基于神经网络的数据挖掘研究.ppt

1神经网络基本概念2前馈神经网络3反馈网络模型Hopfield网络4数据挖掘技术5基于神经网络的数据挖掘研究 基于神经网络的数据挖掘研究 1神经网络基本概念 1 1生物神经元 细胞体 树突 轴突和突触 生物神经元的工作机制 兴奋和抑制两种状态 1 兴奋状态传递兴奋信号 2 抑制状态传递抑制信息 1 2人工神经元 人工神经元 生物神经元的简化模拟 人工神经元间的互连 信息传递路径轴突 突触 树突的简化 连接的权值 两个互连的神经元之间相互作用的强弱 图8 2人工神经元模型 接收的信息 其它神经元的输出 互连强度 作比较的阈值 n维输入向量X 输出 输出函数 神经元的动作 输出函数f 也称作用函数 非线性 阈值型 S型 f为阈值型函数时 设 点积形式 式中 1 3神经网络的学习 学习 从环境中获取知识并改进自身性能 主要指调节网络参数使网络达到某种度量 又称为网络的训练 实质 神经网络的最重要特征之一 神经网络学习方式 监督学习 监督学习 对每一个输入训练样本 都有一个期望得到的输出值 也称教师信号 将它和实际输出值进行比较 根据两者之间的差值不断调整网络的连接权值 直到差值减少到预定的要求 教师 神经网络 比较 环境 实际输出 输入 期望输出 误差信号 p n t n a n e n 神经网络学习方式 无监督 自组织学习 无监督学习 网络的学习完全是一种自我调整的过程 不存在教师信号 输入模式进入网络后 网络按照预先设定的某种规则反复地自动调整网络结构和连接权值 使网络最终具有模式分类等功能 1 4神经网络的结构分类 分层结构 有明显层次 信息流向由输入层到输出层 前馈网络 没有明显层次 任意两个神经元之间可达 具有输出单元到隐层单元或输入单元的反馈连接 反馈网络 相互连接结构 2前馈神经网络 2 1感知器 感知器 Perceptron F Rosenblatt于1957年提出 感知器结构示意图 双层 输入层 输出层 两层单元之间为全互连 连接权值可调 结构特点 输出层神经元个数等于类别数 设输入模式向量 共M类 输出层第j个神经元对应第j个模式类 j 第j个神经元的阈值 wij 输入模式第i个分量与输出层第j个神经元间的连接权 令 取 有 输出为 输出单元对所有输入数值加权求和 经阈值型输出函数产生一组输出模式 M类问题判决规则 神经元的输出函数 为 正确判决的关键 输出层每个神经元必须有一组合适的权值 感知器采用监督学习算法得到权值 权值更新方法 学习规则 算法描述 第一步 设置初始权值wij 1 w n 1 j 1 为第j个神经元的阈值 第二步 输入新的模式向量 第三步 计算神经元的实际输出 设第k次输入的模式向量为Xk 与第j个神经元相连的权向量为 第j个神经元的实际输出为 第四步 修正权值 dj 第j个神经元的期望输出 第五步 转到第二步 当全部学习样本都能正确分类时 学习过程结束 经验证明 当 随k的增加而减小时 算法一定收敛 2 2BP网络 BP网络 采用BP算法 Back PropagationTrainingAlgorithm 的多层感知器 误差反向传播算法 认识最清楚 应用最广泛 性能优势 识别 分类 1 多层感知器 针对感知器学习算法的局限性 模式类必须线性可分 输入层 第一隐层 第二隐层 输出层 中间层为一层或多层处理单元 前馈网络 结构 只允许一层连接权可调 学习过程分为两个阶段 第一阶段 正向传播过程 给出输入信息通过输入层经各隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值第二阶段 反向传播过程 若在输出层未能得到期望的输出值 则逐层递归地计算实际输出与期望输出之间的差值 即误差 通过梯度下降法来修改权值 使得总误差函数达到最小 2 BP算法 BP算法的学习过程 设 某层任一神经元j的输入为netj 输出为yj 相邻低一层中任一神经元i的输出为yi wij 神经元i与j之间的连接权 f 神经元的输出函数 S型输出函数 j 神经元阈值 h0 修改输出函数形状的参数 设 输出层中第k个神经元的实际输出为yk 输入为netk 与输出层相邻的隐层中任一神经元j的输出为yj 对输入模式Xp 若输出层中第k个神经元的期望输出为dpk 实际输出为ypk 输出层的输出方差 若输入N个模式 网络的系统均方差为 当输入Xp时 wjk的修正增量 其中 由式得到 令 可得 输出单元的误差 输出单元的修正增量 对于与输出层相邻的隐层中的神经元j和该隐层前低一层中的神经元i 输出层中神经元输出的误差反向传播到前面各层 对各层之间的权值进行修正 BP算法步骤 第一步 对权值和神经元阈值初始化 0 1 上分布的随机数 第二步 输入样本 指定输出层各神经元的期望输出值 第三步 依次计算每层神经元的实际输出 直到输出层 第四步 从输出层开始修正每个权值 直到第一隐层 若j是输出层神经元 则 若j是隐层神经元 则 第五步 转到第二步 循环至权值稳定为止 初始化 加输入和期望输出 计算隐层和输出层的输出 迭代次数加1 调节输出层和隐层的连接权值 改变训练样板 训练样终止 迭代终止 BP算法的基本流程 No No y y BP算法存在问题 存在局部极小值问题 算法收敛速度慢 隐层单元数目的选取无一般指导原则 新加入的学习样本影响已学完样本的学习结果 2 3RBF神经网络径向基函数 RBF RadialBasisFunction 神经网络是由J Moody和C Darken在80年代末提出的一种神经网络 它是具有单隐层的三层前馈网络 由于它模拟了人脑中局部调整 相互覆盖接收域 或称感受野 ReceptiveField 的神经网络结构 因此 RBF网络是一种局部逼近网络 它能够以任意精度逼近任意连续函数 特别适合于解决分类问题 RBF网络结构RBF网络的结构与多层前向网络类似 它是一种三层前向网络 第一层即输入层由信号源节点组成 第二层为隐含层 隐单元数视所描述的问题的需要而定 隐单元的变换函数是RBF 它是对称中心径向对称且衰减的非线性函数 第三层为输出层 它对输入模式的作用做出响应 由于输入到输出的映射是非线性的 而隐含层空间到输出空间的映射是线性的 从而可以大大加快学习速度并避免局部极小问题 RBF网络特点前向网络 RBF网络的作用函数为高斯函数 是局部的 BP网络的作用函数为S函数 是全局的 如何确定RBF网络隐层节点的中心及基宽度参数是一个困难的问题 RBF网络具有唯一最佳逼近的特性 且无局部极小 图2RBF神经网络逼近 在RBF网络结构中 为网络的输入向量 设RBF网络的径向基向量 其中hj为高斯基函数 式中 表示欧式范数网络的第j个结点的中心矢量为 其中 i 1 2 n j 1 2 m 设网络的基宽向量为 为节点的基宽度参数 且为大于零的数 网络的权向量为 k时刻网络的输出为 设理想输出为y k 则性能指标函数为 学习算法需要求解的参数径向基函数的中心方差隐含层到输出层的权值RBF学习方法分类 按RBF中心选取方法的不同分 随机选取中心法自组织选取中心法有监督选取中心法正交最小二乘法等 自组织选取中心学习方法 1 第一步 自组织学习阶段无导师学习过程 求解隐含层基函数的中心与方差 2 第二步 有导师学习阶段求解隐含层到输出层之间的权值 学习算法具体步骤如下 1基于K 均值聚类方法求解基函数中心 1 网络初始化 随机选取个训练样本作为聚类中心 2 将输入的训练样本集合按最近邻规则分组 按照与中心之间的欧式距离将分配到输入样本的各个聚类集合中 3 重新调整聚类中心 计算各个聚类集合中训练样本的平均值 即新的聚类中心 如果新的聚类中心不再发生变化 则所得到的即为RBF神经网络最终的基函数中心 否则返回 2 进入下一轮的中心求解 2求解方差该RBF神经网络的基函数为高斯函数 因此方差可由下式求解 式中 所选取中心与其他中心之间的最大距离 3计算隐含层和输出层之间的权值隐含层至输出层之间神经元的连接权值可以用最小二乘法直接计算得到 计算公式如下 3反馈网络模型Hopfield网络 寻找记忆 3 1Hopfield网络 网络由初始状态向稳定状态演化的过程 初始输出模式向量 单层全互连 权值对称的神经网络 结构 Hopfield网络 HNN 离散型HNN DHNN M P模型二值神经元 连续型HNN CHNN 神经元为连续时间输出 设是第s类的记忆样本 为了存储M个记忆样本 神经元i和神经元j之间的权值wij为 若神经元i的输入为ui 输出为 则 式中 说明 定义网络的能量函数 由某一神经元的状态的变化量引起的E变化量为 式中 E 0 E有界 网络最终可达到一个不随时间变化的稳定状态 稳定性 如果网络从t 0的任一初始状态x 0 开始变化时 存在某一有限时刻t 此后网络状态不再变化 则称网络是稳定的 3 2算法步骤 第一步 给神经元的连接权赋值 即存贮记忆样本 第二步 用输入的未知类别的模式设置网络的初始状态 若表示神经元i在t时刻的输出状态 则初始值 第三步 迭代计算至算法收敛 第四步 转到第二步 输入新模式 神经元输出与未知模式匹配最好的记忆样本 4数据挖掘技术 4 1数据挖掘的含义 数据挖掘 又称数据库中的知识发现 就是从大量数据中获取有效 新颖 潜在有用 最终可理解的模式的非平凡过程 简单地说 数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术 这些知识是是隐含的 事先未知的潜在的有用的信息 4 2数据挖掘的主要功能 分类 按照对象的属性 特征 建立不同的组类来描述事物 聚类 识别出分析对象内在的规则 按照这些规则把对象分成若干类 数据挖掘的主要功能 关联规则和序列模式 关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系 预测 把握分析对象发展的规律 对未来的趋势做出预见 偏差的检测 对分析对象的少数的 极端的特例的描述 揭示内在的原因 4 3数据挖掘的处理过程 数据挖掘的过程主要分为5个部分 问题的定义 数据准备 数据整理 建立模型 评价和解释 4 4现行的数据挖掘方法 统计方法 关联发现 聚类分析 分类与回归和决策树 联机分析处理 OLAP 查询工具 主管信息系统 EIS 等 这些方法帮助分析包含在数据仓库中的数据 它们的共同特点是问题驱动的 用户必须提出许多问题 才能得到包含在复杂关系中的结果 当提不出问题或提出的问题不正确时 将得不到正确的数据 5基于神经网络的数据挖掘研究 5 1基于神经网络的数据挖掘分三个阶段 选择与预处理数据 网络训练与剪纸 规则提取与评估 1 选择与预处理数据为构造网络准备数据 包括训练数据和测试数据 选择数据之前首先要观察和理解数据 选择一个或几个合适的样本数据集 结合挖掘任务 数据的特点和采用的挖掘方法选择合适的编码 转化 方法 2 网络训练与剪纸这个阶段需要选择拟采用的网络模型 选择或设计一种网络训练算法 训练后的网络可能有些臃肿 剪枝就是在不影响网络准确性的前提下 将网络中冗余的连接和结点去掉 没有冗余结点和连接的网络产生的模式更精练和更易于理解 3 规则提取与评估 经过学习和剪枝之后 网络中蕴含着学习到的规则 知识 但以这种形式存在规则不易理解 规则提取目的就是从网络中提取规则 并转换为某种易理解的形式表达出来 如决策树 模糊逻辑等方法 再利用测试样本对规则的可靠性进行测试和评估 5 2适合神经网络的数据挖掘问题 分类是数据挖掘的一个主要问题 单层感知器的线性可分能力早已证明 但是对于非线性可分问题单层网络是无能为力的 可通过加入中间层 引入转换函数 将非分线性可分的问题映射后变为线性可分 一个多层的神经网络具有非常强的分类能力 并且分类误差率较低 聚类是无监督学习过程 它依据数据间的相似度将数据集划分为不同的簇 目的是概观数据的全貌 了解数据点的分布情况以及可能存在的问题 时序预测是依据当前已知的数据来预测将来未知数据的状态 神经网络固有的输人输出映射特性 特别适合用来建立预测模型 不管是线性问题还是非线性问题 只要输入输出间存在连续映射关系 就可以用一个多层神经网络以任意精度来逼近之 5 3神经网络实现的驱动方式驱动数据挖掘的神经网络实现实际上是以神经网络为工具的联机分析处理技术 基于神经网络的数据挖掘的驱动方式可以分为以下五种 1 自发知识驱动方式 2 数据驱动方式 3 查询驱动方式 4 交互式驱动方式 5 专家知识驱动方式 1 自发知识驱动方式 给定网络一个数据挖掘规则 关联 特征 分类 聚类 偏差 判别 时序等规则 或规则组合模式 以在线方式连接知识库和数据库 当知识库中的规则满足时 驱动网络进行数据挖掘 2 数据驱动方式 当数据满足挖掘规则时 就驱动网络开始挖掘 3 查询驱动方式 给定网络查询对象及规则后 进行自动挖掘 4 交互式驱动方式 以面向对象的方式 进行数据挖掘 5 专家知识驱动方式 在专家知识的引导下 进行数据挖掘实现 5 4一个简单的例子的实现挖掘目的 在一些大的商业公司中都有自己的呼叫中心 比如 移动的10086 联通的10000 等等 而这些呼叫中心中除了再联系完他们之后让你选择 满意 不满意 灰常不满意来作为他们的服务等级标准外 在行业中还有一个指标来评比 这个指标被称作 挂断率 用来反映客户的失望度 就是在我们接进他们的客服中心的之间 如果选择人工服务 他让你等待 你不爽 挂断了 这就产生了一个挂断事例 而通过挂断事例总和在所有呼入人数的所占比就是挂断率指标了 挂断率越