数据挖掘概念与技术

数据挖掘概念与技术Tag内容描述：<p>1、什么是数据仓库 多维数据模型 数据仓库的体系结构 数据仓库实现 从数据仓库到数据挖掘 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开维护 。 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析 提供坚实的平台，对信息处理提供支持 数据仓库区别于其他数据存储系统 “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、 不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.”W. H. Inmon 面向主题，是数据仓库显著区别于关系数据库系统 的一个特征 围绕一些主题，如顾客、供应商、产品。</p><p>2、Data Mining: Concepts and Techniques 杨昆 修译 Chapter 2 Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei University of Illinois at Urbana-Champaign Simon Fraser University 1 Chapter 2: 了解数据 n数据对象和属性类型Data Objects and Attribute Types n数据的(基本)统计描述Basic Statistical Descriptions of Data n数据可视化Data Visualization n测量数据相似性和相异性Measuring Data Similarity and Dissimilarity n总结Summary 2 数据集合的类型 n记录Record n关系记录 n数据矩阵, e.g., 数值矩阵, 交叉表 n文档数据: 文本。</p><p>3、1,第2章: 数据预处理,为什么预处理数据? 数据清理 数据集成 数据归约 离散化和概念分层产生 小结,2,为什么数据预处理?,现实世界中的数据是脏的 不完全: 缺少属性值, 缺少某些有趣的属性, 或仅包含聚集数据 例, occupation=“” 噪音: 包含错误或孤立点 例, Salary=“-10” 不一致: 编码或名字存在差异 例, Age=“42” Birthday=“03/07/2010” 例, 以前的等级 “1,2,3”, 现在的等级 “A, B, C” 例, 重复记录间的差异,3,数据为什么脏?,不完全数据源于 数据收集时未包含 数据收集和数据分析时的不同考虑. 人/硬件/软件问题 噪音数据源于 。</p><p>4、1,贝叶斯信念网络 后向传播分类 Classification by Backpropagation 支持向量机 Support Vector Machines Classification by Using Frequent Patterns Lazy Learners (or Learning from Your Neighbors) 其他分类方法 Additional Topics Regarding Classification Summary,2,贝叶斯信念网络,Bayesian belief networks (又称为 Bayesian networks, probabilistic networks): 允许变量子集间定义类条件独立 (有向无环) 因果关系的图模型 表示变量间的依赖关系 给出了一个联合概率分布,X,Nodes: 随机变量 Links: 依赖关系 X,Y 是Z的双亲, Y i。</p><p>5、1,Chapter 6. 分类: 基本概念,分类: 基本概念 决策树归纳 贝叶斯分类 基于规则的分类 模型评价与选择 提高分类准确率的技术:集成方法Ensemble Methods Summary,2,有监督 vs. 无监督学习,有监督学习 (分类) 监督：训练数据（观察，测量等）都带有标签,指示观察的类别 根据训练集分类新数据 无监督学习 (聚类) 训练集的类别（标签）未知 给定一个观察，测量等的集合，目标是建立数据中存在的数据的类或簇,3,分类 预测分类的类标签(离散 or名义) 基于训练数据和类标签 构造一个模型，并分类新数据 数值预测 建连续值函数/模型, 预测未知/缺失。</p><p>6、数据预处理,为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成,第二章 数据预处理,现实世界的数据是“肮脏的”数据多了，什么问题都会出现 不完整 缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据； e.g., occupation=“ 有噪声 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10 数据不一致 e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”,为什么进行数据预处理？,不完整数据的成因 数。</p><p>7、第一章 简介,2014.10,目录,1.1 数据挖掘的目的 1.2 数据挖掘的概念 1.3 数据挖掘的对象 1.4 数据挖掘的挖掘模式 1.5 数据挖掘的技术 1.6 数据挖掘的应用领域 1.7 数据挖掘的主要挑战 1.8 总结,1.1 Why Data Mining? 1.1.1 Moving toward the Information Age 1.1.2 Data Mining as the Evolution of Information Technology 1.2 What is Data Mining? 1.3 What kinds of Data Can be Mined? 1.4 What kinds of Patterns Can be Mined? 1.5 Which Technologies Are Used? 1.6 Which Kinds of Applications Are Target? 1.7 Major Issues in。</p><p>8、2001-11-6,数据挖掘：概念和技术,1,数据挖掘: 概念和技术 Chapter 6 ,张晓辉 xiaohuifudan.edu 复旦大学 （国际）数据库研究中心,2001-11-6,数据挖掘：概念和技术,2,第6章：从大数据库中挖掘关联规则,关联规则挖掘 从交易数据库中挖掘一维的布尔形关联规则 从交易数据库中挖掘多层次关联规则 在交易数据库和数据仓库中挖掘多维关联规则 从关联挖掘到相关性分析 基于约束的关联挖掘 小结,2001-11-6,数据挖掘：概念和技术,3,什么是关联挖掘?,关联规则挖掘： 在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁。</p><p>9、数据挖掘：概念与技术,Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc. 范明 孟小峰等译 机械工业出版社,2019年8月5日星期一,数据挖掘：概念与技术,2,2019年8月5日星期一,数据挖掘：概念与技术,3,第1章 引言,英文幻灯片制作：Jiawei Han 中文幻灯片编译：范明,2019年8月5日星期一,数据挖掘：概念与技术,5,第一章 引论,动机：为什么要数据挖掘? 什么是数据挖掘? 数据挖掘：在什么数据上进行? 数据挖掘功能 所有的模式都是有趣的吗? 数据挖掘系统分类 数据挖掘的主要问题,2019年8月5日星期一,数据挖掘：概念与技术,6,。</p><p>10、第3章数据挖掘的数据仓库与OLAP技术,2,第3章:数据挖掘的数据仓库与OLAP技术,什么是数据仓库?多维数据模型数据仓库结构数据仓库实现数据立方体的进一步发展从数据仓库到数据挖掘,3,什么是数据仓库?,有不同的方法定义,但不是严格的.是一个决策支持数据库,它与组织机构的操作数据库分别维护数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起,为统一的历史数据分析提供坚实的平台,支持信息处理.W.H.Inmon。</p><p>11、29.05.2020,DataMining:ConceptsandTechniques,1,DataMining:ConceptsandTechniquesChapter11ApplicationsandTrendsinDataMiningAdditionalTheme:VisualDataMining,JiaweiHanandMichelineKamberDepartmentofComp。</p><p>12、29.05.2020,DataMining:PrinciplesandAlgorithms,1,DataMining:ConceptsandTechniquesChapter99.3.MultirelationalDataMining,JiaweiHanandMichelineKamberDepartmentofComputerScienceUniversityofIllinoisatUrba。</p><p>13、1,第5章：挖掘关联规则,关联规则挖掘事务数据库中(单维布尔)关联规则挖掘的可伸缩算法挖掘各种关联/相关规则基于限制的关联挖掘-顺序模式挖掘小结,2,关联规则,关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。典型的关联规则发现问题是对超市中的货篮数据（MarketBasket）进行分析。通过发现顾客放入。</p><p>14、1,第2章:数据预处理,为什么预处理数据?数据清理数据集成数据归约离散化和概念分层产生小结,2,为什么数据预处理?,现实世界中的数据是脏的不完全:缺少属性值,缺少某些有趣的属性,或仅包含聚集数据例,occupation=“”噪音:包含错误或孤立点例,Salary=“-10”不一致:编码或名字存在差异例,Age=“42”Birthday=“03/07/2010”例,以前的等级“1,2,3”,现在的等。</p><p>15、聚类分析 聚类 簇 数据对象的集合在同一个聚类 簇 中的对象彼此相似不同簇中的对象则相异聚类分析将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程聚类是一种无指导的学习 没有预定义的类编号聚类分析的数据挖掘功能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况作为其他算法 如 特征和分类 的预处理步骤 什么是聚类分析 模式识别空间数据分析在GIS系统中 对相似区域进行聚类 产生主题地图检测空间聚类。</p><p>16、数据仓库的概念及特点：数据仓库是一种为信息分析提供了良好的基础并支持管理决策活动的分析环境，是面向主题的，集成的，稳定的，不可更新的,随时间变化的，分层次的,多维的集成数据集合。特点：1主题与面向主题；2数据的集成性；3数据的不可更新性；4数据的时态性。为什么要建立数据仓库：为了使数据能够发挥其最佳效用，更好的为用户服务，才要建立数据仓库。它可以从各信息源提取决策需要的数据，加工后，存储到数据仓库。</p><p>17、数据挖掘数据统计分析的基础，张红祥在统计学中，根据变量值是否连续，数据可以分为连续数据和离散数据。连续数据也叫连续数据：在一定间隔内可以取任意值的数据叫连续数据，它的值是连续的，两个相邻的值可以被无限分割，也就是说，可以取无限的值。所谓离散数据，也称为计数数据，是通过观察可以知道数据的统计分类，间歇的和可以一个一个计算出来的。1.描述性统计):使用本地数据或不完整数据中的索引号来表示所有数据。2。</p><p>18、1,第7章 聚类分析,什么是聚类（Clustering）分析? 聚类分析中的数据类型 主要聚类方法分类 划分方法（Partitioning Methods） 层次方法（Hierarchical Methods） 基于密度的方法（Density-Based Methods） 基于网格的方法（Grid-Based Methods） 基于模型的聚类方法（Model-Based Clustering Me。</p>