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数据挖掘常见算法精品PPT课件

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数据挖掘算法培训课件(ppt 34页)

数据挖掘算法培训课件(ppt 34页)

8 9
驾龄（X，A）∧被保车辆的价值（X，A）∧车辆用途（X，B）
年投赔保付人金年额龄（（XX，，BB））∧驾车龄（辆X车，型A 0.0934
0.3654 0.4546
10
驾龄（X，B）∧被保车辆车的价辆值用（途X，A）∧车辆用途（X，A）
关联规则挖掘问题：
发现频繁项集
发现所有的频繁项集是形成关联规则的基 础。通过用户给定的最小支持度，寻找所 有支持度大于或等于Minsupport的频繁项 集。
生成关联规则
通过用户给定的最小可信度，在每个最大 频繁项集中，寻找可信度不小于 Minconfidence的关联规则。
如何迅速高效地发现所有频繁项集，是关联规则挖掘的核心问题，也是衡量关联规则挖 掘算法效率的重要标准。
应用市场：市场货篮分析、交叉销售（Crossing Sale）、部分 分类（Partial Classification）、金融服务（Financial Service），以及通信、互联网、电子商务 ······
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3 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.1 关联规则的概念
一般来说，关联规则挖掘是指从一个大型的数据集（Dataset）发现有趣的关联 （Association）或相关关系（Correlation），即从数据集中识别出频繁出现的属性值 集（Sets of Attribute Values），也称为频繁项集（Frequent Itemsets，频繁集）， 然后利用这些频繁项集创建描述关联关系的规则的过程。
生成频繁1项集L1 连接步
剪枝步
生成频繁k项集Lk 重复步骤（2）～（4），直到不能产生 新的频繁项集的集合为止，算法中止。

数据挖掘十大经典算法总结版PPT优选版

数据挖掘十大经典算法总结版PPT优选版
数据挖掘十大经典算法总结版
《数据挖掘领域十大经典算法初探》
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, CART
-------------------------Rough Sets（18）
CART, Classification and Regression Trees。 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(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个 更强的最终分类器 (强分类器)。 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。 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(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个 更强的最终分类器 (强分类器)。 将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。 其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定 每个样本的权值。 将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。 KNN有三个主要的核心元素：标记对象集合，对象之间的相似性度量或者距离度量，最近邻居个数K。 《数据挖掘领域十大经典算法初探》
KNN有三个主要的核心元素：标记对象集合，对象之 间的相似性度量或者距离度量，最近邻居个数K。
非监督。

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

数据挖掘算法介绍ppt课件

数据挖掘算法介绍ppt课件
❖ 粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和 下近似概念这两个精确概念来表示；一个概念（或集合 ）的下近似指的是其中的元素肯定属于该概念；一个概 念（或集合）的上近似指的是其中的元素可能属于该概 念。
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；

《数据挖掘》课程PPT-聚类分析

《数据挖掘》课程PPT-聚类分析

图像处理
1 2 3
图像分割
在图像处理中，聚类分析可以用于将图像分割成 多个区域或对象，以便进行更细致的分析和处理。
特征提取
通过聚类分析，可以提取图像中的关键特征，如 颜色、形状、纹理等，以实现图像分类、识别和 检索。
图像压缩
通过聚类分析，可以将图像中的像素进行聚类， 从而减少图像数据的维度和复杂度，实现图像压 缩。
03 推荐系统
利用聚类分析对用户和物品进行分类，为用户推 荐相似或相关的物品或服务。
02
聚类分析的常用算法
K-means算法
• 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
• · 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
03 基于模型的聚类
根据某种模型对数据进行拟合，将数据点分配给 不同的模型，常见的算法有EM算法、高斯混合模 型等。
聚类分析的应用场景
01 客户细分
将客户按照其特征和行为划分为不同的细分市场， 以便更好地了解客户需求并提供定制化服务。
02 异常检测
通过聚类分析发现数据中的异常值或离群点，以 便及时发现潜在的问题或风险。
生物信息学
基因表达分析
在生物信息学中，聚类分析可以用于分析基因表达数据， 将相似的基因聚类在一起，以揭示基因之间的功能关联和 调控机制。
蛋白质组学分析
通过聚类分析，可以研究蛋白质之间的相互作用和功能模 块，以深入了解生物系统的复杂性和动态性。
个性化医疗
通过聚类分析，可以根据个体的基因型、表型等特征进行 分类，为个性化医疗提供依据和支持。

数据挖掘原理与算法02精品PPT课件

数据挖掘原理与算法02精品PPT课件

2020/10/8
8
数据的选择与整理
没有高质量的数据就不可能有高质量的挖掘结果。为了得 到一个高质量的适合挖掘的数据子集，一方面需要通过数 据清洗来消除干扰性数据，另一方面也需要针对挖掘目标 进行数据选择。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据 集合，缩小处理范围，提高数据采掘的质量。数据选择可 以使后面的数据挖掘工作聚焦到和挖掘任务相关的数据子 集中。不仅提高了挖掘效率，而且也保证了挖掘的准确性。
2020/10/8
3
1.问题定义阶段的功能
KDD是为了在大量数据中发现有用的令人感兴趣 的信息，因此发现何种知识就成为整个过程中第 一个也是最重要的一个阶段。
在问题定义过程中，数据挖掘人员必须和领域专 家以及最终用户紧密协作
一方面了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清 用户要求，确定挖掘的目标等要求；
本章也对KDD系统项目的过程化管理、交互式数据挖掘过 程以及通用的KDD原型系统进行讨论，使读者从软件项目 管理角度来更好地理解KDD过程。最后对数据挖掘语言的 类型和特点进行介绍。

2020/10/8
2
知识发现是一个系统化的工作
从源数据中发现有用知识是一个系统化的工作。 首先必须对可以利用的源数据进行分析，确定合 适的挖掘目标。然后才能着手系统的设计和开发。
2020/10/8
7
数据清洗与预处理
在开始一个知识发现项目之前必须清晰地定义挖掘目标。虽然挖掘的 最后结果是不可预测的，但是要解决或探索的问题应该是可预见的。 盲目性地挖掘是没有任何意义的。如果所集成的数据不正确，数据挖 掘算法输出的结果也必然不正确，这样形成的决策支持是不可靠的。 因此，要提高挖掘结果的准确率，数据预处理是不可忽视的一步。

数据挖掘算法培训课件PPT(共 34张)


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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.3 分类技术
分类技术或分类法（Classification）是一种根据输入样本集建立类别模型，并按照类 别模型对未知样本类标号进行标记的方法。
根据所采用 的分类模型
不同
基于决策树模型 的数据分类
基于案例推理的 数据分类
基于神经网络模 型的数据分类
频繁模式树增长算法（Frequent Pattern Tree Growth）采用分而治之的基本思想，将数据库中的 频繁项集压缩到一棵频繁模式树中，同时保持项集之间的关联关系。然后将这棵压缩后的频繁模式 树分成一些条件子树，每个条件子树对应一个频繁项，从而获得频繁项集，最后进行关联规则挖掘。
FP-Growth算法由以下步骤组成：
虽然关联规则挖掘可以发现项目之间的有趣关系，在某些情况下，隐藏的变量可能会 导致观察到的一对变量之间的联系消失或逆转方向，这种现象就是所谓的辛普森悖论 （Simpson’s Paradox）。
为了避免辛普森悖论的出现，就需要斟酌各个分组的权重，并以一定的系数去消除以 分组数据基数差异所造成的影响。同时必须了解清楚情况，是否存在潜在因素，综合 考虑。
4 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
图3-10 项集的格
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
生成频繁1项集L1 连接步

《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


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)

型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
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。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
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过程。 • 数据分析数据一般以文件形式或者单个数据库的方式组织
，而数据挖掘必须建立在数据仓库或是分布式存储的基础 之上。 • 大数据挖掘是传统手工业式的数据分析的现代大工业形式 。
Web挖掘
• 基于互联网的挖掘（Web挖掘）是利用数据挖掘技术从互 联网上的文档中及互联网服务上自动发现并提取人们感兴 趣的信息。
CRIAP-DM数据挖掘过程示意图
• 业务理解 • 数据理解 • 数据准备 • 建模 • 评估 • 部署
数据挖掘的评估
• 准确性 • 性能 • 功能性 • 可用性 • 辅助功能
数据挖掘的应用发展
• 营销领域的零售业 • 直效行销界 • 制造业 • 业务金融保险 • 通信业 • 医疗服务业 • 各种政府机关
数据挖掘的应用发展
• 尿不湿和啤酒 • 某百货零售企业将强大的数据挖掘软件用在销售数据库上
，得出了一个有意思的结论，那些前来为周末采购啤酒的 男性客户往往会想起妻子让他们买纸尿裤，或者那些周末 前来购买纸尿裤的男性客户会同时为自己购买啤酒，所以 他们会将两种商品都放入购物车里。于是该零售企业很快 将销售纸尿裤和啤酒的柜台放到不远的地方，进而销售量 大增。
}else{ if(obj.财富>=1000000000) then{ print(+”是高富"); }else{ print(+"是屌丝")• （1）我们先根据训练子集形成一个初始的决策树。 • （2）如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择
一些例外加入到训练子集中。 • （3）重复该过程一直到形成正确的决策集。
分类算法：神经网络
• 神经网络是通过对人脑的基本单元————神经元的建模 和链接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种 具有学习、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系 统。
神经元结构
分类算法：神经网络
• 简单BP神经网络
大数据挖掘
2013-4-18
大数据处理技术的重要性
Gartner(高德纳）公司研究 认为，新产生的数据量每年 正以50%的速度递增，而这 个速度使得每年新增的数据 量不到两年就会翻一番。
大数据的基本特点
大量化(Volume) 多样化(Variety) 快速化 (Velocity) 价值(Value)
数据挖掘研究发展
• 对于大规模数据的存储、管理和使用，包括在分布式环境 上建立数据仓库的方式方法。
• 知识发现语言的形式化描述和算法，既研究专门用于知识 发现的数据挖掘语言。
• 数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现的过程能够更 容易被用户理解，业便于在知识发现的过程中进行人机交 互。
• 生物信息和基因的数据挖掘。 • Web数据挖掘的各个方面。
蠓虫分类问题可概括叙述如下：生物学家试图对两种蠓虫（Af与Apf）进行 鉴别， 依据的资料是触角和翅膀的长度，已经测得了9 支Af和6 支Apf 的数据如下 ： Af: (1.24,1.27)，(1.36,1.74) ，(1.38,1.64) ，(1.38,1.82) ，(1.38,1.90) ， (1.40,1.70) ， (1.48,1.82) ，(1.54,1.82) ，(1.56,2.08). Apf: (1.14,1.82)，(1.18,1.96) ，(1.20,1.86) ，(1.26,2.00) ，(1.28,2.00) ， (1.30,1.96). 现在的问题是： （i ）根据如上资料，如何制定一种方法，正确地区分两类蠓虫。 （ii ）对触角和翼长分别为(1.24,1.80) ，(1.28,1.84) 与(1.40,2.04) 的3 个标 本，用所得到的方法加以识别。
• 可分为三类：内容挖掘 结构挖掘 用户访问模式挖掘
数据挖掘的基本流程
• 信息收集 • 数据集成 • 数据规约 • 数据清理 • 数据变换 • 数据挖掘过程 • 模式评估 • 知识表示
数据规约，数据清理，数据变换 又合称数据预处理。在数据挖掘 中，至少60%的费用可能花费在 信息收集阶段，而其中至少60% 以上的精力和时间花在数据预处 理的过程中。
数据挖掘的应用发展
• Target和怀孕预测指数
• 美国一名男子闯入他家附近的一家美 国零售连锁超市Target店铺（美国第 三大零售商塔吉特）进行抗议："你 们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和 童车的优惠券。"店铺经理立刻向来 者承认错误，但是其实该经理并不知 道这一行为是总公司运行数据挖掘的 结果。如图2-1所示。一个月后，这 位父亲来道歉，因为这时他才知道他 的女儿的确怀孕了。Target比这位父 亲知道他女儿怀孕的时间足足早了一 个月。
分类算法应用
• 直邮营销 • 客户流失模型 • 垃圾邮件处理 • 信用卡分级
分类算法
• 基于决策树的分类算法 • 决策树其叶节点是类别名称，中间节点是带有分枝的属性
，每个分枝对应该属性的某一可能值。
if(obj.相貌==‘ 帅’) then{ if(obj.财富>=1000000000) then{ print(+"高富帅"); }else{ print(+“是帅哥");
数据挖掘十大经典算法
• C4.5 一种分类决策树算法 • The K-means algorithm即k-means算法 • SVM（Support Vector Machine) 支持向量机 • The Apriori Algorithm • 最大期望(EM)算法 • PageRank • AdaBoost • KNN,K最近邻分类算法 • Naive Bayes朴素贝叶斯 • CART，分类与回归树
大数据的基本特点
• 数据的可验证性(Verification) • 可变性(Variability) • 真实性(Veracity) • 邻近性(Vicinity)
从数据分析到数据挖掘
• 数据本身不同（数据量的不同，数据类型的不同） • 数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知
识。 • 数据分析有明确目标的特点，数据挖掘是一个知识发现的