基本术语
1)数据挖掘能做以下七种不同事情
·分类
·估计
·预测
·相关性分组或关联规则
·聚类
·描述和可视化
·复杂数据类型挖掘
2)数据挖掘分类
以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：
·直接数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
·间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。
·分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
·分类
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。
·估计
估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值
的输出；的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值
一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
·预测
通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。
·相关性分组或关联规则决定哪些事情将一起发生。
a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)
b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
·聚类
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
·描述和可视化
是对数据挖掘结果的
数据挖掘十大经典算法
1。C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2. K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中
4.Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7. Adaboost:是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes）
10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.doczj.com/doc/b015305428.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.doczj.com/doc/b015305428.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。
目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
数据挖掘简介 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。 多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。 采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。数据挖掘的分类 数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识，反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识，反映事物各方面的特征知识; .差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。 所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。 数据挖掘的方法 数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用，然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受，即不管你选择哪种方法，总存在着某种协定。因此对实际情况，应该具体分析，根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐，也没
数据挖掘可视化系统设计与实现 针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。 标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 引言 在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 1 关键技术 1.1 MapReduce离线计算框架 一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 1.2 HBase分布式数据库 一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 1.3 Mahout Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。 1.4 ECharts 一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力
数据挖掘课程报告 学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识。以下主要谈一下我的心得体会，以及我对数据挖掘这项课题的见解。 随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，
人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。 简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。从某种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。 首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术？这也是在开课前一直困扰我的问题。数据是知识的源泉，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 那么数据挖掘可以做些什么呢？数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。具体来说，它可以做这七件事情：分类，估计，预测，关联分析，聚类分析，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。在本学期的学习过程中，我们对大部分内容进行了较为详细的研究，并且建立了一些基本的概念，对将来从事相关方向的研究奠定了基础。由于篇幅限制，就不对这些方法一一讲解了，这里只谈一下我在学习工程中的一些见解和心得。 在学习关联规则的时候，我们提到了一个关于“尿布与啤酒”的故事：在一
隐私保护数据挖掘系统的设计与实现摘要：随着网络安全问题受到越来越多的关注,隐私保护数据挖掘问题已经成为数据挖掘领域中的研究热点。该文设计与实现了一个隐私保护数据挖掘系统,系统的算法可以帮助用户完成一些简单的隐私保护数据挖掘工作。在实际系统应用中,用户可以根据实际需要加入新的算法来完成隐私保护数据挖掘工作。 关键词：隐私保护;数据挖掘;数据变换Privacy Data Mining System Design and Implementation ZHONG Yi, CHEN Zhi-bin (Guangzhou Municipal Education Information Center, Guangzhou 510030, China) Abstract: With the network security issues are more and more attention, privacy preserving data mining data mining has become a hot area of research. In this paper the design and implementation of a privacy preserving data mining system, the system's algorithms can help users to complete simple privacy preserving data mining work. In actual system applications, the actual needs of the user can add new algorithms to complete the work of privacy preserving data mining. Key words: privacy protection; data mining; data transformation 在信息时代,各种信息狂轰滥炸,人们在面临更多信息的同时,在浩瀚无垠的信息海洋面前,面临艰难的选择。互联网中快速增长的信息与数据背后隐藏着众多人们所不知的知识,因此,人们都希望通过对这些数据进行深入的分析,找出这些信息内部存在的关系和规则,将数据变为对自己有用的信息,成为真正的财富。数据挖掘技术的出现使得这些变成可能。数据挖掘技术是对大量的数据进行处理,从中提取和挖掘有趣知识的有效手段。数据挖掘可以使用户准确、及时地得到所需要的信息。但凡事都有两面性,数据挖掘能够产生财富的同时,信息安全与个人隐私问题成为一个严峻的问题。 1 系统需求分析 隐私保护数据挖掘系统是一个应用于集中式数据的隐私保护数据挖掘的工具软件。系统整体包括两个独立运行的子系统:隐私保护与数据挖掘子系统。系统主要分两步完成隐私保护数据挖掘工作,如图1所示。 关系数据库中的数据表是系统的处理对象。其中,隐私保护子系统对需要保护隐私的数据表进行隐私保护,得到隐私保护输出表,并保存到数据库。输出表包含多个配套的辅助信息表和一个经隐私保护后得到的改造后的新数据表。数据挖掘子系统根据辅助信息表对新数据表进行数据挖掘,得到数据挖掘结果。 1.1 隐私保护子系统需求分析 隐私保护子系统的需求分析如下: 1)执行算法 系统执行用户预先设定好的隐私保护算法,并将隐私保护输出表保存到数据库中。 2)指定需要保护隐私的数据表(以下简称原表)输入数据库 用户根据系统界面提示,指定原表输入数据库并建立连接。 3)选择原表 系统中显示原数据库中的数据表,用户从数据表中选出原表。如果找不到原表,用户可以返回,重新指定输入数据库。 4)设定算法
数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
海南大学 数据挖掘论文 题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数：
目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)
1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。
《数据挖掘》结课报告 --基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告 (2013--2014 学年第二学期) 学院： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 二〇一四年五月二十四日
一、研究目的与意义 （介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义） 1、目的 （1）熟悉weka软件环境； （2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法； （3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法； （4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。 2、意义 此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。 二、技术支持 （介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理） 1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号； 2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对
接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。 三、数据处理及操作过程 （一）数据预处理方法 1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集； 2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。 “recommendation”属性只有2个取值：0，1，因此用文本编辑器“Ultra Edit”或者写字板打开数据集并直接修改“Dress Attribute Data Set.arff”文件，把“@attribute recommendation numeric”改为“@attribute recommendation {0,1,}”，并保存；在“Explorer”中重新打开“Dress Attribute Data Set.arff”，选中“recommendation”属性后，右方的属性摘要中“Type”值变为“Nominal”。 在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“discretize”，点击“Choose”右边的文本框进行参数设置，把“attribute Indices”右边改成“3”，计划将该属性分成3段，于是把“bins”改成“3”，其它参数不更改，点“OK”回到“Explorer”，单击“Apply”离散化后的数据如下所示：
毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计
摘要 在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。 关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持 Abstract Nowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system. Key words: on-line shopping system; data mining; decision support
作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。 引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年 趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。 随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。 １数据挖掘技术概述 １．１数据挖掘的概念 数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。 数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖 掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。 １．２数据挖掘的简史 从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９ 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。 目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。 １．３数据挖掘的对象 数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数 据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对 象。 １．４数据挖掘的工具 许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要 开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、 决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的Ｔｅｒａｄａｔａ ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上 主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模 数据挖掘技术及应用综述 韩少锋 陈立潮 （中北大学计算机科学与技术系 山西 太原 ０３００５１） 【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。 【关键词】数据挖掘 知识发现 人工智能 数据仓库 【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２ 第２期（总第８９期）机械管理开发 ２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ Ａｐｒ．２００６ ２３??
第一章：数据挖掘基本理论 数据挖掘的产生： 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90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。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；此外在线事务处理手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及，尤其是在大数据量存储、检索和管理的实际应用领域。 自八十年代中期开始，关系数据库技术被普遍采用，新一轮研究与开发新型与强大的数据库系统悄然兴起，并提出了许多先进的数据模型：扩展关系模型、面向对象模型、演绎模型等；以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、 多媒体数据库等；日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息工业中开始扮演重要角色。
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将