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大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第2章 分类

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数据挖掘第一与第二章PPT课件

数据挖掘第一与第二章PPT课件
散的目标变量；回归，用于预测连续的目标变 量。
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、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.

数据挖掘PPT2

数据挖掘PPT2
•18
数据转换
所谓数据转换就是将数据转换或归并成一 个适合数据挖掘的描述形式。
数据转换包含以下处理内容：
•19
数据变换
平滑：去除数据中的噪声 （分箱、聚类、回归） 聚集（合计处理）：对数据进行总结或合计
操作。例如：每天销售额（数据）可以进行合 计操作以获得每月或每年的总额。这一操作常 用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
为什么要预处理数据？
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程 中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪 声、不完整，甚至是不一致数据进行数据 挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提 高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高 数据挖掘所获模式知识质量的目的。
•1
为什么要预处理数据？
现实世界的数据是“肮脏的”
不完整的：有些感兴趣的属性缺少属性值
箱3：29，29，29
用箱边界平滑：
箱1：4，4，15
箱2：21，21，24
箱3：25，25，34
•12
如何处理噪声数据
聚类方法：
通过聚类分析可帮助发现异常数据，相似或相 邻近的数据聚合在一起形成了各个聚类集合， 而那些位于这些聚类集合之外的数据对象，自 然而然就被认为是异常数据。
•13
等等
•11
数据平滑的分箱方法
给定一个数值型属性price:
price的排序后数据（单位：美元）：4，8，15，21， 21，24，25，28，34
划分为（等深的）箱：
箱1：4，8，15
箱2：21，21，24
箱3：25，28，34
用箱平均值平滑：
箱1：9，9，9
箱2：22，22，22
•7
如何处理空缺值
人工填写空缺值：工作量大，可行性低 使用一个全局变量填充空缺值：对一个属性的

数据挖掘ppt课件(2024)

数据挖掘ppt课件(2024)

医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理

《数据挖掘》之分类和预测PPT(37张)

《数据挖掘》之分类和预测PPT(37张)

G(A a ) I( is 1 ,n s 2 ,.s m .) .E ,(A )
具有高信息增益的属性，是给定集合中具有高区分度 的属性。所以可以通过计算S中样本的每个属性的信 息增益，来得到一个属性的相关性的排序。
age youth youth middle_aged senior senior senior middle_aged youth youth senior youth middle_aged middle_aged senior
buys_computer = “yes” IF age = “senior” AND credit_rating = “fair” THEN buys_computer =
“no”
可伸缩性与决策归纳树
分类挖掘是一个在统计学和机器学习的领域也 被广为研究的问题，并提出了很多算法，但是 这些算法都是内存驻留的
分类和预测
分类 VS. 预测
分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描 述重要数据类或预测未来的数据趋势 的模型
分类：
预测类对象的分类标号（或离散值） 根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据
，并用来分类新数据
预测：
建立连续函数值模型 比如预测空缺值，或者预测顾客在计算机设备上的花费
4. 对测试属性每个已知的值，创建一个分支， 并以此划分元组
5. 算法使用同样的过程，递归的形成每个划分 上的元组决策树。一旦一个属性出现在一个 节点上，就不在该节点的任何子节点上出现
6. 递归划分步骤停止的条件
划分D（在N节点提供）的所有元组属于同一类 没有剩余属性可以用来进一步划分元组——使用多数表决 没有剩余的样本 给定分支没有元组，则以D中多数类创建一个树叶

大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念

大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念

1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景

数据挖掘——第二章认识数据PPT课件

数据挖掘——第二章认识数据PPT课件

合计
200
1
100
Mo＝商品广告
定序数据：中位数（median）
• 排序后处于中间位置上的值
• 用Me表示 • 不受极端值的影响
• 主要用于定序数据，也可用数值型数据， 但不能用于定类数据
• 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小
，即
最小 n
Xi Me
i 1
中位数
中位数位置N1 2
Me 12XNX21N2当 NX为 N2奇 1 数 当 时N为偶数时
• 定类尺度（列名尺度）：按照事物的某种 属性对其进行平行的分类或分组。
– 例：人口的性别（男、女）；企业的所有制性 质（国有、集体、私营等）
• 计量层次最低 • 对事物进行平行的分类 • 各类别可以指定数字代码表示 • 具有=或的数学特性 • 数据表现为“类别”
定类尺度
• 定类尺度只测度了事物之间的类别差，而对各 类之间的其他差别却无法从中得知，因此各类 地位相同，顺序可以任意改变。
四种计量尺度的比较
四种计量尺度的比较
定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度
分类（＝，≠ ）
√
√
√
√
排序（ < ，> )
√
√
√
间距（ + ，- ）
√
√
比值（ × ，÷）
√
“√”表示该尺度所具有的特性
四种计量尺度的区别与联系
• 高层次的计量尺度具有低层次计量尺度的全部特 性，但反之不行
• 可将高层次计量尺度的计量结果转换为低层次计 量尺度的计量结果，但不能反过来
• 对事物分类的同时给出各类别的顺序 • 比定类尺度精确 • 不仅可以测度类别差（分类），还可以测

数据挖掘PPT全套课件

数据挖掘PPT全套课件

记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘

《数据挖掘》课件

《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学

数据挖掘方法PPT课件

数据挖掘方法PPT课件

第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络具体实现过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络具体实现过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
XOR问题的BP模型建立
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
XOR问题的BP模型建立
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
评价分四级： v—非常好， g—好， a— 一般， b—差
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
有关概念——神经元的定义
有关概念——常见几种映射函数
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
有关概念——常见几种映射函数：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络

大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)

大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。

《数据挖掘基础及其应用》课件第2章

《数据挖掘基础及其应用》课件第2章

第2章 数据
3.序列数据 记录型数据与图数据都忽视了时间和空间因素,而序列 数据的特点是强调顺序关系,其信息提取与模式解释需要兼 顾顺序关系。典型的序列数据包括时间序列数据、遗传序列 数据及空间序列数据等。 (1)时间序列数据:在不同时间上收集的数据,用于描述与 刻画事物随时间变化的情况,反映了某一事物、现象等随时 间的变化状态或程度。很多计量经济学的模型也用到了时间 序列数据。
合,其中记录之间不存在明显的关联关系,而且每个记录具有 相同的属性。这些特性使得数据可以采用表格或者矩阵的 形式来展示与存储,例如关系型数据库中的数据表格都属于 记录型数据。典型的记录型数据包括表格数据、事务数据、 数据矩阵、词频矩阵等,如图2-2所示。
第2章 数据
图2-2-典型的记录型数据
第2章 数据
交易事务数据(又称购物篮数据)是一类特殊的记录型数 据,其中每一个事务(记录)包含顾客某次所购买商品的集合, 例如图2-2(b)中就是某超市5条交易事务数据,每一行表示一 条交易事务,所对应的表格记录该交易事务所包含的商品。
第2章 数据
2.图数据 图数据是指包含数据对象之间存在关联关系的数据,其 中图节点表示数据对象,边表示对应的数据对象之间存在一 定的关联关系。记录型数据对象具有都不存在关联性的特 点,而图数据比记录型数据包含更多的信息。 在生物网络中,基因采用节点表示,基因之间的相互作用 利用边来表示,如图1 8所示。
第2章 数据
定义2.6(严格定义) 相似度是一个函数f,给定数据对象a、 b,相似度函数f 刻画数据对象之间的相似程度,同时应满足如 下三个条件:
(1)非负性,即f(a,b)≥0; (2)对称性,即f(a,b) =f(b,a); (3)有界性,即f(a,b) ∈[0,1]。 相似度与相异度的区别与联系如图2-3所示。

数据挖掘分类精品PPT课件

数据挖掘分类精品PPT课件
Unsupervised learning (clustering) The class labels of training data is unknown Given a set of measurements, observations, etc. with the aim of establishing the existence of classes or clusters in the data
主要内容
分类和预测 贝叶斯分类、神经网络分类 预测
2020/10/17
Data Mining: Concepts and Techniques
1
Classification vs. Prediction
Classification 主要用于对离散的数据进行预测 分为两步：
根据训练集，构造分类模型（训练集中每个元组的分类标号事先已经 知道）
2020/10/17
Data Mining: Concepts and Techniques
3
Classification Process (1): Model Construction
Training Data
Classification Algorithms
NAME RANK
YEARS TENURED
模型使用阶段: for classifying future or unknown objects 估计模型的准确性 用一些已知分类标号的测试集和由模型进行分类的 结果进行比较 两个结果相同所占的比率称为准确率 测试集和训练集必须不相关 如果准确性可以接受的话, 使用模型来对那些不知道分 类标号的数据进行分类。
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’

数据挖掘精品课件

数据挖掘精品课件

K最近邻居算法（KNN）

K Nearest neighbor(KNN)

训练样本用n维数值属性描述。每个样本代表n维 空间的一个点。所有的训练样本都放在n维模式 空间中。给定一个样本，k-最临近分类法搜索模 式空间，找出最接近未知样本的k个训练样本。 通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取 和待分类元组距离最近的K个训练数据，K个数 据中哪个类别的训练数据占多数，则待分类元组 就属于哪个类别。
Precision j
TPj TPj FPj
,1 j m
6、常用的评价准则——F-measure

F-measure：是查全率和查准率的组合表达式
F measure j
(1 2 ) Recall j Precision j Recall j Precision j
2
,1 j m
β是可以调节的，通常取值为1
6、常用的评价准则——G-mean（几何均值）

几何均值 ：是各个类别的查全率的平方根
G mean
Re call j
j1
m
分类器性能的表示
分类器性能的表示方法类似信息检索系统的评价方法，可 以采用OC曲线和ROC曲线、混淆矩阵等。 定义 给定一个类Cj和一个数据库元组ti，ti可能被分类器判 定为属于Cj或不属于Cj，其实ti本身可能属于Cj或不属于Cj， 这样就会产生如下一些情况： 真正: 判定ti在Cj中，实际上的确在其中。 假正: 判定ti在Cj中，实际上不在其中。 真负: 判定ti不在Cj中，实际上不在其中。 假负: 判定ti不在Cj中，实际上的确在其中。 在上述定义的基础上，人们经常使用OC曲线和ROC曲线表 示“假正”和“真正”的关系。OC曲线通常用于通信领域 来测试误报率。OC曲线的水平轴一般表示“假正”的百分 比，另外一个轴表示“真正”的百分比。
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2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
• 应用模
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
1.决策树工作原理 通过提出一系列精心构思的关于检验记录属性的问题，解决分类问题。 类问题的决策树，树中包含三种节点： *根节点 没有进边，有0条或更多条出边； *内部节点 有一条进边，有2条或更多条出边； *叶节点有一条进边，没有出边。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
1案例：如何解决文章主题关键字与搜索引擎关键字带来的检索结果差异
• 在网页学术性判定方面,提出了基于贝叶斯算法的网页学术性判断算法, 通过对网页内容、 格式、结构三个维度的分析,完成网页学术性的判定;在分类方面,以中图法的分类大纲作为 分类目录,提出了基于改进空间向量模型的学术网页分类算法,通过利用网页主题关键字构 建网页向量空间,最后实现了网页的正确分类。通过两个关键算法,在系统中的网页主题提 取部分,采用Html Parser技术与正则表达式相结合的网页主题提取算法,实现对抓取的网页 主题内容的获取。
一个数据集，包含两个不同类的样本，分别用小黑加号块和小圆圈表示。数据集是线性可分的，即能找到一个 超平面，使得所有小黑方块位于这个超平面的一侧，所有小圆圈在它的另一侧。如图所示，可看到这种超平面可 能存在无穷多个。通过检验样本运行效果，分类器要从这些超平面中选一个作为它的决策边界。
2.3 支持向量机
有穷举覆盖。它确保每一条记录都至少被规则集里的一条规则覆盖。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.1 规则分类器
r1: （胎生=否）∧（飞行动物=是） 鸟类 r2: （胎生=否）∧（水生动物=是） 鱼类 r3: （胎生=是）∧（体温=恒温） 哺乳动物 r4: （胎生=否）∧（飞行动物=否） 爬行类 r5: （水生动物=半） 两栖类
在训练阶段，要根据从训练数据中收集的信息，对Ｘ和Ｙ的每一种组合学习后验概率 Ｐ(Ｙ|Ｘ)。知道这些概率后，通过找出使后验概率Ｐ(Ｙ|Ｘ)最大的类Ｙ可以对测试记录 Ｘ进行分类。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.2 分类中贝叶斯定理的应用
二元变量 分类变量 连续变量 类变量
序号
有房
婚姻状况 年收入
大数据应用人才培养系列教材
数据挖掘基础
大数据应用人才培养系列教材
第二章 分类
2.1 分类概述 2.2 贝叶斯决策与分类器 2.3 支持向量机 2.4 分类在实际场景中的应用案例 作业与练习
2.1 分类概述
2.1.1 分类基本概念
第二章 分类
定义：分类是一种重要的数据分析形式。根据重要数据类的特征向量值及其他约束条件，建 立分类函数或分类模型。
2.朴素贝叶斯分类器如何工作 分类测试记录时，朴素贝叶斯分类器对每个类Ｙ计算后验概率：
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.3 分类中朴素贝叶斯的应用
朴素贝叶斯分类法使用两种方法估计连续属性的类条件概率。 （1）可以把每一个连续的属性离散化，然后用相应的离散区间替换连续属性值。 （2）可以假设连续变量服从某种概率记录，然后使用训练数据估计分布的参数。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.1 规则分类器
• 基于规则的分类器是使用一组“if…then…”规则来对记录进行分类的技术。 • 基于规则的分类器产生的规则集有两个重要性质： • 1.互斥性 如果规则集中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集中的规则是
互斥的。 • 2.穷举性 如果属性值任一种组合，规则集中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集具
3.朴素贝叶斯分类器特征 1）在面对孤立的噪声点，朴素贝叶斯分类器性能影响不大； 2）面对无关属性，朴素贝叶斯分类器性能同样影响不大； 3）相关属性可能降低朴素贝叶斯分类器的性能。
大数据应用人才培养系列教材
第二章 分类
2.1 分类概述 2.2 贝叶斯决策与分类器 2.3 支持向量机 2.4 分类在实际场景中的应用案例 作业与练习
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
4.决策树归纳的学习算法必须解决两个问题 （1）训练记录分裂 （2）停止分裂过程 案例:Web 机器人检测
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
5.决策树归纳的特点
（1）决策树归纳是不用假设类和其它属性服从某一分布概率，是一种构建分类模型的非参数方法。 （2）找到最佳的决策树即决策树获得的不是全局最优，是每个结点的局部最优决策。 （3）决策树建立后，未知样本分类很快。而已开发构建的决策树技术计算成本不高，就算训练集很大，也能快
分类模型可以用于描述性建模和预测性建模。
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题一般方法
第二章 分类
• 分类法是一种根据输入数据集建立分类模型的系统方法。它包括决策树分类法、基于 规则的分类法、支持向量机分类法、朴素贝叶斯分类法、神经网络等分类法。
• 解决分类问题的一般方法。第一步，建立一个模型。这需要有一个训练样本数据集作 为预先的数据集或概念集，通过分析属性/特征描述等构成的样本（也可以是实体等）建 立模型。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
2案例：甄别新金融交易方式的欺诈行为
中国工商银行建立基于大数据技术金融交易反欺诈系统，针对欺诈的不同场景，给系统采取不同的分析维度，在海量 的基础数据池中，通过对客户、产品、商户、渠道等多维度，提炼出近1000个指标、3000多个特征量。让金融交 易行为的流程数据化，构建智能模型，为精准打击欺诈交易奠定基础。在对每个客户的历史交易的行为数据，提 炼近3000多的风险特征，结合运用决策树、支持向量机、逻辑回归、神经网络等方法，构建出不同的欺诈识别模 型、识别最新欺诈模型。如图反欺诈模型
第二章 分类
2.1 分类概述 2.2 贝叶斯决策与分类器 2.3 支持向量机 2.4 分类在实际场景中的应用案例 作业与练习
2.4 分类在实际场景中的应用案例
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
1案例：如何解决文章主题关键字与搜索引擎关键字带来的检索结果差异 2案例：甄别新金融交易方式的欺诈行为 3案例：在线广告推荐中的分类
2.3 支持向量机
2.3.2 线性支持向量机SVM
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• SVM算法是从线性可分情况的最优分类超平面提出的。最优分类面是指要求分类超平面 不但能将两类样本点无错误地分开，而且要使两类的分类空隙最大。
2.3 支持向量机
2.3.2 非线性支持向量机SVM
第二章 分类
SVM应用到具有非线性决策边界数据集上的方法，关键是在于将数据从原先的坐标空间x变换到一个新的 坐标空间Ø（x）中，然后在新的坐标空间中使用一个线性的决策边界划分样本。
2013年12月5日，某客户的万事达卡短短15分钟内，在美国沃尔玛超市内发生非密码验证的POS刷卡交易14笔，累 计交易金额10250美元。交易金额大、交易频繁等于客户日常行为习惯不符，14笔交易被系统拦截，后经核实发 现这14笔交易系嫌疑人盗刷，不是客户本人消费。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
2.3.1 最大边缘超平面
第二章 分类
• SVM最基本的任务就是在分开数据超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔 超平面使两个平行超平面的距离最大化，平行超平面间的距离或差距越大，分类器 的总误差越小。
• 分类的过程是一个机器学习的过程。设样本属于两个类，用该样本训练SVM得到的 最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量。
1.模型过分拟合的形成 所谓模型过分拟合是指训练数据拟合度过高的模型。 2.处理决策树归纳中的过分拟合 在这介绍两种决策树归纳上避免过分拟合的策略： （1）先剪枝（提前终止） （2）后剪枝（过程修剪）
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大数据应用人才培养系列教材
第二章 分类
2.1 分类概述 2.2 贝叶斯决策与分类器 2.3 支持向量机 2.4 分类在实际场景中的应用案例 作业与练习
速建立模型。 （4）决策树相对其它分类算法更简便，特别是小型的决策树的准确率较高。冗余属性不会对决策树的准确率造
成不利的影响。 （5）决策树算法对于噪声干扰有较强的抗干扰性。 （6）决策树算法通常采用自顶向下的递归划分方法，解决该问题通常是采用样本数小于某个特定阈值时停止分
裂。
2.1 分类概述
2.1.4 模型的过分拟合
1.属性变换 2.非线性支持向量机 3.核函数 4.支持向量机的一般特征 （1）SVM学习问题可表示为凸优化问题，利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。 （2）SVM通过最大化决策边界的边缘来控制模型。 （3）通过对数据中每个分类属性值引入一个哑变量，SVM可应用于分类数据。
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2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
2.如何建立决策树 3.决策树归纳算法
算法2.1给出了称作Treegrowth的决策树归纳算法的框架。该算法的输入是训练记录集A 和属性集B。算法递归地选择最优的属性来划分数据（步骤7），并扩展树的叶节点（步骤 11和步骤12），直到满足结束条件（步骤1）。
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1
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