ch7_4 数据挖掘算法--神经网络

关于神经网络的数据挖掘方法研究随着Internet的发展，从浩翰的数据库中挖掘有用的信息成为一个迫切需要解决的问题.数据挖掘的研究应用而生[1，2].它反复应用挖掘算法从观测的数据中提取一个更为简洁的模式.这种模式应该是一种自然的表示形式(如公式、自然语言或图表等).由于庞大的数据集的性质往往非常复杂，且非线性、持续性及噪音普遍存在，因此需要一种不同于传统的新的理论和方法去解决数据挖掘中的问题.神经网络作为一种非线性自适应动力学系统，具有通过自学习提取信息的内部特征的优点，非常适合解决数据挖掘的问题.本文针对目前数据挖掘中的研究热点分类问题，探索应用神经网络方法，挖掘大型数据库的分类规则.1 使用神经网络进行数据挖掘的步骤基于神经网络的数据挖掘由以下二个阶段组成:网络构造和训练，规则抽取.1.1 网络构造和训练这一阶段根据数据集中的属性数目和类数目以及数据特性，选择合适的编码方法，构造一个多层的前向神经网络(一般采用三层BP 网即可).然后，通过教师示教的方式训练构造好的神经网络.但是，即使对于只有一个输出单元的网络，随着输入单元的增多，网络各层单元之间的连接数将成倍增长，造成相应的提取规则也将成指数增长，给规则提取造成很大困难.为此，有必要对网络进行裁剪.网络裁剪的目标是在不增加网络的分类错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元，构造一个连接和单元数目相对较小的网络，以利于抽取简明可理解的规则.裁剪算法可采用递减的探测算法.递减式的探测算法是，从一很大的网格结构开始，在训练过程中，根据特定的问题的需要，逐渐减少结构的各个部分，直到找到能解决问题的网络结构为止.但该算法存在着不一定能找到最优结构的缺点.而遗传算法作为一种全局最优搜索算法，对目标函数既不要求连续也不要求可微，仅要求该问题可计算，而且它的搜索始终遍及整个解空间，因此非常容易得到全局最优解.遗传算法的这一特性使得它在进化神经网络结构时，可使进化后得到的神经网络具有结构简单、性能优良的优点.遗传算法已越来越多的应用到神经网络的进化中[3].用遗传算法进化神经网络结构的算法如下:(1)随机产生多个编码串，每个编码串对应了一种网络结构，这些编码串构成一个群体.(2)将上述群体中的每个个体解码得到对应的神经网络结构，用数据集中的训练样本分别对这些结构的神经网络进行训练.(3)根据训练的结果或其它策略确定每个个体(即每一种网络结构)的适应度值(它表明了该网络结构性能的好坏).。

数据挖掘中的神经网络算法原理与应用1. 数据挖掘概述数据挖掘是一个全新的、多领域的学科，通过一系列的数据预处理工作、统计学习算法和可视化方法，从大量的数据中挖掘出有价值的知识。

它不断地帮助我们探索数据的内在价值，提高经济效益和社会利益。

2. 神经网络算法简介神经网络算法是模拟生物神经网络原理的一种计算机算法，由大量的神经元节点组成，通过训练学习处理数据。

在数据挖掘中，神经网络算法广泛应用于分类、聚类、预测等领域。

它可以自动地学习、适应和泛化数据，比传统的机器学习算法更加灵活和高效。

3. 神经网络算法原理神经网络算法的原理主要包括前向传播和反向传播两个过程。

前向传播是输入层向隐藏层和输出层传递数据的过程，通过激活函数把输入的信息转化为输出。

反向传播是误差反馈的过程，根据输出端的误差调整各个层的权值和偏置，从而使得误差不断降低。

这样反复调整，直到网络的误差达到一个可以接受的范围。

4. 神经网络应用举例神经网络算法的应用非常广泛，下面仅以三个具体的例子进行介绍：4.1. 员工离职预测假设公司需要预测某个员工是否会离职，可以通过神经网络来训练模型。

首先，定义输入变量为该员工的年龄、工作年限、受教育程度等各个参数，输出变量为是否离职。

然后，根据历史数据进行训练，不断调整模型的参数，直到模型输出的误差降到一个可以接受的范围。

4.2. 图像识别神经网络也可以应用于图像识别领域。

人们可以用它来训练模型识别出图片中的物体，比如汽车、飞机、人物等。

我们可以使用卷积神经网络，也就是将原始的图片通过卷积层抽取出特征，然后通过全连接层进行分类。

针对不同的图像识别问题，可以调整在网络中的卷积核数量、层数等超参，以获得更高的准确率。

4.3. 个性化推荐在电商平台中，我们可以使用神经网络来进行个性化推荐，从而提高销量和用户体验。

具体来说，我们可以通过用户的购物历史、搜索关键词、点击行为等信息，训练出一个矩阵，然后使用神经网络来遍历这个矩阵，查找出最相关的商品，推荐给用户。

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。

以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。

决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。

2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。

SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。

3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。

神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。

4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。

5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。

K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。

6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。

Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。

7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。

PageRank算法在引擎领域有广泛应用。

8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。

随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。

9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。

神经网络算法在数据挖掘中的应用实现随着互联网时代的到来，大数据时代已经全面展开。

海量的数据涌入各个行业，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了一个重要的课题。

神经网络算法作为数据挖掘领域的热门算法之一，在实际应用中取得了显著的成果。

首先，让我们了解一下神经网络算法的基本原理。

神经网络算法模拟了人脑神经元的工作原理，通过构建一个由多个人工神经元组成的网络，实现对输入数据的处理和分析。

神经网络通过训练过程来调整网络中每个神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的分类和预测。

神经网络算法在数据挖掘中的应用非常广泛。

首先，它可以用来进行数据的分类和识别。

例如，在图像识别领域，可以训练一个神经网络模型，通过输入一张图片，自动识别其中的物体或者场景。

神经网络可以学习到不同图像特征之间的关系，从而提高图像分类的准确率。

此外，神经网络算法还可以用来进行数据的聚类分析。

聚类分析是将相似的数据对象划分到同一个类别中，而将不相似的数据对象划分到不同类别中。

神经网络可以通过学习训练样本之间的相似性，自动对未知样本进行分类，从而实现数据的聚类分析。

这在市场细分、用户画像等领域具有重要意义。

此外，神经网络算法还可以用来进行数据的预测。

在金融领域，可以通过对历史交易数据进行神经网络的训练，来预测未来的股票走势。

通过学习历史数据中的规律和趋势，神经网络可以进行未来趋势的预测，并为投资者提供决策参考。

除了以上应用，神经网络算法还可以用来进行异常检测、关联规则挖掘、推荐系统等等。

无论是哪个领域的数据挖掘任务，神经网络算法都可以发挥重要作用。

然而，神经网络算法也存在一些挑战和问题。

首先，神经网络算法需要大量的数据进行训练，而且对数据质量也有一定的要求。

如果数据量过小或者数据质量较差，神经网络很难进行准确的分类和预测。

此外，神经网络算法的训练过程比较耗时，需要较大的计算资源支持。

因此，在实际应用中，需要根据具体任务和条件来选择合适的算法和模型。

数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络随着大数据时代的到来，数据分析成为了人们极为重视的工作，而其中最重要的分支之一便是数据挖掘。

在数据挖掘领域，人工神经网络是一种被广泛使用的算法。

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑的数学工具。

它是由一组相互连接的节点（神经元）组成的，每个节点可以接收输入并产生输出。

这种神经网络模拟人类大脑的原理，通过分析大量数据来发现数据间的关系，从而求得最佳解。

所以，神经网络是一种学习算法，即通过给定的训练数据，自动学习从输入到输出的映射函数。

人工神经网络有着广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、手写字符识别等。

在数据挖掘技术中，人工神经网络也被广泛使用。

首先，人工神经网络可以用于分类和聚类。

分类是将各种数据按照某种规则进行分类；聚类则是将数据按照某种相似性进行分组。

神经网络可以自动处理这些数据，发现其中的规律和联系，从而对数据进行分类和聚类。

其次，人工神经网络还可以用于预测。

它可以用已有的数据去预测未来的趋势。

例如，可以通过分析投资数据来预测未来的投资收益；通过分析销售数据来预测未来的销售额等。

此外，人工神经网络还可以用于优化问题的求解。

例如，在制造业中，可以利用神经网络优化机器的运行效率，从而提高生产效率和质量。

但是，人工神经网络在使用中也存在一些问题。

首先，它需要大量的数据进行训练，否则算法的效果将很差。

此外，神经网络结构的设计也很重要，一个不合理的结构会导致算法的效果不理想。

总之，人工神经网络是一种非常重要的数据挖掘算法，它可以用于分类、聚类、预测和优化等问题。

但是，在使用时需要注意其结构设计和训练数据的量问题，从而保证算法的效果。

相信在未来，神经网络将会有更加广泛的应用。

数据分析知识：数据挖掘中的神经网络技术数据挖掘中的神经网络技术随着数据量的增大和数据复杂度的提高，人们越来越依赖数据分析和挖掘技术来发现数据中蕴含的更多价值。

神经网络是其中的一种技术方法，它通过学习样本数据的特征关系来实现自动分类、识别、预测等任务。

一、神经网络的基本概念神经网络（Neural Network，简称NN）是一种模仿生物神经网络行为的数学模型，它由大量互连的处理单元（神经元）组成，能够对特定的输入产生相应的输出。

神经网络的结构通常分为三层：输入层、隐藏层和输出层。

其中输入层接收的是原始数据，经过隐藏层的处理后输出到输出层。

神经元之间的连接有权重值，通常通过损失函数来计算预测值与真实值的误差，再通过反向传播算法来更新权重值。

二、神经网络的常见类型1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FFN）前馈神经网络是最常见的神经网络类型，它的信息流只能从输入层到输出层，中间没有反馈，人们也称其为多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）。

前馈神经网络通常用于分类和回归任务。

2.循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）循环神经网络具有反馈循环的结构，它的信息流可以从当前时刻的输入到下一时刻的输出，并可以保留之前的状态信息。

循环神经网络通常用于序列数据、时间序列数据和语音识别等任务。

3.自编码器（Autoencoder，简称AE）自编码器是一种无监督学习方法，旨在学习数据的特征表达。

其基本思想是将原始数据压缩，再利用压缩后的数据来重构原始数据。

自编码器通常包含编码器和解码器两个部分，其中编码器将输入映射到一个低维表示，解码器利用该表示重构原始数据。

三、神经网络的应用场景神经网络技术可以应用于图像识别、自然语言处理、医学影像分析、金融风控和智能工业等领域。

1.图像识别图像识别是神经网络技术的典型应用场景之一。

[转载]数据挖掘算法数据挖掘算法（转）Wang Ye 2006.8一,概念和术语1.1 数据挖掘/ 知识发现(1)数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程.(2)数据挖掘,又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Databases)或知识发现,它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的,有价值的模式或规律等知识的非平凡过程,它与数据仓库有着密切的联系.(3)广义的数据挖掘是指知识发现的全过程;狭义的数据挖掘是指统计分析,机器学习等发现数据模式的智能方法,即偏重于模型和算法.(4)数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘!在小规模数据上的统计分析和机器学习过程也不应算作数据挖掘.1.2 机器学习(1)对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么这个计算机程序被称为在从经验E学习。

(2)机器学习是知识发现的一种方法,是指一个系统通过执行某种过程而改进它处理某一问题的能力.1.3 数据挖掘的对象(1)关系型数据库,事务型数据库,面向对象的数据库;(2)数据仓库/ 多维数据库;(3)空间数据(如地图信息)(4)工程数据(如建筑,集成电路的信息)(5)文本和多媒体数据(如文本,图象,音频,视频数据)(6)时间相关的数据(如历史数据或股票交换数据)(7)万维网(如半结构化的HTML,结构化的XML以及其他网络信息)1.4 数据挖掘的步骤(1)数据清理(消除噪音或不一致数据,补缺);(2)数据集成(多种数据源可以组合在一起);(3)数据选择(从数据库中提取相关的数据);(4)数据变换(变换成适合挖掘的形式);(5)数据挖掘(使用智能方法提取数据模式);(6)模式评估(识别提供知识的真正有趣模式);(7)知识表示(可视化和知识表示技术).1.5 支持数据挖掘的关键技术(1)数据库/ 数据仓库/ OLAP(2)数学/ 统计(回归分析:多元回归,自回归;判别分析:Bayes判别,Fisher判别,非参数判别;主成分分析,相关性分析;模糊集;粗糙集)(3)机器学习(聚类分析;关联规则;决策树;范例推理;贝叶斯网络;神经网络;支持向量机;遗传算法)(4)可视化:将数据,知识和规则转化为图形表现的形式.1.6 数据仓库(1)数据仓库是一个面向主题的,集成的,随时间变化的,非易失性数据的集合,用于支持管理人员的决策.(2)数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统一的模式组织的存储,以支持管理决策.数据仓库技术包括数据清理,数据集成和联机分析处理(OLAP).(3)数据仓库的逻辑结构是多维数据库.数据仓库的实际物理结构可以是关系数据存储或多维数据方(Cube).(4)数据方是由维度(Dimension)和度量(Measure)定义的一种数据集,度量存放在由维度索引的数据方单元中.维度对应于模式中的属性组,度量对应于与主题相关的事实数据.数据方的物化是指预计算并存储全部或部分单元中的度量.1.7 数据仓库的模型(1)星形模式:最常见模型;其中数据仓库包括一个大的,包含大批数据,不含冗余的中心表(事实表);一组小的附属表(维表),每维一个.(2)雪花模式:雪花模式是星型模式的变种,其中某些维表是规范化的,因而把数据进一步分解到附加的表中.(3)星系模式:多个事实表共享维表.这种模式可以看作星形模式集,因此称为星系模式,或事实星座.1.8 典型的OLAP操作(1)OLAP是一种多维数据分析技术.包括汇总,合并和聚集等功能,以及从不同的角度观察信息的能力.(2)上卷:从某一维度的更高概念层次观察数据方,获得更概要的数据.它通过沿维的概念分层向上或维归约来实现.(3)下钻:下钻是上卷的逆操作.它从某一维度的更低概念层次观察数据方,获得更详细的数据.下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现.(4)切片和切块:切片操作在给定的数据方的选择一个维的部分属性,获得一个较小的子数据方.切块操作通过对选择两个或多个维的部分属性,获得一个较小的子数据方.(5)转轴:是一种改变数据方二维展现形式的操作.它将数据方的二维展现中的某些维度由行改为列,或由列改为行.二,数据准备现实世界的数据是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值,或仅包含聚集数据),含噪音的(包含错误,或存在偏离期望的异常值),不一致的(例如,用于商品分类的部门编码存在差异). 需要数据清理,数据集成,数据选择,数据变换等技术对数据进行处理.2.1 维归约/ 特征提取2.1-1 决策树归约(1)决策树归约构造一个类似于流程图的结构:其每个非叶子结点表示一个属性上的测试,每个分枝对应于测试的一个输出;每个叶子结点表示一个决策类.(2)在每个结点,算法选择"当前对分类最有帮助"的属性,出现在树中的属性形成归约后的属性子集.2.1-2 粗糙集归约(1)粗糙集理论在数学意义上描述了知识的不确定性,它的特点是把用于分类的知识嵌入集合内,使分类与知识联系在一起.(2)知识的粒度,不可分辨关系,上近似,下近似,边界等概念见下图.2.1-2 粗糙集归约(续)(3)令Q代表属性的集合 .q∈Q是一个属性,如果IND(Q q) = IND(Q),则q在S中不是独立的;否则称q在S中是独立的.(4)若集合满足IND(R) = IND(Q)且R中的每一个属性都是独立的,则R被称为Q的一个"约简",记作R = RED(Q).(5)约简可以通过删除冗余的(不独立的)属性而获得,约简包含的属性即为"对分类有帮助"的属性.2.2 数据变换2.2-1 归一化与模糊化有限区间的归一化:无限区间的归一化:模糊隶属度:2.2-2 核函数(1)核函数的基本思想是将在低维特征向量线性不可分的数据映射到线性可分的高维特征空间中去.(2)映射可以是显式的,也可以是隐式的.显式映射即找到一个映射关系f,使高维空间的特征向量f (x)可以被直接计算出来.(3)隐式映射,即引入一个核函数进行整体处理,就避免了对的直接求f (x)的计算困难.核函数即某高维特征空间中向量的内积,是核矩阵中的一个元素.(4)并不是所有的实值函数f (x)都可以作为空间映射的核函数,只有f (x)是某一特征空间的内积时,即符合Mercer条件,它才能成为核函数.2.2-2 核函数(续)多项式函数:高斯(RBF)函数:多层感知机函数:低维空间向量映射到高维空间向量举例:2.3 数据压缩2.3-1 离散化离散化的用途:(1)适应某些仅接受离散值的算法;(2)减小数据的尺度.离散化的方法包括几下几种.(1)等距分割;(2)聚类分割;(3)直方图分割;(4)基于熵的分割;(5)基于自然属性的分割.2.3-2 回归回归和对数线性模型可以用来近似给定的数据.在线性回归中,用一条直线来模拟数据的生成规则.多元回归是线性回归的扩展,涉及多个预测变量.在多项式回归中,通过对变量进行变换,可以将非线性模型转换成线性的,然后用最小平方和法求解.2.3-2 回归(续)利用线性回归可以为连续取值的函数建模.广义线性模型则可以用于对离散取值变量进行回归建模.在广义线性模型中,因变量Y 的变化速率是Y 均值的一个函数;这一点与线性回归不同.常见的广义线性模型有:对数回归和泊松回归.对数回归模型是利用一些事件发生的概率作为自变量所建立的线性回归模型.泊松回归模型主要是描述数据出现次数的模型,因为它们常常表现为泊松分布.2.3-3 主成分分析(PCA)PCA算法搜索c个最能代表数据的k-维正交向量;这里c k.这样,原来的数据投影到一个较小的空间,导致数据压缩.步骤如下:(1)对输入数据归一化,使得每个属性都落入相同的区间.(2)PCA计算c个规范正交向量,作为归一化输入数据的基.这些是单位向量,每一个都垂直于另一个:称为主成分.输入数据是主要成分的线性组合.(3)对主成分按"意义"或强度降序排列,选择部分主成分充当数据的一组新坐标轴 .2.3-4 离散小波变换(DWT)离散小波变换是一种线性信号处理技术.该技术方法可以将一个数据向量转换为另一个数据向量(为小波相关系数);且两个向量具有相同长度.可以舍弃转换后的数据向量中的一些小波相关系数.保留所有大于用户指定阈值的小波系数,而将其它小波系数置为0,以帮助提高数据处理的运算效率.这一技术方法可以在保留数据主要特征情况下除去数据中的噪声,因此该方法可以有效地进行数据清洗.给定一组小波相关系数,利用离散小波变换的逆运算还可以近似恢复原来的数据.2.3-4 离散小波变换(续)常用的小波函数包括Haar系列, Daubechies系列,Moret系列,Sym系列,Meyer系列,Coif系列.2.3-5 潜在语义分析潜在语义分析将样本映射到语义概念空间以发现样本数据之间的潜在语义联系.(1)构造"特征-样本"矩阵,"特征-样本"矩阵中的每一列是对应于第i个样本特征向量;(2)对该矩阵进行奇异值分解(SVD);(3)用最大的k个奇异值所对应的"特征-语义"矩阵Uk和"样本-语义"矩阵Vk以及最大的k 个奇异值重构"特征-样本"矩阵.下面两式分别代表在语义空间特征与特征之间的距离和在语义空间样本与样本之间的距离2.3-6 聚类分析聚类技术将数据元组视为对象.它将对象划分为聚类,使在一个聚类中的对象"类似",但与其它聚类中的对象"不类似".通常,类似性基于距离,用对象在空间中的"接近"程度定义.聚类的"质量"可以用"直径"表示;而直径是一个聚类中两个任意对象的最大距离.质心距离是聚类质量的另一种度量,它定义为由聚类质心(表示"平均对象",或聚类空间中的平均点)到每个聚类对象的平均距离.2.3-6 聚类分析(续)k-means算法k-medoids算法三,数据挖掘算法数据挖掘算法按挖掘目的可分为:(1)概念描述(总结,对比等)(2)关联规则分析(3)分类与预测(信息自动分类,信息过滤,图像识别等)(4)聚类分析(5)异常分析(入侵检测,金融安全等)(6)趋势,演化分析(回归,序列模式挖掘)按训练方式,机器学习可分为:(1)有监督的学习;有训练样本,学习机通过学习获得训练样本包含的知识,并用其作为判断测试样本的类别的依据.(2)无监督的学习:无训练样本,仅根据测试样本的在特征空间分布情况判断其类别.(3)半监督的学习:有少量训练样本,学习机以从训练样本获得的知识为基础,结合测试样本的分布情况逐步修正已有知识,并判断测试样本的类别.(4)强化学习:没有训练样本,但有对学习机每一步是否更接近目标的奖惩措施.有监督的学习半监督的学习无监督的学习3.1 关联规则挖掘关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系.设I = { i1 , i2 ,..., im }是项的集合.设任务相关的数据D是数据库事务的集合,其中每个事务T是项的集合,使得T I.设A是一个项集,事务T包含A当且仅当A T.关联规则是形如A B的蕴涵式,其中A I,B I,并且A B = .规则A B在事务集D中成立,具有支持度s,其中s是D中事务包含A B的百分比.即,P(A B).规则A B在事务集D中具有置信度c,如果D中包含A的事务同时也包含B的百分比是c.这是条件概率P(B|A).即support (A B ) = P(A B)confidence (A B ) = P(B|A)3.1 关联规则挖掘(续)Apriori性质:频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的.Apriori性质基于如下观察:根据定义,如果项集I不满足最小支持度阈值s,则I不是频繁的,即P(I) < s.如果项A添加到I,则结果项集(即I A)不可能比I更频繁出现.因此,I A也不是频繁的,即P(I A) < s.该性质表明如果一个集合不能通过测试,则它的所有超集也都不能通过相同的测试.将Apriori性质应用于算法:下面算法的两个主要步过程由连接和剪枝组成.3.1 关联规则挖掘(续)连接步:为找Lk,通过Lk - 1与自己连接产生候选k-项集的集合.该候选项集的集合记作Ck. Ck是Lk的超集.扫描数据库,确定Ck中每个候选的计数,将令计数值不小于最小支持度计数的(频繁的)所有候选加入Lk.剪枝步:但Ck可能很大,这样所涉及的计算量就很大.根据Apriori性质如果一个候选k-项集的(k-1)-子集不在Lk-1中,则该候选也不可能是频繁的,从而可以由Ck中删除.Apriori性质(逆反描述):任何非频繁的(k-1)-项集都不是可能是频繁k-项集的子集.3.2 决策树决策树学习是归纳推理算法.它是一种逼近离散函数的方法,且对噪声数据有很好的健壮性.在这种方法中学习到的知识被表示为决策树,决策树也能再被表示为多个if-then的规则,以提高可读性.基本决策树算法就是一个贪心算法.它采用自上而下,分而制之的递归方式来构造一个决策树通常,决策树是一种自顶向下增长树的贪婪算法,在每个结点选取能最好地分类样例的属性.继续这个过程直到这棵树能完美分类训练样例,或所有的属性都使用过了."信息增益" 用于衡量属性的价值.熵(entropy)是一种度量信息增益的指标,它描述了样本的纯度(purity).下面是熵的定义:Entropy = -∑Pi log2Pi3.2 决策树(续)注意点:(1)避免过度拟合,应该适度剪枝;(2)连续值的离散化;(3)处理缺失值的方法:最常见值,按概率分配;(4)处理权重不同的属性常用实现算法:CART,ID3,ASSISTANT,C4.53.3 人工神经网络人工神经网络(Artificial Neural Networks)提供了一种普遍而且实用的方法,来从样例中学习值为实数,离散或向量的函数.反向传播(Back Propagation)这样的算法使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入/输出对组成的训练集合.BP网络的学习方法和目标:对网络的连接权值进行调整,使得对任一输入都能得到所期望的输出.常用的非线性作用函数是Sigmoid函数,即f (x)=1/(1+ e-x).在神经网络模型中,大量神经元节点按一定体系结构连接成网状.神经网络一般都具有输入层,隐层和输出层.每个神经元都是一个结构相似的独立单元,它接受前一层传来的数据,并将这些数据的加权和输入非线性作用函数中,最后将非线性作用函数的输出结果传递给后一层.误差反向传播的过程3.3 人工神经网络(续)自适应共振理论模型(ART) ——聚类连续/离散Hopfield神经网络——求近似最优解,识别与分类双向联想记忆模型(BAM) ——识别玻尔兹曼机(BM) ——求最优解脑中盒模型(BSB) ——识别与分类自组织映射模型(SOM) ——识别与分类对向传播网络模型(CPN) ——识别与分类小脑模型(CMAC) ——快速识别3.4 朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯理论的分类器.它的特点是以概率形式表达所有形式的不确定,学习和推理都由概率规则实现,学习的结果可以解释为对不同可能的信任程度.P(H)是先验概率,或H的先验概率.P(H|X)是后验概率,或条件X下,H的后验概率.后验概率P(H|X)比先验概率P(H)基于更多的信息.P(H)是独立于X的.假定数据样本世界由水果组成,用它们的颜色和形状描述.假定X表示红色和圆的,H表示假定X是苹果,则P(H|X)反映当我们看到X是红色并是圆的时,我们对X是苹果的确信程度. 朴素贝叶斯分类能够奏效的前提是,P(X|H) 相对比较容易计算.假定X表示红色和圆的,H表示假定X是苹果;则P(X|H)表示已知苹果,它既红又圆的概率.3.5 期望最大化(EM)期望最大化(EM)方法和朴素贝叶斯方法有着共同的理论基础.期望最大化是一种基于循环过程的最大似然参数估计方法,用于解决带缺失数据的参数估计问题.样本数据分为标记样本和未标记样本,按照统计的观点,对于每一个样本的产生,其背后都有一个模型,即样本生成模型.样本生成模型的参数先由标记样本确定,再通过标记样本和利用当前模型判断标记的未标记样本共同调整.3.5 期望最大化(续)如果参数适当,EM 算法能得到较好的分类结果,但计算速度相对较慢.其具体的步骤如下: 一,初始参数估计,将未标记的样本按朴素贝叶斯分类方法进行类标注.二,反复迭代E步骤和M步骤,直到收敛.三,E步骤:对于每个未标记的样本,按下式计算类标记的期望值.四,M步骤:利用E步骤计算出的期望值,按下式用已标记样本和未标记样本重新估计新的分类器参数.3.6 K-最近邻分类K-近邻(K-NN)分类是基于范例的分类方法,它的基本思想是:给定待分类样本后,考虑在训练样本集中与该待分类样本距离最近(最相似)的K 个样本,根据这K 个样本中大多数样本所属的类别判定待分类样本的类别.它的特例是1- NN,即分类时选出待分类样本的最近邻,并以此最近邻的类标记来判断样本的类.K-NN算法的优点在于它有较高的精确程度,研究表明,K-NN的分类效果要明显好于朴素贝叶斯分类,决策树分类.3.6 K-最近邻分类(续)最近邻分类的算法步骤如下:一,以向量空间模型的形式描述各训练样本.二,在全部训练样本集中选出与待分类样本最相似的K个样本.K值的确定目前没有很好的方法,一般采用先定一个100左右的初始值,然后再调整.三,将待分类样本标记为其K个邻居中所属最多的那个类别中.3.7 遗传算法遗传算法易于并行处理,其依据是自然界进化和适者生存的原则.遗传学习开始如下:创建若干个由随机产生的个体组成的初始群体.每个个体用一个二进位串表示.形成由当前群体中最适合的个体组成新的群体,以及这些规则的子女.个体的适合度用某一目标函数来评估.子女通过使用诸如交叉和变异等遗传操作来创建.在交叉操作中,来自个体对的子串交换,形成新的个体对.在变异操作中,个体中随机选择的位被反转.3.7 遗传算法(续)Fitness:适应度评分函数,为给定假设赋予一个评估得分.Fitness_threshold:指定终止判据的阈值.p:群体中包含的假设数量.r:每一步中通过交叉取代群体成员的比例.m:变异率.初始化群体:P 随机产生的p个假设评估:对于P中的每一个h,计算Fitness(h)当[Fitness(h)]产生新的一代PS:3.7 遗传算法(续)选择:用概率方法选择P的(1-r)p个成员加入PS.从P中选择假设hi的概率P(hi)通过下面公式计算:交叉:根据上面给出的P(hi),从P中按概率选择r p/2对假设.对于每一对假设应用交叉算子产生两个后代.把所有的后代加入PS.变异:使用均匀的概率从PS中选择m百分比的成员.对于选出的每个成员,在它的表示中随机选择一个位取反.更新:P PS.评估:对于P中的每一个h计算Fitness(h)从P中返回适应度最高的假设.3.8 聚类分析为达到全局最优,基于划分的聚类会要求穷举所有可能的划分.聚类技术将数据元组视为对象.它将对象划分为群或聚类,使得在一个聚类中的对象"类似",但与其它聚类中的对象"不类似".绝大多数应用采用了以下两个比较流行的基于划分的方法,这些基于划分的聚类方法对在中小规模的数据库中发现球状簇很适用.(1)k-means算法,在该算法中,每个簇用该簇中对象的平均值来表示.(2)k-medoids算法,在该算法中,每个簇用接近聚类中心的一个对象来表示.3.8 聚类分析(续)常用的相似程度度量余弦夹角: Dice系数:Jaccard系数:3.8 聚类分析(续)基于层次的方法:层次的方法对给定数据集合进行层次的分解.根据层次的分解如何形成,层次的方法可以被分为凝聚或分裂方法. (Chameleon ,CURE,BIRCH)基于密度的方法:只要临近区域的密度超过某个阈值,就继续聚类.避免仅生成球状聚类.(DBSCAN,OPTICS,DENCLUE)基于网格的方法:基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元,所有的聚类操作都在这个量化的空间上进行.这种方法的主要优点是它的处理速度很快.(STING,CLIQUE,WaveCluster)基于模型的方法:为每个簇假设一个模型,发现数据对模型的最好匹配.(COBWEB,CLASSIT,AutoClass)3.9 隐马尔可夫模型对于一个随机事件,有一个观察值序列:O1, ..., OT.该事件隐含着一个状态序列:X1, ..., XT 假设1:马尔可夫性,P(Xi| Xi-1…X1) = P(Xi| Xi-1)假设2:不动性,P(Xi+1| Xi) = P(Xj+1| Xj),对任意i,j成立假设3:输出独立性,P(O1,..., OT | X1,..., XT) = ∏P(Ot | Xt)一个隐马尔可夫模型是一个五元组:(ΩX, ΩO, A, B, π)其中:ΩX = {Q1,..., QN}:状态的有限集合;ΩO = {V1,..., VM}:观察值的有限集合;A = {aij},aij = P(Xt+1 = Qj |Xt = Qi):转移概率;B = {bik},bik = P(Ot = Vk | Xt = Qi):输出概率;π = {πi},πi = P(X1 = Qi):初始状态分布.3.9 隐马尔可夫模型(续)令λ = {A, B,π} 为给定HMM的参数,令σ = O1,...,OT 为观察值序列,隐马尔可夫模型的三个基本问题:评估问题:对于给定模型,求某个观察值序列的概率P(σ|λ) .向前/向后算法:定义向前/向后变量.采用动态规划算法,复杂度O(N2T)解码问题:对于给定模型和观察值序列,求可能性最大的状态序列.Viterbi算法:采用动态规划算法,复杂度O(N2T)学习问题:对于给定的一个观察值序列,调整参数λ,使得观察值出现的概率P(σ|λ)最大.向前EM算法的一个特例,带隐变量的最大似然估计.Baum-Welch算法.3.9 隐马尔可夫模型(续)向前/向后算法:定义向前/向后变量:初始化:递归:终结:3.9 隐马尔可夫模型(续)Viterbi算法初始化:递归:终结:求S序列:3.9 隐马尔可夫模型(续)Baum-Welch算法主要步骤:1. 初始模型(待训练模型) l0,2. 基于l0 以及观察值序列s,训练新模型l;3. 如果log_P(X|l) - log(P(X|l0) < Delta,说明训练已经达到预期效果, 算法结束.4. 否则,令l0 = l ,继续第2步工作3.10 支持向量机支持向量机基本模型是针对线性可分情况下的最优分界面提出的.在这一条件下,正类和反类训练样本可用超平面完全正确地分开.设线性可分样本集合为( xi , yi ),i = 1,…, n;x∈Rd,y∈{+1,-1}是类别标记.支持向量机工作的机理可描述为:寻找一个超平面w·x + b = 0,该平面把两类训练样本点完全正确地分开,即满足且;同时满足两类训练点到此超平面的最近距离之和,即"间隔" (Margin),达到最大.满足上述条件的分界面就是最优分界面,经过两类样本中距离最优分类面最近的点,且平行于最优分界面的超平面H1,H2(边界超平面)上的训练样本称为支持向量,即图中带圈的点. 3.10 支持向量机(续)根据最近距离之和最大以及正确分离两类样本这两个条件,可以构造约束极值问题:见(1)式. 通过拉格朗日乘数法并引入拉格朗日乘数,该约束极值问题就可以转化成一个求解较为简单的对偶问题,通过寻求该对偶问题的最优解,就可以得到原问题的最优解.构造分类器判决函数:见(2)式.(2)式中,sgn(.)是取符号函数,产生+1或-1两种结果.当测试无标记的测试数据时,根据上式的计算结果就可判断无标记测试数据属于正类还是反类.(1)(2)3.10 支持向量机(续)由于噪声或其他因素的影响,两类数据可能有少数的融合或交叉.引入松弛变量x使得分类器在训练后仍可以存在一些错分样本,不但要使两类样本之间的间隔尽量大,同时还要使错分的。

数据挖掘的10大算法1. 介绍数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和模式的过程。

它可以帮助企业做出更明智的决策，发现隐藏在海量数据背后的规律，并预测未来趋势。

本文将介绍十个常用且重要的数据挖掘算法。

2. 决策树算法决策树是一种基于条件语句构建分类或回归模型的方法。

通过对属性值进行判断，逐步分割样本集合并一个可解释性强、易理解和直观表示结果关系图形化结构。

3. K均值聚类算法K均值聚类是一种无监督学习方法，在给定K个簇数目下，将n个对象划分为K组以最小化各组内部距离平方之和，并使得每组间距尽可能地远离其他点。

4. 支持向量机（SVM）SVM 是一种二元线性分类器及非线性拓展工具, 它能够找到两者之间超平面上支撑向量与边界相隔最近位置.5. 集成学习 (Ensemble Learning)集成学习利用多个单独训练的模型来进行预测，通过结合多个弱分类器或回归器以获得更好的性能。

6. 朴素贝叶斯算法贝叶斯定理是一种基于概率统计方法推断未知事件发生可能性的数学公式。

在数据挖掘中，朴素贝叶斯算法将特征之间假设为相互独立，并根据已有样本训练出一个分类模型。

7. 神经网络 (Neural Networks)神经网络是由大量神经元组成并具备自我适应和学习功能的信息处理系统, 它可以用于解决复杂问题、识别图像等任务.8. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）关联规则挖掘旨在寻找频繁项集及其关联规则，在市场篮子分析、交易记录分析等领域广泛应用。

它帮助企业了解产品购买行为与消费者喜好之间存在着怎样密切联系9. 主成分分析(PCA)PCA 是一种常见降维技巧, 又称主轴变换/空值转化/协方差最小化投影.10. 隐马尔可夫模型(HMM)HMM 模拟了一个隐藏的马尔可夫链随机不可观测序列, 通过这个模型可以预测未来状态.本文档涉及附件：1. 示例数据集2. 算法实现代码本文所涉及的法律名词及注释：- 数据挖掘：指从大量数据中提取有用信息和模式的过程。

数据挖掘的10大算法数据挖掘的10大算法数据挖掘是指通过分析大量数据，并利用各种算法和技术，从中提取有用信息的过程。

在数据挖掘的过程中，有许多经典的算法被广泛应用。

下面介绍了数据挖掘领域中的10大算法。

1. 决策树算法决策树算法是一种基于树状结构的分类和回归算法。

它通过一系列的规则判断来对数据进行分类或者预测。

决策树算法可解释性强，适用于处理离散型和连续型数据。

2. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习的方法，通过构建多个决策树，取多个决策树的结果进行投票或取平均值得到最终的分类结果。

随机森林算法通过使用随机样本和属性选择，可以有效减少过拟合的风险。

3. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。

它假设每个特征与其他特征独立，并通过计算后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯算法简单易懂，适用于处理文本分类等问题。

4. 支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，通过构建超平面来对数据进行分类。

它通过将数据映射到高维空间，使得数据集在高维空间中线性可分，从而能够处理非线性问题。

5. K均值聚类算法K均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个不同的簇。

它通过计算数据点与聚类中心的距离来确定数据点的簇归属，不断迭代直到达到收敛条件。

6. 线性回归算法线性回归算法是一种预测算法，用于建立变量间的线性关系模型。

它通过最小化残差平方和来拟合数据，并预测一个或多个连续型变量的数值。

7. 主成分分析算法主成分分析算法是一种降维算法，通过线性变换将数据转换为低维空间。

它通过保持数据的方差最大化来提取最重要的特征。

8. 关联规则算法关联规则算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。

它通过计算项集之间的支持度和置信度来确定频繁项集和关联规则。

关联规则算法广泛应用于市场篮子分析和推荐系统等领域。

9. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法。

它通过模拟遗传操作，如选择、交叉和变异，从解空间中找到一个近似最优解。