知识发现课件

知识发现课件引言知识发现基础概念数据预处理技术关联规则挖掘算法聚类分析在知识发现中应用分类与预测技术在知识发现中应用可视化技术在知识发现中应用目录01引言随着大数据时代的来临，知识发现变得尤为重要，它可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。知识发现的背景与数据挖掘、机器学习等领域密切相关，这些技术的发展为知识发现提供了强大的支持。知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现定义与背景知识发现可以帮助企业更好地了解客户的需求和行为，从而制定更精准的营销策略。在医疗领域，知识发现可以帮助医生从大量的医疗数据中提取有用的信息，提高诊断的准确性和效率。在科学研究领域，知识发现可以帮助科学家从海量的实验数据中发现新的科学规律和现象。知识发现重要性及应用领域课程目标掌握知识发现的基本概念和方法，了解知识发现在不同领域的应用，培养解决实际问题的能力。学习内容包括知识发现的基本流程、常用算法和技术、数据预处理、模式识别和评估等方面。同时，还将介绍一些典型的知识发现系统和工具，以便学生更好地理解和应用所学知识。课程目标与学习内容02知识发现基础概念

数据挖掘与知识发现关系数据挖掘是知识发现过程中的一个关键步骤，侧重于从大量数据中提取有用信息。知识发现是一个更广泛的概念，包括数据预处理、数据挖掘、结果解释和评估等阶段，旨在从数据中发现有价值的知识。数据挖掘与知识发现相互促进，数据挖掘技术的发展为知识发现提供了更多手段，而知识发现的需求也推动了数据挖掘技术的进步。使用逻辑公式或规则来表示知识，适用于表达具有明确逻辑关系的知识。逻辑表示法将知识组织成框架结构，每个框架描述一个概念或对象，适用于表达具有层次结构和属性关系的知识。框架表示法通过节点和链接组成的网络来表示知识，节点表示概念或对象，链接表示它们之间的关系，适用于表达复杂的概念和关系。语义网络表示法基于面向对象的思想，将知识封装在对象中，通过对象的属性和方法来表达知识，适用于表达具有复杂结构和行为的知识。面向对象表示法知识表示方法包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，是一个广泛使用的知识发现过程模型。CRISP-DM模型包括样本、探索、修改、建模和评估等阶段，强调数据理解和预处理的重要性。SEMMA模型包括数据选择、预处理、转换、数据挖掘和解释/评估等阶段，与CRISP-DM模型类似，但更强调数据挖掘阶段的技术和方法。KDD过程模型知识发现过程模型评价标准准确性、可解释性、效率、可伸缩性、鲁棒性等是评价知识发现方法的主要标准。挑战处理大规模数据、处理高维数据、处理非结构化数据、处理流数据、处理不平衡数据等是知识发现面临的主要挑战。同时，隐私保护、安全性、可解释性等问题也需要得到关注。评价标准与挑战03数据预处理技术去除或修正数据中的错误、异常值、不相关或重复的信息，以保证数据的准确性和一致性。数据清洗重复数据删除噪声数据处理检测并删除数据集中的重复记录，避免对分析结果产生干扰。识别并处理数据中的噪声，以提高数据质量。030201数据清洗与去重删除缺失值填充缺失值插值法多重插补法缺失值处理策略对于缺失值较多的数据，可以考虑直接删除含有缺失值的记录。利用已知数据点，通过插值函数预测并填充缺失值。根据数据的分布、均值、中位数或众数等统计量，对缺失值进行填充。基于多次插补的思想，对缺失值进行多次填充，以减小填充误差。降维方法将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。特征选择从原始特征中选择出对模型训练有重要影响的特征，去除无关或冗余的特征，以降低模型复杂度和提高训练效率。过滤式特征选择基于统计性质进行特征选择，如方差、相关系数等。包装式特征选择通过模型训练过程中的反馈来选择特征，如递归特征消除等。特征选择与降维方法将数据变换为均值为0，标准差为1的分布，以消除量纲对模型训练的影响。标准化将数据变换到[0,1]或[-1,1]的区间内，以便于数据处理和可视化。归一化将连续型数据变换为离散型数据，以便于某些特定算法的处理。离散化对数据进行对数变换，以减小数据的偏度和峰度，使数据更接近正态分布。对数变换数据变换技巧04关联规则挖掘算法原理Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘和关联规则学习的经典算法。它利用项集之间的关联关系，通过逐层搜索迭代的方式，找出数据集中频繁出现的项集，并基于这些项集生成关联规则。Apriori算法原理及实现步骤实现步骤2.从频繁1-项集开始，逐层生成候选集，并计算其支持度。若支持度不低于预设的阈值，则将其加入频繁项集。1.扫描数据集，统计每个单项的出现频率，生成频繁1-项集。Apriori算法原理及实现步骤Apriori算法原理及实现步骤3.重复步骤2，直到无法生成新的频繁项集为止。4.基于频繁项集生成关联规则，并计算其置信度。若置信度不低于预设的阈值，则输出该关联规则。策略一使用前缀共享的方式压缩数据结构，减少存储空间占用。FP-Growth算法通过构建FP-tree（频繁模式树）来实现前缀共享，将具有相同前缀的项聚集在一起，从而有效压缩了数据结构。策略二采用分治策略处理大规模数据集。针对超大规模数据集，FP-Growth算法可以采用分治策略，将数据分成多个子集分别处理，然后再合并结果。这样可以降低内存消耗，提高算法的可扩展性。策略三优化项集生成过程，减少不必要的计算。FP-Growth算法在生成频繁项集时，可以利用已生成的频繁项集来优化计算过程，避免重复扫描数据集和计算支持度。FP-Growth算法优化策略支持度（Support）表示项集在数据集中出现的频率。支持度越高，说明项集在数据集中越常见。表示在包含X的事务中也包含Y的概率。置信度越高，说明关联规则越可靠。表示在包含X的条件下，Y出现的概率与Y在数据集中出现的概率之比。提升度大于1表示X和Y之间存在正相关关系，小于1表示存在负相关关系。综合考虑支持度、置信度和提升度等指标，评估关联规则的实际应用价值。兴趣度越高，说明关联规则越值得关注和应用。置信度（Confidence）提升度（Lift）兴趣度（Interest）关联规则评价指标案例分析选择具有代表性的数据集，如购物篮数据、医疗诊断数据等，运用关联规则挖掘算法进行分析。通过调整算法参数和评价指标阈值，观察不同参数设置下挖掘结果的差异，并解释其背后的原因和意义。实战演练利用实际业务场景中的数据集进行关联规则挖掘实践。通过数据预处理、算法实现和结果展示等步骤，完整呈现关联规则挖掘的整个过程。同时，可以结合实际业务需求对挖掘结果进行评估和优化，为业务决策提供有力支持。案例分析与实战演练05聚类分析在知识发现中应用聚类分析是一种无监督学习方法，它将相似的对象归为一类，使得同一类内的对象尽可能相似，不同类间的对象尽可能不同。聚类分析概念常见的聚类方法包括K-Means聚类、层次聚类、密度聚类等。其中，K-Means聚类是一种基于距离的聚类方法，层次聚类则是通过逐层分解或合并来形成聚类结果。分类方法聚类分析概念及分类方法K-Means算法通过迭代优化来将数据点划分为K个簇。在每次迭代中，算法会重新计算每个簇的中心点，并将数据点重新分配给最近的簇中心点，直到达到收敛条件。算法原理首先，随机选择K个数据点作为初始簇中心点；然后，计算每个数据点到各个簇中心点的距离，并将其分配给最近的簇；接着，重新计算每个簇的中心点；最后，重复上述步骤直到簇中心点不再发生明显变化或达到最大迭代次数。实现过程K-Means算法原理及实现过程凝聚层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它从最小的聚类（即每个对象作为一个聚类）开始，逐步合并最相似的聚类，直到满足终止条件。分裂层次聚类则是一种自顶向下的聚类方法，它从包含所有对象的一个大聚类开始，逐步将聚类分裂为更小的聚类，直到满足终止条件。凝聚层次聚类和分裂层次聚类各有优缺点。凝聚层次聚类能够发现任意形状的聚类，并且对噪声和异常值有一定的鲁棒性；但是，它需要计算所有对象之间的距离，因此计算复杂度较高。分裂层次聚类则相反，它的计算复杂度较低，但是只能发现球形的聚类，并且对噪声和异常值比较敏感。凝聚层次聚类分裂层次聚类比较层次聚类算法比较聚类结果评估指标外部指标用于比较聚类结果与某个“参考模型”之间的差异。常见的外部指标包括调整兰德系数（AdjustedRandIndex，ARI）、标准化互信息（NormalizedMutualInformation，NMI）等。这些指标的值域通常为[0,1]，值越大表示聚类结果与参考模型越相似。外部指标内部指标则用于评估聚类结果本身的优劣，而不依赖于任何外部信息。常见的内部指标包括轮廓系数（SilhouetteCoefficient）、戴维森-布尔丁指数（Davies-BouldinIndex）等。这些指标从不同的角度评估聚类的紧凑性、分离度等性质，从而判断聚类效果的好坏。内部指标06分类与预测技术在知识发现中应用分类是将数据集中的对象分派到给定类别中的过程，这些类别是预先定义的，并且是基于数据对象的属性值的。分类定义分类是监督学习，需要预先定义类别，而聚类是无监督学习，不需要预先定义类别，由算法自行发现数据的内在结构。分类与聚类的区别分类技术在各个领域都有广泛应用，如垃圾邮件识别、客户分类、疾病预测等。分类技术的应用分类技术基础概念010203决策树原理决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地选择最优划分属性，将数据集划分为纯度越来越高的子集，最终形成一颗决策树。决策树构建过程从根节点开始，选择最优划分属性，将数据集划分为若干个子集，每个子集对应一个分支；然后对每个子集递归地执行上述过程，直到满足停止条件（如所有样本属于同一类别或没有剩余属性可供划分）。剪枝处理为了防止决策树过拟合，需要对决策树进行剪枝处理，包括预剪枝（在决策树生成过程中进行）和后剪枝（在决策树生成后进行）。决策树算法原理及实现过程贝叶斯分类器原理01贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，通过计算给定样本属于某个类别的后验概率来进行分类。朴素贝叶斯分类器02朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器的一种简化形式，它假设所有特征之间相互独立，从而简化了计算过程。贝叶斯分类器应用场景03贝叶斯分类器适用于各种文本分类任务，如垃圾邮件识别、情感分析等；此外，它还可以用于处理多分类问题和增量学习问题。贝叶斯分类器原理及应用场景要点三SVM原理支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过寻找一个超平面来将不同类别的样本分开，并使得两类样本之间的间隔最大化。0102核函数与非线性SVM对于非线性可分的数据集，可以通过引入核函数将原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得数据在特征空间中变得线性可分；同时，通过软间隔最大化允许一些样本被错误分类，从而增强模型的泛化能力。SVM参数调优SVM的性能受到多个参数的影响，包括惩罚系数C、核函数类型及参数等；通常使用交叉验证和网格搜索等方法进行参数调优以获取最优的模型性能。03支持向量机（SVM）原理及参数调优07可视化技术在知识发现中应用03可视化技术发展历程从早期的手工绘图到现代的计算机图形学、虚拟现实等技术。01可视化技术定义将大量数据、信息和知识转化为图形、图像等视觉形式，以便更直观地理解和分析。02可视化技术分类包括科学计算可视化、数据可视化和信息可视化等。可视化技术基础概念内置多种图表类型，适合基础数据分析和可视化。ExcelTableauPowerBID3.js强大的数据可视化工具，支持拖拽式操作和丰富的图表类型。微软推出的商业智能工具，内置数据可视化功能。用于制作数据驱动的文档的JavaScript库，支持高度自定义的可视化效果。常用可视化工具介绍明确目的和受众设计前要明确可视化的目的和受众，以便选择合适的图表类型和呈现方式。简洁明了避免过度设计和复杂图表，力求简洁