数据挖掘（偶然看到比较好的）

1、工业控制技术研究所，自动化前沿，第4讲：数据挖掘技术及其应用宋志环，浙江大学工业控制研究所控制科学与工程系研究生课程，主要内容，数据挖掘概述，数据预处理，数据挖掘算法分类和预测，数据挖掘算法聚类，数据挖掘算法关联分析，序列模式挖掘软件，数据挖掘应用，工业控制技术研究所，1。数据挖掘概述、数据挖掘概念、数据挖掘从大量数据中发现其规则的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。数据挖掘是从数据中自动提取模式、关联、变化、异常和有意义的结构。数据挖掘的大部分价值在于利用数据挖掘技术改进预测模型。数据挖掘和KDD，工业控制技术研究所，数据挖掘和KDD，知识发现(KD)输出常规数据挖掘(DM)，后

2、者输出模型共性。两种方法都输入学习集。目的是尽可能地自动化数据挖掘过程。数据挖掘过程不能完全自动化，只能是半自动的。数据挖掘的社会需求，国民经济和社会的信息化，社会运行是社会信息化后的软件运行，社会历史是数据历史，工业控制技术研究所，数据挖掘的社会需求，有价值的知识，可怕的数据，工业控制技术研究所，数据挖掘的社会需求，数据爆炸，知识的缺乏，工业控制技术研究所，数据挖掘的发展，1989年IJCAI会议：数据库中的知识发现(皮亚特斯基-夏皮罗和弗劳利， 1991) 1991-1994 KDD讨论了知识发现和数据挖掘的进展(美国法耶兹，皮亚特斯基-夏皮罗，斯迈思和乌图萨米，1996) 1995-19

3、98 KDD国际会议(KDD 95-98)数据挖掘和知识发现杂志(1997)1998 ACM SIGGKDD，SIGGKDD 1999-2002会议，以及更多关于SIGGKDD探索和数据挖掘的国际会议， 工业控制技术研究院，数据挖掘技术，技术分类预测：用历史来预测未来描述：了解数据挖掘技术中潜在的规律关联分析序列模式分类(预测)聚集异常检测，工业控制技术研究院，异常检测，异常检测是数据挖掘中的一个重要方面，它用于发现“小模式”(与聚类相比)，即数据集中的对象与其他数据有显著的不同。异常检测应用电信和信用卡欺诈贷款批准药物研究天气预报金融客户分类网络入侵检测故障检测和诊断工业控制技术研究所什么是

4、异常？霍金斯(1980)给出了异常的本质定义：异常是数据集中的异常数据，这使人们怀疑这些数据不是随机偏差，而是由完全不同的机制产生的。聚类算法中异常的定义：异常是聚类中嵌入的背景噪声。异常检测算法定义异常：异常是既不属于聚类也不属于背景噪声的点。他们的行为与正常行为大不相同。工业控制技术研究院，异常检测方法分类，基于统计的方法，基于距离的方法，基于偏差的方法，基于密度的方法，高维数据的异常检测，数据挖掘系统的特征，数据特征知识和特征算法的特征，矿山(数据)，挖掘工具(算法)，黄金(知识)，工业控制技术研究院，数据特征， 大容量POS数据(一家超市每天处理多达2000万笔交易)卫星图像(美国宇航

5、局的地球观测卫星以每小时50GB的速度发回数据)互联网数据包含嘈杂(不完整和不正确)的异构数据(数据源具有多种数据类型，来自互联网的数据是一个典型的例子)，工业控制技术研究所，系统特征，知识发现系统需要预处理过程，数据提取，数据清理，数据选择和数据转换。 知识发现系统是一个自动/半自动的过程知识发现系统，具有良好的性能。工业控制技术研究所，知识的特征(模式)，知识发现系统能发现什么知识？以发现关系为目的的归纳逻辑程序设计目前的知识发现系统只能发现特定模式下知识规则的分类和关联。工业控制技术研究所，知识表示：规则，如果条件那么结论条件和结论粒度(抽象度)可以有多种单值区间模糊值规则，其中可以有确

6、定度，精确规则和概率规则，工业控制技术研究所，知识表示：分类树，分类条件1，分类条件2，分类条件3，类1，类2，类3，类4，工业控制技术研究所，数据挖掘算法三元素模式描述语言，它构成了数据挖掘算法，反映了算法可以找到什么样的知识模式。评估反映了什么样的模式可以被称为知识模式探索，包括探索参数空间和特定模式的模式空间，工业控制技术研究所，数据挖掘的主要方法，分类，聚类，关联规则，回归等，工业控制技术研究所，数据挖掘系统，工业控制技术研究所，数据挖掘系统，第一代数据挖掘系统支持一个或几个数据挖掘算法，这些算法是为了挖掘向量值数据而设计的，这些数据模型通常在挖掘时一次性转移到内存中。许多这样的系统已

7、经商业化。第二代数据挖掘系统目前的研究方向是改进第一代数据挖掘系统，开发第二代数据挖掘系统。第二代数据挖掘系统支持数据库和数据仓库，具有高性能接口和高扩展性。例如，第二代系统可以挖掘大型数据集、更复杂的数据集和高维数据。这一代系统通过支持数据挖掘模式和数据挖掘查询语言(DMQL)增加了系统的灵活性。工业控制技术研究所，数据挖掘系统，第三代数据挖掘系统第三代的特点是能够挖掘互联网/外联网的分布式和高度异构的数据，并有效地与操作系统集成。这一代数据挖掘系统的关键技术之一是为构建在异构系统上的多个预测模型提供一流的支持，并为管理这些预测模型提供元数据。第四代数据挖掘系统第四代数据挖掘系统可以挖掘由嵌

8、入式系统、移动系统和普适计算设备生成的各种类型的数据。工业控制技术研究所，工业控制技术研究所，2。数据预处理，为什么需要预处理，不完整的数据与观测噪声不一致等不良成分？通过填充空位值、平滑噪声数据、识别和删除孤立点以及解决不一致来进行数据清理。工业控制技术研究所，污染数据形成的原因，缩写词的滥用，数据输入错误，数据中嵌入的控制信息，不同的习惯用法，重复记录，丢失的值，拼写变化，不同的测量单位，包含各种噪声的过时代码，工业控制技术研究所，数据清理的重要性，以及污染数据的普遍性，使得在大型数据库中维护数据的正确性和一致性成为一项极其困难的任务。垃圾入、垃圾出、工控技术研究院、数据清理处理内容、格式

9、标准化、异常数据清理、纠错、重复数据清理、工控技术研究院、数据协议、数据集压缩表示，但可以实现与原始数据集相同或基本相同的分析结果。主要策略：数据聚合维度协议、数据压缩数值协议、工业控制技术研究院、空位值、忽略元组和手动填充空位值、使用固定值和使用属性平均值来使用最可能值。工业控制技术研究所，噪声数据，如何平滑数据，数据平滑技术，消除噪声，盒子聚类，计算机回归与人工检查相结合，工业控制技术研究所，盒子，盒子深度：这意味着不同的盒子有相同数量的数据。箱宽：每个箱值的值间隔是一个常数。平滑方法：按箱平均值平滑按箱中值平滑按箱边界值平滑，工业控制技术研究所，聚类，每个聚类中的数据使用其中心值而不是忽

10、略孤立点，然后通过聚类等方法找出孤立点。这些孤立的点可能包含有用的信息。手动重新检查这些孤立点，工业控制技术研究所，回归，并构建函数，以满足数据变化的趋势，使一个变量可以用来预测另一个变量。线性回归多元线性回归，工业控制技术研究所，数据集成，它结合了来自多个数据源的数据，并将它们存储在一个数据存储中。实体识别实体和模式匹配冗余：一个属性可以从其他属性中推导出来。相关分析表明ra、b ra、b0呈正相关。a随b的增加而增加，而rA、B0呈正相关。AB独立rA，B0，正相关。随着B值的增加，A减少了对同一数据存储器中多次数据值冲突的检测和处理。工业控制技术研究所，数据转换，平滑聚集数据的广义归一化

11、属性构造(特征构造)，工业控制技术研究所，最小和最大归一化十进制标度归一化属性构造，从给定属性构造和添加新属性，以帮助提高精度，理解和标准化高维数据结构。工业控制技术研究所，数据立方体聚合，寻找感兴趣的维度进行重新聚合，工业控制技术研究所，降维，删除不相关的属性(维度)以减少数据量。选择属性子集，找出最小的属性集，使数据类的概率分布尽可能接近所有属性的原始分布。贪婪算法逐步向前选择逐步向后删除逐步向前选择和向后删除结合决策树归纳、工业控制技术研究所、数据压缩、有损和无损小波变换将数据向量D转换成具有不同小波系数值的向量D。切割并保留小波系数的最强部分。主成分分析，工业控制技术研究所，数值约简，

12、回归和对数线性模型线性回归对数模型直方图等宽等深V-最优maxDiff，工业控制技术研究所，数值约简，聚类多维索引树：对于给定的数据集，索引树动态划分多维空间。选择样本只是选择n个样本，而不是简单地选择n个样本，而是通过聚类和分层来选择样本。工业控制技术研究所，离散化和概念分层，离散化技术通常是递归的，以减少给定的连续属性的数量。很多时间花在分类上。对于给定的数字属性，概念层次定义了离散的t值根据2-3-3，7个不同的值被分成3个区间。最高位包含2、4和8个不同的值，最高位包含1、5和10个不同的值。它分为5个等宽间隔。最高分层通常从第5百分位到第95百分位进行。工业控制技术研究所，分类数据的

13、概念是分层生成的，分类数据是离散数据。分类属性可以有有限数量的不同值。方法用户和专家在模式层明确解释属性的偏序，并通过显式数据分组解释属性集来解释部分层次结构，但不解释他们的偏序只解释属性集的一部分。工业控制技术研究所，工业控制技术研究所，3。数据挖掘算法的分类和预测，分类与预测，分类：根据训练数据集和分类标签属性，预测分类标签(或离散值)，建立模型对现有数据进行分类，并使用它对新数据进行分类预测：建立连续函数值模型，例如预测空缺值，验证典型应用程序的信誉，以及预测目标市场中医疗诊断的性能。工业控制技术研究所，数据分类：一个两步的过程，第一步，建立一个模型，描述预定的数据类集和概念集，假设每个

14、元组属于一个预定义的类，基本的概念训练数据集是由一个类标签属性确定的：训练样本是由数据元组形成的，为建立模型而分析：训练数据集中的单样本(元组)学习模型可以以分类规则，决策树或数学公式的形式提供。第二步是使用该模型对未来或未知的物体进行分类。首先，对模型的预测精度进行评估。对于每个测试样本，将已知的类别标签与该样本的学习模型类别预测进行比较。给定测试集上模型的准确性是正确的。由模型分类的测试样本的百分比应该独立于训练样本集。否则，将会出现“过度适应数据”的情况。工业控制技术研究所，第1步：建立模型，训练数据集、分类算法、如果等级=教授或6年，则拉伸=是，分类规则、工业控制技术研究所，第2步：用

15、模型、分类规则、测试集、未知数据、(，教授，4)、拉伸？工业控制技术研究所准备分类和预测数据。通过对数据进行预处理，可以提高分类和预测过程的准确性、有效性和可扩展性。数据清理消除或减少噪音，并处理空缺值，从而减少学习过程中的混乱。相关性分析数据中的某些属性可能与当前任务无关；有些属性可能是多余的；删除这些属性可以加快学习步骤，使学习结果更加准确。数据转换可以将数据归纳为更高层次的概念，或者将数据标准化。工业控制技术研究所比较了分类方法，并将分类和预测方法的预测精度与以下标准进行了比较：模型正确预测新数据类别数的能力和速度：生成和使用模型的计算成本稳健性：给定噪声数据或具有空位值的数据，模型正确预测能力的可伸缩性：对于大量数据， 有效建立模型的能力可以解释为：学习模型提供的理解和洞察力的水平，工业控制技术研究所，使用决策树来总结和分类，什么是决策树？ 类似于流程图，树结构的每个内部节点代表一个属性测试，每个分支代表一个测试输出。每个叶节点代表一个类或类分布。决策树的生成包括两个阶段。当决策树建立时，所有训