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RapidMiner5简易教程广东外语外贸大学杜剑峰RapidMiner教程1.RapidMiner简介2.预测建模3.交叉验证4.文本分类5.中文网页分类6.中文网页聚类7.关联分析课程的总体目标和要求：v熟悉RapidMiner的基本操作和各项功能v熟悉RapidMiner的框架，可以自学新部件v掌握文本分类和文本聚类实验的流程›准备数据›选择算法和参数运行›评估实验结果1、RapidMiner简介v RapidMiner，以前叫YALE (Yet Another Learning Environment) 。
v RapidMinder提供的实验由大量的算子组成，使用图形化的用户接口可以将这些算子以积木块的方式搭建成系统。
v RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
——百度百科v下载地址：/content/view/26/201/v注意使用Update RapidMiner功能添加Text Preprocessing 和Weka构件，或者下载构件压缩包放置lib\plugins子目录中1、RapidMiner简介(续1)v欢迎界面1、RapidMiner简介(续2) v操作界面1、RapidMiner简介(续3) v结果界面2、预测建模v操作界面(建立分类模型并使用外部测试集评估模型)2、预测建模(续)v结果界面3、交叉验证v操作界面(主进程)3、交叉验证(续) v操作界面(Validation内进程)3、交叉验证(续)v结果界面v文本预处理：文档à向量空间模型英文›词项抽取: 简单›停用词移除›词干提取›频率统计和计算TF-IDF 词权值中文›词项抽取: 简单›分词›频率统计和计算TF-IDF 词权值4、文本分类预备知识停用词移除v英语中很多经常使用的词在信息检索和文本挖掘中是没有用的–这些词称作停用词.›the, of, and, to, ….›典型地有400到500个这样的词›对于特定应用, 可以构造一个附加的领域依赖的停用词表.v为什么需要移除停用词?›减少索引(或数据) 文件的大小v停用词占20-30%的总词量.›提高效率和有效性v停用词对于搜索或文本挖掘是没有用的.v它们还可能迷惑检索系统.词干提取v词干提取是简化单词的技术, 用于将单词变成它们的词根或词干. 比如,›user engineering›users engineered›used engineer›usingv词干: use engineer用处:v提高信息检索和文本挖掘的有效性›匹配相似的单词›主要提高查全率v减少索引的大小›合并相同词干的单词可以将索引大小减少到40-50%.基本的词干提取方法使用一组规则. 比如,v移除词尾›若单词以一个不是s的辅音字母再跟s结尾, 则删除s.›若单词以es结尾, 则去掉s.›若单词以ing结尾, 则除非余下部分仅有一个字母或者是th, 否则删除ing.›若单词以ed结尾, 并且ed前面是一个辅音字母, 则除非仅剩下一个字母, 否则删除ed.›…...v变换单词›若单词以ies而不是eies或aies结尾, 则将ies改成y.频率统计+ TF-IDFv统计文档中某个单词出现的总次数.›使用出现次数表示单词在文档中的相对重要性.›若单词在文档中经常出现, 则文档很可能阐述的是关联于该单词的主题.v统计在文档集中包含某个单词的文档数目.›若单词出现在数据集的很多文档中, 则它可能并不是很重要, 或者说没有区别度.v然后计算TF-IDF, 将文档转换成向量空间模型.向量空间模型v 一个文档同样看作是一组词. v 每个文档被表示成一个权值向量.v 但是, 权值不再是0或1. 每个词的权值基于词频率(TF )表或词逆向文档频率(TF-IDF )表或它们的变异版本计算得到.v词频率(TF)表:文档d j 中的t i 权值就是在d j 中t i 出现的次数, 记作f ij . 在此基础上还可以进行标准化.TF-IDF 词权值表v这是最著名的权值表›TF: 仍然是词频›IDF: 逆向文档频率N : 文档总数df i : 包含t i 的文档数目v最终的TF-IDF 词权值是:TF-IDF 词权的计算例子13212132df i020单词841104013文档341340320文档244003012文档1max f i,j单词7单词6单词5单词4单词3单词2单词1n i,j 根据，变成(2/4)*log 2(3/2)=0.292iji i j i j i df Nf f w 2,,,log max ⋅=21413文档301440320文档214003012文档1单词8单词7单词6单词5单词4单词3单词2单词14、文本分类v操作界面(建立文本分类模型并使用外部数据集评估)4、文本分类(续)v操作界面(类别目录配置)4、文本分类(续)v操作界面(Process Documents from Files内进程)4、文本分类(续)v外部测试集评估结果界面4、文本分类(续)v操作界面(建立文本分类模型交叉验证评估并保存模型)4、文本分类(续) v操作界面(Validation内进程)4、文本分类(续) v交叉验证结果界面4、文本分类(续) v操作界面(应用保存的模型进行新闻归类)4、文本分类(续) v结果界面(归类结果，看prediction属性)5、中文网页分类v操作界面(建立中文网页分类模型并用外部测试集评估)5、中文网页分类(续)v以某个目录下的网页测试中文网页分类模型›测试集使用Process Documents from Files部件读入，设置第一个参数为测试网页所在的路径，对应的class name可以任意填写。
数据挖掘导论英文版Data Mining IntroductionData mining is the process of extracting valuable insights and patterns from large datasets. It involves the application of various techniques and algorithms to uncover hidden relationships, trends, and anomalies that can be used to inform decision-making and drive business success. In today's data-driven world, the ability to effectively harness the power of data has become a critical competitive advantage for organizations across a wide range of industries.One of the key strengths of data mining is its versatility. It can be applied to a wide range of domains, from marketing and finance to healthcare and scientific research. In the marketing realm, for example, data mining can be used to analyze customer behavior, identify target segments, and develop personalized marketing strategies. In the financial sector, data mining can be leveraged to detect fraud, assess credit risk, and optimize investment portfolios.At the heart of data mining lies a diverse set of techniques and algorithms. These include supervised learning methods, such asregression and classification, which can be used to predict outcomes based on known patterns in the data. Unsupervised learning techniques, such as clustering and association rule mining, can be employed to uncover hidden structures and relationships within datasets. Additionally, advanced algorithms like neural networks and decision trees have proven to be highly effective in tackling complex, non-linear problems.The process of data mining typically involves several key steps, each of which plays a crucial role in extracting meaningful insights from the data. The first step is data preparation, which involves cleaning, transforming, and integrating the raw data into a format that can be effectively analyzed. This step is particularly important, as the quality and accuracy of the input data can significantly impact the reliability of the final results.Once the data is prepared, the next step is to select the appropriate data mining techniques and algorithms to apply. This requires a deep understanding of the problem at hand, as well as the strengths and limitations of the available tools. Depending on the specific goals of the analysis, the data mining practitioner may choose to employ a combination of techniques, each of which can provide unique insights and perspectives.The next phase is the actual data mining process, where the selectedalgorithms are applied to the prepared data. This can involve complex mathematical and statistical calculations, as well as the use of specialized software and computing resources. The results of this process may include the identification of patterns, trends, and relationships within the data, as well as the development of predictive models and other data-driven insights.Once the data mining process is complete, the final step is to interpret and communicate the findings. This involves translating the technical results into actionable insights that can be easily understood by stakeholders, such as business leaders, policymakers, or scientific researchers. Effective communication of data mining results is crucial, as it enables decision-makers to make informed choices and take appropriate actions based on the insights gained.One of the most exciting aspects of data mining is its continuous evolution and the emergence of new techniques and technologies. As the volume and complexity of data continue to grow, the need for more sophisticated and powerful data mining tools and algorithms has become increasingly pressing. Advances in areas such as machine learning, deep learning, and big data processing have opened up new frontiers in data mining, enabling practitioners to tackle increasingly complex problems and extract even more valuable insights from the data.In conclusion, data mining is a powerful and versatile tool that has the potential to transform the way we approach a wide range of challenges and opportunities. By leveraging the power of data and the latest analytical techniques, organizations can gain a deeper understanding of their operations, customers, and markets, and make more informed, data-driven decisions that drive sustainable growth and success. As the field of data mining continues to evolve, it is clear that it will play an increasingly crucial role in shaping the future of business, science, and society as a whole.。
数据挖掘运用bayes算法进行分类预测题目《数据挖掘：运用Bayes算法进行分类预测》1. 引言数据挖掘作为一种重要的数据分析工具，应用广泛，其中分类预测是其中的一个重要分支。
Bayes算法作为经典的分类预测方法之一，在实际应用中具有重要的意义。
本文将针对数据挖掘中Bayes算法的分类预测进行深入探讨，帮助读者更深入地理解该主题。
2. 数据挖掘的基本概念数据挖掘是一种从大量数据中发现未知的模式和规律的过程，旨在为决策提供有用的信息支持。
这些模式和规律可以帮助用户发现数据的内在联系，辅助用户进行决策和未来发展的规划。
分类预测是数据挖掘中的一个重要任务，它通过对已知类别的样本进行学习，然后根据学习到的模型对新样本进行分类预测。
3. Bayes算法的原理和应用Bayes算法是一种基于概率的分类方法，它基于贝叶斯定理，利用已知的样本信息来预测新的样本所属的类别。
具体而言，Bayes算法假设每个特征与类别之间相互独立，并基于该假设计算每个类别下样本的概率，并根据概率大小确定样本所属的类别。
该算法简单易懂，且在很多实际应用中取得了良好的效果，因此备受青睐。
4. Bayes算法在分类预测中的应用Bayes算法在各个领域都有广泛的应用，例如垃圾邮件识别、疾病预测、情感分析等。
在垃圾邮件识别中，Bayes算法可以通过分析邮件内容和发件人等信息，判断一封邮件是否是垃圾邮件；在疾病预测中，可以根据患者的各项指标和病史，预测患者是否患有某种疾病；在情感分析中，可以根据文本内容判断其所表达的情感是积极的、消极的还是中立的。
这些应用充分展示了Bayes算法在分类预测中的重要作用。
5. 个人观点和理解个人认为Bayes算法作为一种基于概率的分类方法，其在数据挖掘中具有重要的应用价值。
它简单易懂，计算效率高，且在很多实际应用中表现出色。
然而，Bayes算法也有其局限性，例如对特征之间的独立性要求较高，且在样本类别不平衡时表现较差。
数据挖掘主讲教师：钟将E-mail: zhongjiang@第7章分类和预测⏹什么是分类？什么是预测?关于分类和预测的问题⏹用判定树归纳分类⏹贝叶斯分类⏹后向传播分类⏹基于源自关联规则挖掘概念的分类⏹其他分类方法⏹预测⏹分类法的准确性分类与预测⏹分类:❑预测分类标号⏹预测:❑建立连续值函数模型⏹典型应用数据分类—一个两步过程⏹模型建立: 描述预定的数据类集⏹模型使用:为了将来或未知的对象分类分类和预测的问题(1): 数据准备⏹数据清理⏹相关性分析⏹数据变换分类和预测的问题(2):比较分类方法⏹预测的准确率⏹速度⏹强壮性⏹可伸缩性⏹可解释性第7章分类和预测⏹什么是分类？什么是预测?⏹用判定树归纳分类⏹贝叶斯分类⏹后向传播分类⏹基于源自关联规则挖掘概念的分类⏹其他分类方法⏹预测⏹分类法的准确性用判定树归纳分类⏹判定树❑一个类似流程图的树结构❑每个内部节点表示在一个属性上的测试❑每个分支代表一个测试输出❑每个树叶节点代表类或类分布⏹判定树的产生包含两个方面❑树的构造❑树的剪枝⏹判定树的使用: 对未知样本分类❑样本的属性值在判定树上测试输出: 概念“buys_computer ”的判定树age?overcast student?credit rating?no yes fair excellent <=30>40nonoyesyesyes30..40判定树归纳算法⏹基本算法(贪心算法)❑自顶向下递归的各个击破方式构造判定树❑开始，所有的训练样本在根部❑属性分类(假如是连续值, 属性首先离散化)❑基于选定的属性递归的形成每个划分❑选择属性基于启发式或统计式策略(比如, 信息增益)⏹停止划分的条件❑给定节点的所有样本属于同一类❑没有剩余属性可以用来进一步划分样本–使用多数表决❑没有样本剩余由判定树提取分类规则⏹以IF-THEN形式表示分类规则⏹对从根到树叶的每条路径创建一个规则⏹沿着给定路径上的每个属性-值对形成规则前件的一个合取项⏹叶结点包含类预测⏹规则易于理解⏹例子IF age= “<=30”AND student= “no”THEN buys_computer= “no”IF age= “<=30”AND student= “yes”THEN buys_computer= “yes”IF age= “31…40”THEN buys_computer= “yes”IF age= “>40”AND credit_rating= “excellent”THEN buys_computer = “yes”IF age= “>40”AND credit_rating= “fair”THEN buys_computer= “no”分类中避免过分适应数据问题⏹产生的判定树会出现过分适应数据的问题❑由于数据中的噪声和孤立点，许多分枝反应的是训练数据中的异常❑对新样本的判定很不精确⏹两种方法❑先剪枝❑后剪枝防止分类中的过分适应❑先剪枝通过提前停止树的构造——如果在一个节点划分样本将导致低于预定义临界值的分裂（e.g. 使用信息增益度量)。
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：・分类（Classification）・估值（Estimation）・预言（Prediction）・相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）・聚集（Clustering）・描述和可视化（DescriptionandVisualization）・复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)2.数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘・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；后三种属于间接数据挖掘3.各种分析方法的简介・分类（Classification）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。
例子：a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险b.分配客户到预先定义的客户分片注意：类的个数是确定的，预先定义好的・估值（Estimation）估值与分类类似，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；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子：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realestate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（Score0~1）。
然后，根据阈值，将贷款级别分类。
・预言（Prediction）通常，预言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。
数据挖掘英语随着信息技术和互联网的不断发展，数据已经成为企业和个人在决策和分析中不可或缺的一部分。
而数据挖掘作为一种利用大数据技术来挖掘数据潜在价值的方法，也因此变得越来越重要。
在这篇文章中，我们将会介绍数据挖掘的相关英语术语和概念。
一、概念1.数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是一种从大规模数据中提取出有用信息的过程。
数据挖掘通常包括数据预处理、数据挖掘和结果评估三个阶段。
2.机器学习（Machine Learning）机器学习是一种通过对数据进行学习和分析来改善和优化算法的方法。
机器学习可以被视为是一种数据挖掘的技术，它可以用来预测未来的趋势和行为。
3.聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析是一种通过将数据分组为相似的集合来发现数据内在结构的方法。
聚类分析可以用来确定市场细分、客户分组、产品分类等。
4.分类分析（Classification Analysis）分类分析是一种通过将数据分成不同的类别来发现数据之间的关系的方法。
分类分析可以用来识别欺诈行为、预测客户行为等。
5.关联规则挖掘（Association Rule Mining）关联规则挖掘是一种发现数据集中变量之间关系的方法。
它可以用来发现购物篮分析、交叉销售等。
6.异常检测（Anomaly Detection）异常检测是一种通过识别不符合正常模式的数据点来发现异常的方法。
异常检测可以用来识别欺诈行为、检测设备故障等。
二、术语1.数据集（Dataset）数据集是一组数据的集合，通常用来进行数据挖掘和分析。
2.特征（Feature）特征是指在数据挖掘和机器学习中用来描述数据的属性或变量。
3.样本（Sample）样本是指从数据集中选取的一部分数据，通常用来进行机器学习和预测。
4.训练集（Training Set）训练集是指用来训练机器学习模型的样本集合。
5.测试集（Test Set）测试集是指用来测试机器学习模型的样本集合。
cog一级功能和二级功能分类Cog一级功能和二级功能分类一、Cog一级功能分类1. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）- 文本识别与解析（Text Recognition and Parsing）：能够识别和解析输入的文本，提取其中的关键信息。
- 文本生成与合成（Text Generation and Synthesis）：能够根据输入的要求和条件生成符合语法规则且意义明确的文本。
- 语义理解与推理（Semantic Understanding and Reasoning）：能够理解文本的语义，并进行推理和逻辑分析。
2. 计算机视觉（Computer Vision）- 图像识别与分类（Image Recognition and Classification）：能够识别和分类输入的图像，识别其中的对象、场景或特征。
- 目标检测与跟踪（Object Detection and Tracking）：能够检测和跟踪图像或视频中的目标，并标注其位置和轨迹。
- 图像生成与合成（Image Generation and Synthesis）：能够根据输入的条件和要求生成新的图像，具有一定的创造性。
3. 机器学习与深度学习（Machine Learning and Deep Learning） - 模型训练与调优（Model Training and Tuning）：能够根据给定的数据集训练模型，并通过调优提高模型的性能。
- 特征提取与降维（Feature Extraction and Dimensionality Reduction）：能够从原始数据中提取有用的特征，并降低数据的维度。
- 模型评估与预测（Model Evaluation and Prediction）：能够评估模型的性能，对新的数据进行预测并给出相应的概率或置信度。
4. 自动化与控制（Automation and Control）- 过程监测与控制（Process Monitoring and Control）：能够监测和控制系统或过程的状态和行为，实现自动化的控制和优化。
根据数据科学常用术语中英文对照表，给出10个例子。
根据数据科学常用术语中英文对照表，给出10个例子1. 数据（Data）：指以数字、文本、图像等形式记录的事实或观测结果，是进行数据分析和挖掘的基础。
2. 数据挖掘（Data Mining）：通过使用算法和技术从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程。
3. 机器研究（Machine Learning）：一种人工智能领域的技术，通过从数据中研究并自动调整模型来实现任务的自动化。
4. 预测分析（Predictive Analytics）：利用历史数据和模型来预测未来事件或趋势的分析方法。
5. 聚类分析（Cluster Analysis）：一种无监督研究算法，用于将相似的数据点分组成聚类。
6. 回归分析（Regression Analysis）：利用统计模型来探索变量之间的关系，并预测一个或多个连续变量的方法。
7. 数据可视化（Data Visualization）：以图表、图形和其他可视化方式将数据呈现出来，以帮助用户更直观地理解数据。
8. 特征工程（Feature Engineering）：对原始数据进行转换、选择和创造，以提取有用的特征，从而改善机器研究算法的性能。
9. 自然语言处理（Natural Language Processing）：利用计算机对人类语言进行处理和理解的技术，通常用于文本挖掘和情感分析。
10. 数据清洗（Data Cleaning）：对数据集进行去除噪声、纠正错误和处理缺失值等操作，以提高数据质量和准确性。
以上是根据数据科学常用术语中英文对照表给出的10个例子。
这些术语在数据科学领域中常被使用，并且对于理解和应用数据科学非常重要。
《大数据挖掘及应用》课程教学大纲一、课程基本情况表1 课程基本情况表二、课程简介(中英文版)《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术院智能科学技术的必修课，是掌握数据分析能力的一门重要基础课程。
本课程首先讲授了数据分析的基本知识概念、数据分析预处理的手段，接着从数据分析方法的角度，介绍了数据挖掘关联分析、分类以及聚类三大类算法的基本知识、必要理论基础以及一些经典的数据挖掘算法。
通过对本门课程的学习,学生能够系统地获得数据分析方法的基本概念和理论技术，掌握关联规则分析、分类和聚类等数据挖掘算法,从而使学生学会利用数据预处理和数据挖掘的技术去分析和解决不同行业应用领域中对数据进行处理和获取知识的问题，对培养学生形成良好的计算机科学技术和人工智能领域知识的运用能力有很大的帮助。
《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术学院智能科学与技术专业的必修课，是培养学生具备数据分析能力的重要专业课程。
本课程教学内容涵盖了数据分析从特征提取，特征工程直至模型构建和可视化的全流程。
具体包括数据分析的基本知识概念，各种不同数据分析预处理的手段，以及不同类型的经典数据分析方法，如数据分析的关联分析、无标签分析以及有标签分析三大类算法的基本知识和理论原理。
和实际工程应用中的数据仓库基础知识介绍。
三、课程目标通过本课程的学习,使学生系统地获得数据挖掘基本知识和基本理论；本课程重点学习关联规则挖掘算法、分类和聚类算法，并注重培养学生熟练的编程能力和较强的抽象思维能力﹑逻辑推理能力﹑以及从海量数据中挖掘知识的能力，有助于学生能够利用相关算法去分析法和解决一些实际问题,为学习后续课程和进一步增强计算机编程能力奠定必要的算法基础.课程目标对应的学生知识和能力要求如下：课程目标1: 掌握数据挖掘基本概念和数据预处理知识（支撑毕业要求2.2）课程目标2:掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的经典算法，熟悉算法原理和理论基础（支撑毕业要求3.2）课程目标3: 掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的实验评价指标（支撑毕业要求4.2）课程目标4：熟悉分布式与并行计算基本概念及技术知识，能够对各类数据分析算法进行综合运用，具备分析和解决复杂工程实际问题的能力（支撑毕业要求5.3）课程目标5：通过撰写报告和口头表达，具有良好的沟通交流能力（支撑毕业要求10.1）四、“立德树人”育人内涵结合数据挖掘课程的相关教学内容，通过对数据分析算法与应用技术的讲授、课程大作业、前沿技术探讨等教学组织形式，在培养学生的创新意识和复杂工程问题解决能力的同时，培养学生的辩证思维、人工智能伦理和法律意识，以及求真务实精益求精的专业精神，踏实严谨的科学素养和理论联系实际的学习与创新方法，引导学生认识到新一代人工智能技术变革带来的机遇与挑战，爱党爱国，自觉践行社会主义核心价值观，坚定理想信念，勇担时代使命。
