数据挖掘第六章-66页精选文档
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数据挖掘第六章
Lk-1中的两个元素L1和L2可以执行连接操作 l1 l2 的条件
Ck是Lk的超集，即它的成员可能不是频繁的，但是所 有频繁的k-项集都在Ck中（为什么？）。因此可以通 过扫描数据库，通过计算每个k-项集的支持度来得到 Lk 。
为了减少计算量，可以使用Apriori性质，即如果一个k-项集 的(k-1)-子集不在Lk-1中，则该候选不可能是频繁的，可以直 接从Ck删除。
6.2Apriori算法
频繁项集两个定理： 1）频繁项子集定理：频繁项集的子集都是频繁 项集，而非频繁项的超集都是非频繁项集。 2）频繁项集的合并/连接定理：由k-1项集，向 k项集进行合并。当两个k-1项集，拥有k-2个相同 元素时，才能合并成k项集。 如果事件A中包含k个元素，那么称这个事件A为k项 集事件A满足最小支持度阈值的事件称为频繁k项集。 同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则 称为强规则
6.2.1 Apriori算法
Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识（prior knowledge），通过逐层搜索的迭代方法，即将k-项 集用于探察(k+1)-项集，来穷尽数据集中的所有频繁 项集。
先找到频繁1-项集集合L1,然后用L1找到频繁2-项集集合L2， 接着用L2找L3，直到找不到频繁k-项集，找每个Lk需要一次 数据库扫描。
end
return k Lk; 图6-4 Apriori算法
6.2.2由频繁项集产生关规则
同时满足最小支持度和最小置信度的才是强关联 规则，从频繁项集产生的规则都满足支持度要求， 而其置信度则可由一下公式计算：
confidence( A B) P( B | A) P( A B) / P( A)
数据挖掘讲义完整版
• 核心研究指标确定 • 关键影响因素指标确定
5
软件培训之家
分析思路/商业理解
• 本例是一个比较典型的要求控制其余影响因素下 的两组数据比较。因此从基本思路上应当属于影 响因素发现与确认的范畴，绝大多数情况下，此 类问题的分析流程如下：
• 在数据理解的基础上，先进行单个因素对应变量的影响 大小分析，对可能需要控制的其他影响因素进行预筛， 并提前发现可能和因变量存在曲线关联的连续性自变量， 以便后续分析中做出相应的数据准备和建模变换。 • 根据单因素分析的结果，尝试构建多因素模型，从而在 控制其余影响因素的同时，得到分组变量是否对因变量 有影响的结论。 • 继续深入分析，依次回答各个分目标。
• 单变量描述
• 分类变量的频数分布
• 可以用什么工具?
• 连续变量的统计描述
• 可以用什么工具?
• 基于描述发现了什么问题?
• 关联强度探索
• 可选的分析思路有哪些? • 如何选择合适的探索工具？
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4
2013年6月3日
软件培训之家
这天杀的破数据该如何分析？！
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软件培训之家
• 量表尺度的确定 • 变量的出现顺序是否随机化？
8
软件培训之家
如何确定分析用语句？
一、定性研究 • • • • 个人访问/小组讨论方式 生成约150句功能/情感表述语句 语句内容尽量特殊，避免一般化 可以采用阶梯法逼近出真实需求
二、定量研究 • • • • • 进行5‐10分的尺度评分 删除分值过于极端，或评分变异过低的受访者数据 删除与整体平均水平有明显差异的语句 利用聚类分析或者因子分析归纳出语句组 对各语句组找出2‐4条最有代表性的语句
• Betai
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
数据挖掘概述课件
（5）建立模型
对建立模型来说要记住的最重要的事是它是一个反复的过程。需要仔细考 察不同的模型以判断哪个模型对你的商业问题最有用。
为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的 “训练—验证”协议。有时也称此协议为带指导的学习。验证方法主要分为:
技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量 的、不完全的、有噪声的、模糊的、 随机的实际应用数据中, 提取隐含在 其中的、人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理 技术, 其主要特点是对商业数据库 中的大量业务数据进行抽取、转换、 分析和其他模型化处理, 从中提取 辅助商业决策的关键性数据。
英国电信需要发布一种新的产品, 需要通过直邮的方式向客户推荐 这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量, 降低 库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘是多学科的产物
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序, 并把这些高深复杂的技术封装起来, 使人们不用自己掌 握这些技术也能完成同样的功能, 并且更专注于自己所要 解决的问题。
数据挖掘6
距离度量
簇的凝聚或分裂要遵循一定的距离（或相似度） 准则。常见的簇间距离度量方法如下：
最小距离（单链接方法） 最大距离（完全链接方法） 平均距离（平均链接方法） 均值的距离（质心方法）
对象间距离函数有欧氏距离、曼哈坦距离、闵 可夫斯基距离、马氏距离等。
凝聚的和分裂的层次聚类
分类的（DIANA） 第4步 第3步 a, b, c, d, e 第0步 c, d, e 第1步 第2步 第1步 a, b d, e 第2步 第3步 b c d e
k-均值算法采用簇的质心来代表一个簇，质心是簇 中其他对象的参照点。因此，k-均值算法对孤立点 是敏感的，如果具有极大值，就可能大幅度地扭曲 数据的分布。 k-中心点算法是为消除这种敏感性提出的，它选择 簇中位置最接近簇中心的对象（称为中心点）作为 簇的代表点，目标函数仍然可以采用平方误差准则。 采用k-中心点算法有两个好处：
相异度矩阵（Dissimilarity Matrix）
按n个对象两两间的相异度构建n阶矩阵（因为相异度矩阵 是对称的，只需写出上三角或下三角即可）：
0 d (2, 1) d (3, 1) d (n, 1) 0 d (3, 2) 0 d (n, 2) 0
点p的ε-邻域记为Nε (p)，定义如下： Nε (p)={qD|dist (p, q)≤ε} 如果p，q满足下列条件：（1）pNε (p)，（2）∣Nε (p)∣≥MinPts，则称点p是从点q关于ε和MinPts直接密度可 达的。
p q q p 是从 q 直接密度可 达的，而 q 不是从 p 直接密度可达的 q
Chameleon算法（续）
数据挖掘第三版第六章课后习题答案电子教案
3.1数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。
对于以上每个问题，讨论数据质量的评估如何依赖数据的应用目的，给出例子。
提出数据质量的其他两个尺度。
答：精确性：描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。
完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。
一致性：描述同一实体的同一属性的值在不同的系统或数据集中是否一致。
数据质量依赖于数据的应用。
对于给定的数据库，两个不同的用户可能有完全不同的评估。
例如，市场分析人员可能访问公司的销售事务数据库（该数据库里面并非是所有的顾客信息都是可以得到的。
其他数据没有包含在内，可能只是因为输入时认为是不重要的，相关的数据没有记录可能是由于理解错误，或者因为设备故障），得到顾客地址的列表。
有些地址已经过时或不正确，但毕竟还有80%的地址是正确的。
市场分析人员考虑到对于目标市场营销而言，这是一个大型顾客数据库，因此对该数据库的准确性还算满意，尽管作为销售的经理，你发现数据是不正确的。
另外两种度量尺度：有效性：描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。
唯一性：描述数据是否存在重复记录。
3.3在习题2.2中，属性age包括如下值（以递增序）：13、15、16、16、19、20、20、21、22、22、22、25、25、25、25、30、33、33、35、35、35、35、36、40、45、46、52、70(a)使用深度为3的箱，用箱均值光滑以上数据。
说明你的步骤，讨论这种技术对给定数据的效果。
答：划分为（等频的）箱：箱1：13、15、16、16、19、20、20、21、22箱2：22、25、25、25、25、30、33、33、35箱3：35、35、35、36、40、45、46、52、70用箱均值光滑：箱1：18、18、18、18、18、18、18、18、18箱2：28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1箱3：43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.7843.78、43.78、43.78分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据值，进而去掉“噪声”，即去掉被测量的变量的随机误差或方差。
数据挖掘第六章
Applications Basket data analysis, cross-marketing, catalog design, sale campaign analysis, Web log (click stream) analysis, and DNA sequence analysis.
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Why Is Freq. Pattern Mining Important?
Freq. pattern: An intrinsic and important property of datasets
Foundation for many essential data mining tasks Association, correlation, and causality analysis Sequential, structural (e.g., sub-graph) patterns Pattern analysis in spatiotemporal, multimedia, timeseries, and stream data Classification: discriminative, frequent pattern analysis Cluster analysis: frequent pattern-based clustering Data warehousing: iceberg cube and cube-gradient Semantic data compression: fascicles Broad applications
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Beer, Diaper, Eggs
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Why Is Freq. Pattern Mining Important?
Freq. pattern: An intrinsic and important property of datasets
Foundation for many essential data mining tasks Association, correlation, and causality analysis Sequential, structural (e.g., sub-graph) patterns Pattern analysis in spatiotemporal, multimedia, timeseries, and stream data Classification: discriminative, frequent pattern analysis Cluster analysis: frequent pattern-based clustering Data warehousing: iceberg cube and cube-gradient Semantic data compression: fascicles Broad applications
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数据挖掘061
课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：课程数据挖掘班级：。
1 数据挖掘每章知识范文
第一章1.数据挖掘定义：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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2.不能在原数据库上做决策而要建造数据仓库的原因：传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，主要表现在：⑴决策处理的系统响应问题⑵决策数据需求的问题⑶决策数据操作的问题3.数据仓库的定义W.H.Inmon的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
公认的数据仓库概念基本上采用了W.H.Inmon的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
4.数据仓库与数据挖掘的关系：⑴数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。
数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求，可以直接作为数据挖掘的数据源。
⑵数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。
数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库，可以是任何数据文件或格式，但必须事先进行数据预处理，处理成适合数据挖掘的数据。
5. 数据挖掘的功能——7个方面：⑴概念描述：对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
①特征性描述②区别性描述⑵关联分析：若两个或多个变量间存在着某种规律性，就称为关联。
关联分析的目的就是找出数据中隐藏的关联网。
⑶分类与预测①分类②预测⑷聚类分析：客观的按被处理对象的特征分类，将有相同特征的对象归为一类。
⑸趋势分析：趋势分析——时间序列分析，从相当长的时间的发展中发现规律和趋势。
⑹孤立点分析：孤立点：数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的数据。
⑺偏差分析：偏差分析——比较分析，是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象。
6. 数据挖掘常用技术：⑴数据挖掘算法是数据挖掘技术的一部分⑵数据挖掘技术用于执行数据挖掘功能。
⑶一个特定的数据挖掘功能只适用于给定的领域。
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Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
itemset: A set of one or more items
k-itemset X = {x1, …, xk}
(absolute) support, or, support count of X: Frequency or
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Customer buys both
Customபைடு நூலகம்r buys diaper
Customer buys beer
Find all the rules X Y with
Applications Basket data analysis, cross-marketing, catalog design, sale campaign analysis, Web log (click stream) analysis, and DNA sequence analysis.
Data Mining:
Concepts and Techniques
(3rd ed.)
— Chapter 6 —
Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei University of Illinois at Urbana-Champaign &
Simon Fraser University © 2019 Han, Kamber & Pei. All rights reserved.
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Why Is Freq. Pattern Mining Important?
Freq. pattern: An intrinsic and important property of datasets
Foundation for many essential data mining tasks Association, correlation, and causality analysis Sequential, structural (e.g., sub-graph) patterns Pattern analysis in spatiotemporal, multimedia, timeseries, and stream data Classification: discriminative, frequent pattern analysis Cluster analysis: frequent pattern-based clustering Data warehousing: iceberg cube and cube-gradient Semantic data compression: fascicles Broad applications
occurrence of an itemset X
(relative) support, s, is the
fraction of transactions that contains X (i.e., the probability that a transaction contains X)
First proposed by Agrawal, Imielinski, and Swami [AIS93] in the context of frequent itemsets and association rule mining
Motivation: Finding inherent regularities in data What products were often purchased together?— Beer and diapers?! What are the subsequent purchases after buying a PC? What kinds of DNA are sensitive to this new drug? Can we automatically classify web documents?
Evaluation Methods Summary
2
What Is Frequent Pattern Analysis?
Frequent pattern: a pattern (a set of items, subsequences, substructures, etc.) that occurs frequently in a data set
An itemset X is frequent if X’s support is no less than a minsup
threshold
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Basic Concepts: Association Rules
Tid
Items bought
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Beer, Nuts, Diaper
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Beer, Coffee, Diaper
4
Basic Concepts: Frequent Patterns
Tid
Items bought
10
Beer, Nuts, Diaper
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Beer, Coffee, Diaper
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Beer, Diaper, Eggs
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Nuts, Eggs, Milk
50 Nuts, Coffee, Diaper, Eggs, Milk
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Chapter 5: Mining Frequent Patterns, Association and Correlations: Basic Concepts and Methods
Basic Concepts Frequent Itemset Mining Methods Which Patterns Are Interesting?—Pattern