数据挖掘概述P63课件

数据挖掘概述p63课件CATALOGUE目录数据挖掘背景与意义数据预处理技术常用算法介绍及原理分析机器学习在数据挖掘中应用深度学习在数据挖掘中应用实践案例分析与讨论总结与展望CHAPTER01数据挖掘背景与意义数据量的爆炸式增长随着信息技术的快速发展，各种传感器、智能终端和互联网应用产生的数据量呈指数级增长，形成了庞大的大数据资源。数据类型的多样化大数据不仅包括传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图像、视频等），数据类型越来越丰富。数据价值的挖掘需求大数据中蕴含着丰富的价值信息，通过数据挖掘技术可以发现隐藏在数据中的规律、趋势和关联，为决策提供有力支持。大数据时代来临数据挖掘定义数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的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。数据挖掘作用数据挖掘可以帮助人们从海量数据中提取有用的信息和知识，辅助决策，提高决策效率和准确性。具体作用包括分类与预测、关联规则挖掘、聚类分析等。数据挖掘定义及作用数据挖掘技术广泛应用于金融、医疗、教育、交通、能源等各个领域。例如，在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、欺诈检测、风险管理等；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发、临床决策支持等。应用领域随着大数据技术的不断发展，数据挖掘技术也在不断演进。未来数据挖掘技术的发展趋势包括深度学习与神经网络融合、多源异构数据融合挖掘、实时数据流挖掘等。同时，随着人工智能技术的不断进步，数据挖掘技术将在更多领域得到广泛应用。发展趋势应用领域与发展趋势CHAPTER02数据预处理技术去除重复数据、处理缺失值、异常值检测与处理、平滑噪声数据等，提高数据质量。将多个数据源的数据进行合并、连接、融合，形成一个统一的数据集，便于后续分析。数据清洗与整合数据整合数据清洗特征选择从原始数据中挑选出对目标变量有显著影响的特征，降低数据维度，提高模型性能。降维处理通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法，将数据从高维空间映射到低维空间，减少计算复杂度，提高模型泛化能力。特征选择与降维处理针对类别不平衡问题，采用过采样、欠采样、SMOTE等方法对样本进行调整，使各类别样本数量接近，提高模型对少数类的识别能力。样本平衡将数据划分为训练集、验证集和测试集，便于模型训练、参数调整和性能评估。常用的划分方法有留出法、交叉验证法等。划分策略样本平衡与划分策略CHAPTER03常用算法介绍及原理分析Apriori算法通过频繁项集和关联规则挖掘数据中的关联关系，适用于购物篮分析、网页浏览等场景。FP-growth算法通过压缩频繁项集，提高关联规则挖掘效率，适用于大规模数据集。关联规则算法VS将数据划分为K个聚类，使每个聚类内部相似度高，外部相似度低，适用于客户分群、图像识别等场景。层次聚类算法通过逐层合并或分裂聚类，形成树形聚类结构，适用于多尺度数据集的聚类分析。K-means算法聚类分析算法决策树算法通过树形结构对数据进行分类和预测，具有直观易懂、可解释性强的特点，适用于各种分类问题。支持向量机（SVM）算法通过将数据映射到高维空间，寻找最大间隔超平面进行分类预测，适用于二分类和多分类问题。分类预测算法CHAPTER04机器学习在数据挖掘中应用1模型选择根据问题特性，选择合适的监督学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。特征工程对原始数据进行特征提取、选择和转换，以提高模型性能。模型评估通过交叉验证、正则化等方法，评估模型性能，避免过拟合和欠拟合。超参数调优利用网格搜索、随机搜索等方法，对模型超参数进行优化，提高模型性能。监督学习模型构建与优化方法应用K-means、层次聚类等算法，对数据进行聚类分析，发现数据中的结构和规律。聚类分析通过孤立森林、局部异常因子等算法，发现数据中的异常值，为业务提供风险预警。异常检测利用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法，降低数据维度，提高数据处理效率。降维处理使用轮廓系数、CH指数等指标，对聚类效果和异常检测性能进行评估。模型评估01030204非监督学习模型构建及效果评估将推荐系统视为一个环境，包括用户、物品和推荐算法等组成部分。环境建模根据业务目标，设计合适的奖励函数，引导智能体进行优化。奖励函数设计基于Q-learning、策略梯度等算法，学习推荐策略，实现个性化推荐。策略学习通过ε-贪婪策略、UCB等方法，平衡探索新推荐与利用已知信息，提高推荐效果。探索与利用平衡强化学习在推荐系统中应用CHAPTER05深度学习在数据挖掘中应用模拟人脑神经元，接收输入信号并产生输出信号。神经元模型激活函数前向传播与反向传播优化算法将神经元输出映射到非线性空间，增强模型表达能力。通过前向传播计算输出，反向传播调整权重和偏置。运用梯度下降、动量、Adam等优化算法，最小化损失函数，提高模型性能。神经网络基本原理及模型构建通过卷积操作提取图像局部特征，降低数据维度。卷积层对卷积层输出进行降采样，进一步减少数据维度，提高计算效率。池化层将卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出分类或回归结果。全连接层人脸识别、物体检测、场景分类等。图像识别应用卷积神经网络（CNN）图像识别技术循环神经元处理变长序列数据，如文本、语音、视频等。序列建模长期依赖问题序列数据处理应用01020403自然语言处理、语音识别、推荐系统等。具有记忆功能，能够捕捉序列数据中的时间依赖性。解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失或爆炸问题。循环神经网络（RNN）序列数据处理CHAPTER06实践案例分析与讨论数据来源与预处理特征提取与选择模型构建与优化结果解读与应用电商用户行为分析案例提取用户行为特征，如浏览、搜索、购买等，选择关键特征进行建模分析。采用关联规则、聚类分析等方法，构建用户行为分析模型，优化模型参数，提高预测精度。解读模型结果，发现用户行为规律和趋势，为电商平台提供营销策略、产品优化等建议。从电商平台获取用户行为数据，进行数据清洗和整合，构建用户行为分析数据集。特征提取与选择提取交易特征，如交易金额、时间、地点等，选择关键特征进行建模分析。结果解读与应用解读模型结果，发现欺诈行为模式和规律，为金融机构提供风险预警、交易拦截等建议。模型构建与优化采用机器学习算法，如逻辑回归、决策树等，构建欺诈检测模型，优化模型参数，提高检测准确率。数据来源与预处理从金融机构获取交易数据，进行数据清洗和标注，构建欺诈检测数据集。金融风控欺诈检测案例数据来源与预处理从医疗机构获取患者数据，进行数据清洗和整合，构建医疗健康数据集。模型构建与优化采用深度学习算法，如神经网络、支持向量机等，构建疾病预测、药物推荐等模型，优化模型参数，提高预测精度。特征提取与选择提取患者特征，如年龄、性别、病史等，选择关键特征进行建模分析。结果解读与应用解读模型结果，发现疾病发生规律和趋势，为医疗机构提供疾病预防、治疗方案等建议。医疗健康领域应用案例CHAPTER07总结与展望数据挖掘定义通过大量数据分析，揭示隐藏其中的有用信息和规律。数据预处理包括数据清洗、集成、转换和规约，以提高数据质量和挖掘效果。挖掘算法掌握常用的分类、聚类、关联规则和异常检测等算法原理及应用。评估与优化运用评估指标对挖掘结果进行评价，优化算法和参数以提升性能。关键知识点总结回顾大数据与深度学习融合借助深度学习技术处理大