专业知识数据挖掘技巧

专业知识数据挖掘技巧汇报人：2024-01-17目录数据挖掘概述数据预处理技巧关联规则挖掘技巧分类与预测模型构建技巧聚类分析技巧文本数据挖掘技巧CONTENTS01数据挖掘概述CHAPTER数据挖掘定义与目的定义数据挖掘是从大量数据中提取出有用、非平凡的信息和知识的过程。目的通过数据挖掘，可以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联，为决策提供支持，预测未来趋势，优化业务流程等。数据挖掘应用领域医疗政府疾病预测、药物研发、医疗管理等。公共安全、城市规划、交通管理等。金融电子商务科研信用评分、欺诈检测、股票市场分析等。用户行为分析、推荐系统、市场细分等。基因测序、天文数据分析、地球科学等。通过训练数据集学习分类器或预测模型，对新的数据进行分类或预测。分类与预测从文本数据中提取有用的信息和知识，包括情感分析、主题建模、关键词提取等。文本挖掘将数据分成不同的组或簇，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。聚类分析发现数据项之间的有趣关联或相关关系。关联规则挖掘对时间序列数据进行建模和预测，发现数据随时间变化的趋势和周期性规律。时序分析0201030405数据挖掘常用方法02数据预处理技巧CHAPTER对于数据集中的缺失值，可以采用删除、填充（如均值、中位数、众数等）或插值等方法进行处理。缺失值处理通过统计方法（如箱线图、Z-Score等）或机器学习算法（如孤立森林等）识别异常值，并进行相应的处理，如删除或替换。异常值检测与处理对于重复的数据记录，需要进行去重处理，以保证数据的唯一性和准确性。数据去重数据清洗与去重根据数据特性和业务需求，对数据进行转换，如对数转换、Box-Cox转换等，以改善数据的分布和模型的性能。数据转换将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如[0,1]或[-1,1]，有助于提升模型的收敛速度和精度。常见的方法有最小-最大归一化、Z-Score归一化等。数据归一化数据转换与归一化特征选择从原始特征中挑选出与目标变量相关性强、对模型有贡献的特征，以减少特征数量、提高模型性能和可解释性。常用的方法有过滤法（如卡方检验、互信息法等）、包装法（如递归特征消除等）和嵌入法（如基于树模型的特征重要性选择等）。降维通过某些方法将高维数据转换为低维数据，同时保留数据中的主要信息。常见的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。降维有助于减少计算复杂度、避免过拟合和提高模型性能。特征选择与降维03关联规则挖掘技巧CHAPTERApriori算法是一种基于频繁项集挖掘的关联规则算法，通过逐层搜索的迭代方法找出数据集中的频繁项集，再利用频繁项集生成关联规则。Apriori算法广泛应用于购物篮分析、交叉销售、产品推荐等领域，用于发现商品之间的关联关系，指导商家制定营销策略。Apriori算法原理及应用应用场景算法原理算法原理FP-Growth算法是一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法，通过构建前缀树（FP-tree）来压缩数据集，直接在压缩后的数据结构上进行挖掘，提高了挖掘效率。应用场景FP-Growth算法适用于大规模数据集的关联规则挖掘，如电商平台的用户行为分析、社交网络中的好友推荐等。FP-Growth算法原理及应用支持度（Support）支持度表示项集在事务集中出现的频率，即项集在事务集中的占比。支持度越高，说明项集在事务集中出现的次数越多。置信度（Confidence）置信度表示在包含X的事务中，同时也包含Y的比例。置信度越高，说明在出现X的情况下，Y出现的概率越大。提升度（Lift）提升度表示在包含X的事务中，Y出现的概率与Y在事务集中出现的概率之比。提升度大于1说明X和Y之间存在正关联关系；小于1说明存在负关联关系；等于1则说明X和Y相互独立。关联规则评价指标04分类与预测模型构建技巧CHAPTER特征选择通过信息增益、基尼指数等方法评估特征的重要性，选择对分类最有用的特征。决策树生成采用ID3、C4.5、CART等算法生成决策树，建立分类规则。决策树剪枝通过预剪枝或后剪枝方法简化决策树结构，防止过拟合。决策树模型构建及应用参数初始化采用随机初始化、Xavier初始化等方法初始化网络参数，避免训练过程中的梯度消失或爆炸问题。训练与优化使用反向传播算法计算梯度，采用梯度下降、Adam等优化算法更新网络参数，最小化损失函数。网络结构设计确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，选择合适的激活函数。神经网络模型构建及应用根据数据特点选择合适的核函数，如线性核、多项式核、高斯核等。核函数选择通过交叉验证等方法调整惩罚参数C和核函数参数，提高模型的泛化能力。参数调优对于多类分类问题，可采用一对一、一对多等策略构建多个二分类器，实现多类分类。多类分类策略支持向量机模型构建及应用05聚类分析技巧CHAPTERVSK-means算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。算法流程包括初始化聚类中心、分配数据点到最近的聚类中心、更新聚类中心并重复以上步骤直至收敛。应用K-means算法广泛应用于图像分割、文本聚类、市场细分等领域。例如，在图像分割中，可以将像素点聚类为不同的区域以实现图像的分割；在文本聚类中，可以将文档聚类为不同的主题以实现文档的自动分类。原理K-means聚类算法原理及应用层次聚类算法原理及应用层次聚类算法是一种基于层次的聚类方法，通过不断将数据点或已有的簇合并或分裂，形成树状的聚类结构。根据层次分解的方向，可分为凝聚法和分裂法。凝聚法初始将每个数据点视为一个簇，然后逐步合并相近的簇；分裂法初始将所有数据点视为一个簇，然后逐步分裂簇。原理层次聚类算法适用于具有层次结构的数据集，如生物信息学中的基因表达数据、社交网络中的用户关系数据等。通过层次聚类，可以揭示数据的层次结构和不同层次的特征。应用DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它通过检查数据点的局部密度来发现簇，将密度足够高且相互接近的数据点划分为同一簇。DBSCAN能够识别任意形状的簇，并可以处理噪声数据。DBSCAN算法适用于具有任意形状簇和噪声的数据集，如空间数据库、异常检测等。例如，在空间数据库中，可以使用DBSCAN算法对地理空间数据进行聚类分析；在异常检测中，可以利用DBSCAN算法识别出与正常数据分布不一致的异常点。原理应用DBSCAN聚类算法原理及应用06文本数据挖掘技巧CHAPTER去除文本中的无关字符、停用词、特殊符号等，提高文本质量。文本清洗将连续的文本切分成独立的词汇单元，为后续的特征提取和模型训练提供基础。分词技术为每个词汇单元标注词性，帮助理解词汇在文本中的作用和含义。词性标注文本数据预处理与分词技术词袋模型将文本表示为一个词袋，忽略词汇之间的顺序和语法关系，通过统计词汇出现的频率来构建特征向量。TF-IDF一种用于评估词汇在文本集中重要性的统计方法，通过计算词频和逆文档频率来构建特征向量。Word2Vec一种基于神经网络的词嵌入方法，将词汇表示为固定长度的向量，捕捉词汇之间的语义和语法关系。文本特征提取方法根据文本的内容和特征将其自动分类到