知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘課件

知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘課件引言基本概念與原理數(shù)據(jù)預處理技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)分類與預測方法目錄聚類分析技術(shù)時序模式挖掘技術(shù)實踐案例分析與挑戰(zhàn)課程總結(jié)與展望目錄引言01指從大量數(shù)據(jù)中提取出有價值、可理解、新穎且潛在有用的信息和知識的非平凡過程。知識發(fā)現(xiàn)定義數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)過程中的一個關(guān)鍵步驟，它利用各種算法和技術(shù)從數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的模式、關(guān)聯(lián)、異常等信息。數(shù)據(jù)挖掘概念知識發(fā)現(xiàn)是一個更廣泛的概念，它包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘、后處理及可視化等步驟，而數(shù)據(jù)挖掘是其中的一個核心環(huán)節(jié)。知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘關(guān)系知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘概述隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，如何從海量數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息和知識成為了一個重要的研究課題。大數(shù)據(jù)時代挑戰(zhàn)知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)智能領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，如市場分析、客戶細分、欺詐檢測等。商業(yè)智能應(yīng)用在科學研究領(lǐng)域，知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助研究人員從大量實驗數(shù)據(jù)中提取出有價值的規(guī)律和模式?？茖W研究支持研究背景與意義123本課程旨在培養(yǎng)學生掌握知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的基本理論和方法，具備獨立分析和解決實際問題的能力。課程目標課程將涵蓋數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類與預測、時序模式挖掘等內(nèi)容。課程內(nèi)容學生應(yīng)具備一定的數(shù)學基礎(chǔ)和編程能力，熟悉常用的數(shù)據(jù)處理和分析工具，能夠獨立完成課程設(shè)計和實驗任務(wù)。教學要求課程目標與要求基本概念與原理02數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識或信息的過程，這些信息或知識是隱含的、先前未知的、具有潛在應(yīng)用價值的。數(shù)據(jù)挖掘定義根據(jù)挖掘任務(wù)的不同，數(shù)據(jù)挖掘可分為預測型數(shù)據(jù)挖掘和描述型數(shù)據(jù)挖掘。預測型數(shù)據(jù)挖掘主要利用歷史數(shù)據(jù)預測未來趨勢或結(jié)果；描述型數(shù)據(jù)挖掘則主要揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)關(guān)系。數(shù)據(jù)挖掘分類數(shù)據(jù)挖掘定義及分類用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的有趣關(guān)系，如購物籃分析中經(jīng)常一起購買的商品組合。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)?shù)據(jù)集劃分為多個組或簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)項盡可能相似，不同簇間的數(shù)據(jù)項盡可能不同。聚類分析通過對已知類別或結(jié)果的數(shù)據(jù)集進行訓練，構(gòu)建分類或預測模型，然后對未知類別或結(jié)果的數(shù)據(jù)進行預測。分類與預測分析時間序列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中的周期性、趨勢性、季節(jié)性等模式。時序模式挖掘常用算法介紹評估指標常用的評估指標包括準確率、召回率、F1分數(shù)、ROC曲線、AUC值等，用于衡量數(shù)據(jù)挖掘模型的性能和效果。評估方法常見的評估方法包括交叉驗證、自助法、留出法等，用于對數(shù)據(jù)挖掘模型進行客觀、公正的評估。此外，還可以通過可視化技術(shù)對挖掘結(jié)果進行展示和解釋，幫助用戶更好地理解和應(yīng)用挖掘結(jié)果。評估指標與方法數(shù)據(jù)預處理技術(shù)03缺失值處理異常值檢測數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)清洗與整理01020304對缺失數(shù)據(jù)進行填充、刪除或插值處理，以保證數(shù)據(jù)的完整性。通過統(tǒng)計方法、距離度量或機器學習算法檢測并處理異常值。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘和分析的格式，如將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合，消除數(shù)據(jù)冗余和不一致性。過濾式特征選擇基于統(tǒng)計性質(zhì)評價特征的重要性，如方差分析、相關(guān)系數(shù)等。嵌入式特征選擇在模型訓練過程中同時進行特征選擇，如決策樹、Lasso回歸等。包裝式特征選擇通過目標函數(shù)（如分類器性能）來評價特征子集的重要性。特征提取方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等降維技術(shù)，以及文本挖掘中的TF-IDF、詞向量等方法。特征選擇與提取降維技術(shù)通過線性或非線性方法將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，以便更好地進行可視化和分析。常見的降維技術(shù)包括PCA、t-SNE、UMAP等?？梢暬ぞ吲c庫利用可視化工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，將數(shù)據(jù)以圖表形式展示出來，便于直觀理解數(shù)據(jù)分布和規(guī)律。同時，這些工具也支持交互式操作，方便用戶進行數(shù)據(jù)探索和分析?？梢暬跀?shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用可視化技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘過程中發(fā)揮著重要作用，可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律和異?，F(xiàn)象。例如，在聚類分析中，可視化可以幫助用戶直觀地了解簇的分布和大??；在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，可視化可以展示項集之間的關(guān)系和強度。降維與可視化方法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)04關(guān)聯(lián)規(guī)則定義01關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項與項之間的有趣關(guān)系。這種關(guān)系通常以“如果…則…”的形式表示，例如“如果買了牛奶，則很可能也會買面包”。支持度與置信度02支持度表示項集在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率，而置信度則表示在包含前提項集的事務(wù)中，同時包含結(jié)論項集的概率。這兩個度量標準用于評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的有用性和確定性。關(guān)聯(lián)規(guī)則的性質(zhì)03包括反單調(diào)性、邊界性和可分解性等，這些性質(zhì)有助于優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程，提高算法效率。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及性質(zhì)Apriori算法原理Apriori算法是一種基于頻繁項集挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。它利用項集的支持度來剪枝，以減少候選項集的數(shù)量，從而提高算法效率。該算法通過逐層搜索，找出所有頻繁項集，并基于這些頻繁項集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法實現(xiàn)步驟包括掃描數(shù)據(jù)集生成候選項集、計算候選項集的支持度、根據(jù)支持度剪枝、生成頻繁項集以及基于頻繁項集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則等步驟。Apriori算法的優(yōu)缺點優(yōu)點包括簡單易懂、易于實現(xiàn)等；缺點包括需要多次掃描數(shù)據(jù)集、可能產(chǎn)生大量候選項集等。Apriori算法原理及實現(xiàn)FP-Growth算法原理：FP-Growth算法是一種基于前綴共享的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。它通過構(gòu)建FP樹來壓縮數(shù)據(jù)集，并利用前綴共享策略減少搜索空間，從而提高算法效率。FP-Growth算法優(yōu)化策略：包括使用項頭表和項尾表來優(yōu)化FP樹的構(gòu)建過程、使用路徑壓縮技術(shù)減少存儲空間需求、利用分治策略處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集等優(yōu)化策略。FP-Growth算法與Apriori算法的比較：FP-Growth算法在效率上通常優(yōu)于Apriori算法，因為它避免了產(chǎn)生大量候選項集和多次掃描數(shù)據(jù)集的問題。然而，F(xiàn)P-Growth算法在處理某些類型的數(shù)據(jù)集時可能會遇到性能問題，例如高維稀疏數(shù)據(jù)集。FP-Growth算法優(yōu)化策略分類與預測方法05決策樹應(yīng)用場景決策樹廣泛應(yīng)用于信用評估、醫(yī)療診斷、市場預測等領(lǐng)域。決策樹基本原理決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類與回歸方法，通過遞歸方式將數(shù)據(jù)集分割成若干個子集，每個子集對應(yīng)一個輸出值或類別。決策樹構(gòu)建過程從根節(jié)點開始，根據(jù)特征屬性對數(shù)據(jù)進行劃分，生成子節(jié)點；對子節(jié)點遞歸執(zhí)行劃分操作，直到滿足停止條件（如葉子節(jié)點純度達到要求）。決策樹剪枝策略為防止過擬合，需對決策樹進行剪枝操作，包括預剪枝（在構(gòu)建過程中提前停止樹的增長）和后剪枝（在構(gòu)建完成后對樹進行簡化）。決策樹分類器原理及應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)原理貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于概率推理的分類方法，通過構(gòu)建有向無環(huán)圖來表示變量間的依賴關(guān)系，并利用條件概率表來描述變量間的概率分布。包括結(jié)構(gòu)學習和參數(shù)學習兩個過程，結(jié)構(gòu)學習旨在確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形式，參數(shù)學習則是估計網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的條件概率分布。在給定證據(jù)變量的情況下，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行概率推理，計算目標變量的后驗概率分布。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)適用于處理不確定性問題，如故障診斷、自然語言處理等。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學習貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器介紹輸入標題SVM核函數(shù)SVM基本原理支持向量機（SVM）原理及實現(xiàn)支持向量機是一種基于統(tǒng)計學習理論的分類方法，旨在尋找一個超平面將不同類別的樣本分開，并使得各類樣本到超平面的距離最大化。支持向量機可采用二次規(guī)劃方法進行求解，常用算法包括SMO（序列最小優(yōu)化）算法等。此外，也可采用基于梯度的優(yōu)化方法進行求解。為處理噪聲和異常點，支持向量機引入軟間隔概念，允許部分樣本不滿足約束條件，同時通過引入懲罰參數(shù)來控制錯分樣本的比例。為解決非線性分類問題，支持向量機引入核函數(shù)將原始特征空間映射到高維特征空間，從而在高維空間中實現(xiàn)線性分類。SVM實現(xiàn)方式SVM軟間隔聚類分析技術(shù)06聚類分析概念聚類分析是一種無監(jiān)督學習方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對象（或觀測值）分組成為多個類或簇，使得同一類內(nèi)的對象相似度較高，不同類間的對象相似度較低。劃分法如K-means、K-medoids等，通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，并不斷優(yōu)化簇的中心或代表點來減小簇內(nèi)差異。層次法包括凝聚型和分裂型兩種，凝聚型從單個對象開始，逐步合并最相似的對象或簇，直到滿足終止條件；分裂型則從整個數(shù)據(jù)集開始，逐步分裂為更小的簇。分類方法常見的聚類分析方法包括劃分法、層次法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法等。聚類分析概念及分類方法K-means算法原理K-means算法是一種基于劃分的聚類方法，通過迭代尋找K個簇的一種劃分方案，使得用這K個簇的均值來代表相應(yīng)簇中所有的樣本點所產(chǎn)生的總體誤差最小。K-means算法原理及實現(xiàn)算法實現(xiàn)步驟1.隨機選擇K個對象作為初始的簇中心；2.將每個對象分配給最近的簇中心，形成K個簇；K-means算法原理及實現(xiàn)0102K-means算法原理及實現(xiàn)4.重復步驟2和3，直到簇中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。3.重新計算每個簇的均值，更新簇中心；0102凝聚型層次聚類從單個對象開始，逐步合并最相似的對象或簇，直到滿足終止條件。凝聚型層次聚類的優(yōu)點是能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，但需要指定簇的數(shù)量或終止條件。分裂型層次聚類從整個數(shù)據(jù)集開始，逐步分裂為更小的簇。分裂型層次聚類的優(yōu)點是能夠處理大型數(shù)據(jù)集，但可能會受到初始分裂的影響。復雜度凝聚型層次聚類的時間復雜度通常高于K-means等劃分方法，因為其需要計算所有對象之間的距離并進行多次合并操作；而分裂型層次聚類的時間復雜度則相對較低。簇形狀凝聚型層次聚類能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，而K-means等劃分方法則更適合于發(fā)現(xiàn)凸形或球形簇。初始值敏感性K-means等劃分方法對初始值較為敏感，可能會陷入局部最優(yōu)解；而層次聚類方法對初始值不敏感，但可能會受到數(shù)據(jù)噪聲和離群點的影響。030405層次聚類算法比較時序模式挖掘技術(shù)0703時序模式表示方法如基于形狀平均方法、符號化表示方法等，用于有效表示和識別時序模式。01時序模式定義描述時間序列中重復出現(xiàn)的、具有特定時間間隔和形態(tài)的子序列。02時序模式性質(zhì)包括周期性、趨勢性、季節(jié)性等，反映時間序列的內(nèi)在規(guī)律和特征。時序模式基本概念及性質(zhì)衡量兩個時間序列在相同時間點上的差值平方和的平方根，適用于等長且時間點對齊的時序數(shù)據(jù)。歐氏距離允許時間序列進行非線性的時間彎曲，以找到兩個序列之間的最佳匹配路徑，適用于長度不等或時間點不對齊的時序數(shù)據(jù)。動態(tài)時間彎曲距離基于形狀平均方法計算兩個時間序列之間的距離，強調(diào)序列的整體形狀相似性。形狀平均距離相似性度量方法比較自相關(guān)函數(shù)法通過計算時間序列的自相關(guān)函數(shù)來檢測周期性模式，自相關(guān)函數(shù)峰值對應(yīng)的滯后值即為周期長度。傅里葉變換法將時間序列從時域轉(zhuǎn)換到頻域，通過分析頻譜圖來識別周期性模式，適用于具有多個周期成分的時間序列。周期性模式挖掘算法如基于周期性模式匹配的算法、基于隱馬爾可夫模型的周期性模式檢測算法等，可自動發(fā)現(xiàn)時間序列中的周期性模式并提取相關(guān)信息。周期性模式檢測策略實踐案例分析與挑戰(zhàn)08通過網(wǎng)站日志、用戶點擊流等方式收集用戶行為數(shù)據(jù)。用戶行為數(shù)據(jù)采集清洗數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值，提取有意義的特征。數(shù)據(jù)預處理與特征工程運用聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等方法分析用戶行為模式。用戶行為模式分析基于用戶行為分析結(jié)果，構(gòu)建推薦系統(tǒng)，實現(xiàn)個性化營銷。推薦系統(tǒng)與個性化營銷電商網(wǎng)站用戶行為分析案例社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取影響力傳播機制分析傳播模型構(gòu)建模型驗證與應(yīng)用社交網(wǎng)絡(luò)影響力傳播模型構(gòu)建通過API接口或網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式獲取社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)?；趶碗s網(wǎng)絡(luò)理論、傳播動力學等方法構(gòu)建影響力傳播模型。研究社交網(wǎng)絡(luò)中影響力傳播的特點和規(guī)律。通過實際數(shù)據(jù)驗證模型的準確性和有效性，并應(yīng)用于輿情監(jiān)測、廣告投放等領(lǐng)域。識別金融市場中存在的主要風險類型，如信用風險、市場風險、操作風險等。金融風險類型識別風險評估指標體系構(gòu)建風險評估模型設(shè)計模型應(yīng)用與風險管理針對不同類型的風險，構(gòu)建相應(yīng)的評估指標體系。運用統(tǒng)計分析、機器學習等方法設(shè)計風險評估模型。將風險評估模型應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，實現(xiàn)風險的有效管理和控制。金融領(lǐng)域風險評估模型設(shè)計課程總結(jié)與展望09數(shù)據(jù)挖掘算法涉及分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和異常檢測等多種算法，是實現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)的核心技術(shù)。評估與優(yōu)化對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進行評估，根據(jù)評估結(jié)果對算法和模型進行優(yōu)化，提高知識發(fā)現(xiàn)的準確性和效率?？梢暬夹g(shù)通過圖表、圖像等方式直觀展示數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，有助于用戶理解和分析。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約等，是數(shù)據(jù)挖掘的重要前提。關(guān)鍵知識點回顧行業(yè)發(fā)展趨勢預測大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)安全與隱私保護人工智能與數(shù)據(jù)挖掘的融合數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃诟囝I(lǐng)域得到應(yīng)用，處理更大規(guī)模、更復雜的數(shù)據(jù)集。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和數(shù)據(jù)泄露事件的頻發(fā)，數(shù)據(jù)安全和隱私保護將成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要研