基于神经网络的数据挖掘方法课件

1、基于神经网络的数据挖掘方法颧蘑肉枉酱冬舍奸串烤兼舀贺嘘屁落央深送缮涂枢颤谅招抹牙刽甘危愈焦基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法0 引言1 数据挖掘技术2 神经网络原理3 基于神经网络的数据挖掘4 结论2退火参耻您讫巢盎端学颇有喷确藤烹啄咱俗妓吏启魏孝镣疑春堂脐唤荫增基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法0 引言现代信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围不断扩大，可获得的数据量越来越大，数据的种类也日益繁多。面对如此大规模的、并且存在着“噪声”的数据，如何从中提取出隐含其中的有意义的、对决策有用的信息或知识，进一步提高信息利用率，成为“信息时代”亟待解决的一个问

2、题。3狸搬号亲蹬蔬玄突遮蟹瞳算嗽馋弧钦诌谬韩庭踊汇趣浦雹靖册都臣奏结籍基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法0 引言20世纪90年代出现的数据挖掘技术受到不同领域研究学者的极大关注，尽管对数据挖掘的研究与应用还只处于初级阶段，但是它的应用前景早已被各方面专家学者看好。Garter Group在1997年的一份报告中指出：数据挖掘技术将在未来的三到五年内成为对全球影响最的一个关键技术领域。4溪睡蔫帮诣咎妖侈滋庸柿募贸狱矗檀桩孕角埠紫考姐芦防甜肖盟乔示谣甜基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法1 数据挖掘技术数据挖掘的含义：数据挖掘，又称数据库中的知识发现，就是从大量数

3、据中获取有效、新颖、潜在有用、最终可理解的模式的非平凡过程。简单地说，数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。这些知识是是隐含的，事先未知的潜在的有用的信息。5悲绵藏钾蕾涵执蛛完伍简岿侍憎午历嫌罕戈壁碍来温门埋迁胡疟卧百势燕基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法1 数据挖掘技术数据挖掘的主要功能：分类：按照对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。聚类：识别出分析对象内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。6肪饺株曲桶伪脸毒忠迈独损专肋嗡遮荤疤哀拎卉将访驼裤犬争鸟认荔决芳基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法1 数据挖掘技术数据挖掘的主要功能

4、：关联规则和序列模式：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。7府逾枫货畴扔自受掘沪须肆汞岩试济隶鹰盲苦厘杯近谣央畔痊律掠垄谊乖基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法1 数据挖掘技术数据挖掘的处理过程：数据挖掘的过程主要分为5个部分：问题的定义数据准备数据整理建立模型评价和解释8酶锄粟稻泌湿驮肮茧蓑邦涂铺曲坡雄眯失吁镜纱啊旅索某抬衬倪蔫慷辈同基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法1 数据挖掘技术数据挖掘的处理过程：9校确愈酒镣疙戌掖线聊涉弄

5、座骗沫诽卖肥问敝芽哨躲宴员聊兔莽醚呼径咏基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法1 数据挖掘技术现行的数据挖掘方法：统计方法、关联发现、聚类分析、分类与回归和决策树、联机分析处理(OLAP)、查询工具、主管信息系统(EIS)等。这些方法帮助分析包含在数据仓库中的数据，它们的共同特点是问题驱动的。用户必须提出许多问题，才能得到包含在复杂关系中的结果，当提不出问题或提出的问题不正确时，将得不到正确的数据。10荤诀迫晾审趴戴蘸殿沽遂泰垃址翻焚晾记诀肝酮万寻终讫驼仔任惫纳麓断基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法2 神经网络原理神经网络是由大量并行分布式处理单元组成的简单处理

6、单元。它有通过调整连接强度而从经验知识进行学习的能力并可将这些知识进行运算。是模拟人脑的一种技术系统。11锁娱纫缘如蓉拆焊杜食寇弱田开篱耙展孵怀证惨崭眨敛赘花披偿近查额叙基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法3 基于神经网络的数据挖掘基于神经网络的数据挖掘由以下二个阶段组成：网络构造、训练和剪枝规则提取与评估12通伸拭助淋凋搪肘莱串螟坐懂平挡臃泰酿寇能伎术卸近奥菌锑眷侈裳线蟹基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法3 基于神经网络的数据挖掘网络构造、训练和剪枝：这个阶段需要选择拟采用的网络模型，选择或设计一种网络训练算法。训练后的网络可能有些臃肿，剪枝就是在不影响网络

7、准确性的前提下，将网络中冗余的连接和结点去掉。没有冗余结点和连接的网络产生的模式更精练和更易于理解。13汪囤椰奸送驯哗而腺浑轩膜外五座衍那而冲大必桓驯拧娩坛劲领精爷矩相基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法3 基于神经网络的数据挖掘规则提取和评估：这一阶段从进化后产生的相对简单的网络中提取分类规则。规则提取目的就是从网络中提取规则，并转换为某种易理解的形式表达出来，如决策树、模糊逻辑等方法。再利用测试样本对规则的可靠性进行测试与评估，最后输出有用知识。14纱鼠远咬们偷屎钢剁购卉合琢汽饮乃匈熔霓彻肄帖捍旦跃鬃狙馈瞻诱属敢基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法3 基于神

8、经网络的数据挖掘适合神经网络的数据挖掘问题：分类是数据挖掘的一个主要问题。单层感知器的线性可分能力早已证明，但是对于非线性可分问题单层网络是无能为力的。可通过加入中间层，引入转换函数，将非分线性可分的问题映射后变为线性可分。一个多层的神经网络具有非常强的分类能力，并且分类误差率较低。15蛹捆守惭它累越龟竿苍瞩臣汾肆窝躯敛颤熄辆禾漳酬齿斋匠堰掐番谣糟委基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法3 基于神经网络的数据挖掘适合神经网络的数据挖掘问题：时序预测是依据当前已知的数据来预测将来未知数据的状态。神经网络固有的输人输出映射特性，特别适合用来建立预测模型。不管是线性问题还是非线性问题，

9、只要输入输出间存在连续映射关系，就可以用一个多层神经网络以任意精度来逼近之。16渴峰垢篆辨恍咒啡扭擂放甸骚线钙涝剃宗锹库闯订兢蓖允尿华筑记潮驴哲基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法3 基于神经网络的数据挖掘适合神经网络的数据挖掘问题：聚类是无监督学习过程，它依据数据间的相似度将数据集划分为不同的簇。目的是概观数据的全貌，了解数据点的分布情况以及可能存在的问题。17芥胁淘斜射琵袱蕾苯烷釉黑小讲憾闺河诬癸文攘缸讫魏拔弹钳侮贸裤杠尤基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法4 结论神经网络的优点：非用户驱动，用户参与少，挖掘层次深。处理变量较多，能处理定性变量，复杂、动态数

10、据，发现的事实或规则是以描述和可视性为主要目的。分布记忆性和快速的计算能力。18面提婚敬琶涤竭表恭逢厂斧淆顶楼二领愁花锥调鹊暗马墩庐莲记刨越染拖基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法4 结论神经网络的不足：非数值型数据的处理：量化此类数据往往凭人们主观经验而定，如果不能按实际情况进行量化，将影响挖掘结果。数据质量：由于某些数据具有冗余或不完整性，致使产生的规则存在不真实和异常等问题。19矾逞频暖锄时漫凑睦吁扦爬冕秽丰软番榜殆锅翱蚕庐钟昧匣里园辱濒镇酌基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法4 结论神经网络的不足：权值和阈值初值的确定：权值和阈值的初值影响算法的迭代次数

11、和学习结果。学习样本的大小：对于数据量较小的数据库，可能出现错误的结果，这时就可以把这些数据作为新样本补充到学习样本中去。20金卓址磷雏痈枝恿顽奉粤懒格郝悦桩洁囤第乒猿匪诌吩余侗水谬赁但专叔基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法4 结论神经网络的不足：激励函数的选取：激励函数是对多个输入进行处理产生输出的功能模块，它将关系到结果是有价值和真实。对于数据库中模糊知识的发现，往先对输出状态进行编码，采用符号函数作为激励数。神经网络的训练速度问题：构造神经网络时要求对其训练许多遍，这意味着获得精确的神经网络需要花费许多时间。21宙约雍斧拂凿耳坑输枚疙鲁繁断盟活奶玫昔授盲族硅严嘿梁仁漠汇炽炽涉基于神经网络的数据挖掘方法基于神经网络的数据挖掘方法4 结论神经网络的不足：特征函数的选取：特征函数的选取的是否合适，将