting data in Hypothesis Formation
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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数据挖掘与KDD
数据挖掘与知识发现 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 KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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引发数据挖掘的挑战1
Statistics/ AI
Machine Learning/ Pattern Recognition
Data Mining
Database systems
2017年8月18日星期五
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数据挖掘任务
预测vs.描述 预测(Prediction) 根据其他属性的值，预测特定属性的值 描述(Description) 导出概括数据中潜在联系的模式
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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数据挖掘任务
分类（Classification） [Predictive] 回归（Regression） [Predictive] 关联规则发现（Association Rule Discovery） [Descriptive] 序列模式发现（Sequential Pattern Discovery） [Descriptive] 聚类（Clustering） [Descriptive] 异常/偏差检测（Anomaly/Deviation Detection） [Predictive]
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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挑战3
异种数据和复杂数据 传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集
非传统的数据类型的出现需要能够处理异种属性的技术 半结构化文本和超链接的Web页面集 具有序列和三维结构的DNA数据 地球表面不同位置上的时间序列测量值（温度、气压等）的气 象数据
数据挖掘导论
Pang-ning Tan, Michael Stieinbach, and Vipin Kumar著 Pearson Education LTD. 范明 等译 人民邮电出版社
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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主要参考书
Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei Data Mining: Concepts and Techniqus (third Edition), Monrgan Kaufmann Publishers Inc., 2012 范明, 孟小峰译 数据挖掘:概念与技术（第二版） 机械工业出版社, 2007
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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分类:例子
Tid Refund Marital Status 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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Taxable Income Cheat 125K 100K 70K 120K No No No No Yes No
10
Refund Marital Status No Yes No Yes No No Single Married Married
可伸缩 海量数据集越来越普遍 数千兆字节(terabytes) 为处理海量数据，算法必须是可伸缩的（scalable）
可伸缩可能还需要新的数据结构，以有效的方式访问个别记录 例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法
使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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分类:定义
给定一批记录----训练集 (training set ) Each record contains a set of attributes, one of the attributes is the class label (类标号) . 任务: 建立一个模型(model ) 类标号属性是其他属性值的函数 目标: previously unseen records should be assigned a class as accurately as possible. A test set (检验集) is used to determine the accuracy of the model. Usually, the given data set is divided into training and test sets, with training set used to build the model and test set used to validate it
数据挖掘导论 9
2017年8月18日星期五
挖掘大型数据集：动机
常常有些信息“隐藏”在数据中, 并非显而易见的 人分析需要数周\数月, 才能发现有用的信息 许多数据根本未曾分析过
4,000,000 3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000,000 500,000 0 1995 1996 1997 1998 1999
Jiawei Han的定义 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的 并且是潜在有用的) 信息或模式 一个类似于Jiawei Han的定义 Non-trivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful information from data
为什么挖掘数据？(商业)
大量数据被收集,存储在数据库\数据 仓库中 Web data, e-commerce purchases at department/ grocery stores Bank/Credit Card transactions 计算机越来越便宜，功能越来越 强大 竞争压力越来越大 Provide better, customized services for an edge (e.g. in Customer Relationship Management)
2017年8月18日星期五
数据挖掘导论
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什么(不)是数据挖掘
What is not Data What is Data Mining?
Mining?
– Look up phone number in phone directory – Query a Web search engine for information about “Amazon”