数据挖掘与机器学习培训资料

数据挖掘与机器学习培训资料汇报人：XX2024-01-12数据挖掘概述机器学习基础数据预处理技术关联规则挖掘技术分类与预测技术聚类分析技术模型评估与优化方法数据挖掘概述01数据挖掘定义数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程，通过特定算法对数据进行处理和分析，发现数据之间的潜在联系和规律。数据挖掘背景随着互联网和大数据技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，传统数据处理方法已无法满足需求。数据挖掘技术的出现，为处理和分析海量数据提供了有效手段。数据挖掘定义与背景数据挖掘可用于市场分析、客户细分、销售预测等，帮助企业制定更科学的决策。商业智能金融风控医疗健康通过数据挖掘技术，可以识别欺诈行为、评估信用风险，提高金融机构的风险管理水平。数据挖掘可用于疾病预测、药物研发、个性化医疗等领域，提高医疗服务的效率和质量。030201数据挖掘应用领域通过训练数据集建立分类模型或预测模型，对新数据进行分类或预测。分类与预测将数据分成不同的组或簇，使得同一组内的数据尽可能相似，不同组间的数据尽可能不同。聚类分析发现数据项之间的有趣联系和规则，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。关联规则挖掘发现时间序列数据中的周期性、趋势性等模式，用于预测未来趋势。时序模式挖掘数据挖掘常用方法机器学习基础02机器学习是一种从数据中自动发现规律、学习模型，并利用这些模型和规律对未知数据进行预测的算法和技术。机器学习定义根据学习方式和任务类型，机器学习可分为监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习等。机器学习分类机器学习定义与分类监督学习是从已知输入和输出数据的训练集中学习一个映射函数，使得对于新的输入数据，可以预测其对应的输出。监督学习广泛应用于分类、回归、序列标注等任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。监督学习原理及应用监督学习应用监督学习原理非监督学习原理非监督学习是从无标签的数据中学习数据的内在结构和特征，通过聚类、降维等方式挖掘数据的潜在信息。非监督学习应用非监督学习常用于聚类分析、异常检测、数据可视化等场景，如市场细分、社交网络分析等。非监督学习原理及应用深度学习是机器学习的一个分支，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习原理深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成果，如图像分类、目标检测、机器翻译等。深度学习应用深度学习原理及应用数据预处理技术03数据清洗与去重数据清洗通过识别和纠正数据集中的错误、不一致和冗余信息，提高数据质量的过程。这包括检查拼写错误、格式问题、非法值等，并进行相应的修正。数据去重识别和删除数据集中的重复记录，确保数据的唯一性和准确性。去重操作可以根据一个或多个字段进行，以消除完全相同的记录或相似度较高的记录。从原始特征集合中选择出与目标变量最相关的特征子集，以减少特征维度、提高模型性能和可解释性。常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。特征选择通过转换原始特征，创建新的特征来表示数据的潜在结构和模式。特征提取方法如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，可以降低数据维度并揭示数据的内在规律。特征提取特征选择与提取数据变换通过对原始数据进行数学变换或函数映射，改变数据的分布、形态或范围，以满足机器学习算法的输入要求或提高模型的性能。常见的数据变换方法包括对数变换、Box-Cox变换等。数据归一化将数据按比例缩放，使之落入一个特定的范围（如[0,1]或[-1,1]），以消除不同特征之间的量纲差异和取值范围对模型训练的影响。常见的归一化方法包括最小-最大归一化、Z-score归一化等。数据变换与归一化VS针对数据集中存在的缺失值，采取适当的策略进行处理，以避免对模型训练产生负面影响。常见的缺失值处理方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值、中位数或众数填充缺失值，或使用插值或预测模型来估计缺失值。异常值检测识别和处理数据集中的异常值，这些异常值可能是由于测量错误、数据输入错误或其他原因产生的。异常值检测可以通过统计方法（如Z-score、IQR等）或机器学习算法（如孤立森林、DBSCAN等）来实现，对于检测到的异常值可以采取删除、替换或保留并标记等处理方式。缺失值处理缺失值处理与异常值检测关联规则挖掘技术04关联规则基本概念及算法关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现大型数据集中项之间的有趣关系。这些关系通常以条件概率的形式表示，形如“如果发生A，则很可能发生B”。关联规则定义关联规则挖掘算法主要分为两类，即基于Apriori的算法和基于FP-Growth的算法。前者通过迭代查找频繁项集，后者则利用前缀树（FP-tree）结构降低搜索空间。关联规则算法分类Apriori原理Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它基于一个先验知识，即频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。算法通过逐层搜索的迭代方法找出数据集中的频繁项集。Apriori实现步骤首先，扫描数据集计算每个单项的支持度，生成频繁1-项集的列表；然后，基于频繁1-项集生成候选2-项集，再次扫描数据集计算支持度并筛选出频繁2-项集；如此迭代，直到无法生成新的频繁项集为止。Apriori算法原理及实现FP-Growth原理FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它采用分而治之的策略，通过构建FP-tree数据结构来压缩数据集并直接挖掘频繁项集，避免了Apriori算法中需要多次扫描数据集的缺点。要点一要点二FP-Growth实现步骤首先，扫描数据集一次构建FP-tree；然后，从FP-tree中挖掘频繁项集。挖掘过程从根节点开始，遍历每个分支并生成条件模式基，然后基于条件模式基构建条件FP-tree并递归挖掘频繁项集。FP-Growth算法原理及实现支持度（Support）01支持度表示项集在数据集中出现的频率。对于给定的项集X和事务数据库D，支持度(X)是包含X的事务数与D中总事务数之比。置信度（Confidence）02置信度表示在包含X的事务中，同时也包含Y的比例。对于关联规则X→Y，置信度(X→Y)是包含X和Y的事务数与包含X的事务数之比。提升度（Lift）03提升度表示在包含X的事务中，Y出现的概率与Y在全体事务中出现的概率之比。提升度大于1表示X和Y是正相关的，小于1表示X和Y是负相关的，等于1表示X和Y是独立的。关联规则评价指标分类与预测技术05分类算法定义分类算法是一种通过对已知类别训练集的学习，得到一个分类器，然后使用该分类器对新数据进行分类的算法。常见分类算法包括决策树、贝叶斯、支持向量机、K近邻、神经网络等。算法比较不同分类算法有各自的优缺点，适用于不同的数据类型和场景。例如，决策树易于理解和解释，但可能过拟合；贝叶斯分类器对小规模数据表现良好，但需要假设数据服从某种分布；支持向量机适用于高维数据，但对参数和核函数选择敏感。分类算法概述及比较决策树通过递归地将数据集划分为不同的子集，每个子集对应一个决策树的节点。划分的依据是使得子集中的数据尽可能属于同一类别。通过不断划分，最终得到一个树状结构，用于对新数据进行分类。包括特征选择、决策树生成和剪枝。特征选择常用方法有信息增益、增益率和基尼指数等；决策树生成采用递归方式，根据选定的特征评估标准不断划分数据集；剪枝是为了防止过拟合，通过去掉一些子树或叶节点来简化决策树。原理实现步骤决策树分类算法原理及实现原理贝叶斯分类算法基于贝叶斯定理，通过计算待分类项属于各个类别的概率，选择概率最大的类别作为该待分类项的分类结果。它假设各个类别的先验概率是已知的，或者可以通过训练数据估计得到。实现步骤包括确定特征属性、获取训练样本、计算先验概率和条件概率、使用分类器进行分类。其中，计算先验概率和条件概率是关键步骤，需要选择合适的概率模型进行建模。贝叶斯分类算法原理及实现支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM通过寻找一个超平面来对样本进行分割，使得间隔最大化。对于非线性问题，可以通过核函数将样本映射到高维空间，然后在高维空间中找到最优超平面。原理包括数据预处理、选择核函数、参数寻优和训练模型。数据预处理包括标准化和归一化等；核函数的选择对SVM性能有很大影响，常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等；参数寻优可以采用网格搜索、遗传算法等方法；最后使用训练好的模型对新数据进行分类。实现步骤支持向量机分类算法原理及实现聚类分析技术06常见聚类算法K-means、DBSCAN、层次聚类、谱聚类、DBSCAN等。聚类算法定义聚类是一种无监督学习技术，旨在将数据集中的对象分组，使得同一组（即簇）内的对象相似度最大化，不同组之间的对象相似度最小化。算法比较各种聚类算法在处理不同类型和数据分布时具有各自的优势和局限性，例如，K-means适合处理球形簇，而DBSCAN可以识别任意形状的簇。聚类算法概述及比较算法原理K-means算法通过迭代优化簇内对象的平均距离（即误差平方和）来实现聚类。首先随机选择K个对象作为初始簇中心，然后将每个对象分配给最近的簇中心，重新计算簇中心并更新簇成员，直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。实现步骤数据预处理、初始化簇中心、分配对象到簇、更新簇中心、判断是否满足终止条件。优缺点K-means算法具有简单、快速且易于实现的优点，但对初始簇中心和噪声点敏感，且只能识别球形簇。K-means聚类算法原理及实现实现步骤从任意点开始，寻找其ε邻域内的点，若点数大于等于MinPts，则形成一个簇；否则标记为噪声点。继续寻找未被访问的点，重复上述过程，直到所有点都被访问。优缺点DBSCAN算法可以识别任意形状的簇，且对噪声点具有鲁棒性。然而，它对参数ε和MinPts敏感，且在处理高维数据时可能面临性能问题。DBSCAN聚类算法原理及实现要点三算法原理层次聚类算法通过构建嵌套的簇层次结构来进行聚类。它可以是自底向上的凝聚法（Agglomerative），也可以是自顶向下的分裂法（Divisive）。凝聚法初始时将每个对象视为一个簇，然后逐步合并最相似的簇，直到满足终止条件；分裂法则相反，从包含所有对象的单个簇开始逐步分裂。要点一要点二实现步骤构建初始簇（凝聚法为单个对象，分裂法为所有对象），计算簇间距离，合并或分裂簇，更新簇层次结构，判断是否满足终止条件。优缺点层次聚类算法可以揭示数据的层次结构，且对初始条件不敏感。然而，它在处理大规模数据时可能面临计算复杂度高的问题，且一旦合并或分裂操作完成，就无法撤销。要点三层次聚类算法原理及实现模型评估与优化方法07分类模型中最常用的评估指标，表示模型预测正确的样本占总样本的比例。准确率（Accuracy）针对某一类别而言，模型预测为该类别的样本中实际为该类别的比例。精确率（Precision）针对某一类别而言，实际为该类别的样本中被模型预测出来的比例。召回率（Recall）精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型的性能。F1值（F1Score）模型评估指标介绍模型选择策略探讨在参数空间中随机采样进行搜索，适用于参数较多的模型。随机搜索（RandomSearch）将数据集划分为训练集和验证集，通过多次训练和验证来评估模型的性能，以避免过拟合或欠拟合。交叉验证（Cross-validation）通过遍历多种参数组合来寻找最优的模型参数，适用于参数较少的模型。网格搜索（GridSearch）通过调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等，来改善模型的性能。超参数调整选择与目标变量相关性强的特征，去