高级数据挖掘分析课件

高级数据挖掘分析课件数据挖掘是利用计算机技术从大量数据中提取有价值的信息的过程，是数据分析的重要分支，在商业、金融、医疗等领域有着广泛的应用本课件旨在介绍数据挖掘的基本概念、算法和应用，并提供一些实用的案例和代码实现数据挖掘概述数据挖掘的概念数据挖掘的目的数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、有价值的、可理解的信数据挖掘的目标是发现数据中隐藏的模式、趋势、异常和关系，息的过程它利用各种统计学、机器学习和数据库技术，对数据从而帮助人们更好地理解数据，做出更明智的决策进行分析和建模数据挖掘的发展历程123早期阶段快速发展阶段深度学习阶段数据挖掘起源于世纪年代，当时世纪年代，随着计算机技术的进世纪，深度学习技术的兴起为数据挖2070209021人们开始关注数据库中的数据模式和趋步和数据量的增长，数据挖掘技术得到掘带来了新的机遇，使得数据挖掘的应势了快速发展，并开始应用于各个领域用领域更加广泛数据挖掘的基本任务分类聚类将数据样本划分到不同的类别中，例如，预测客户是否会购买某将数据样本按照相似性进行分组，例如，将客户群体按照消费行个产品为进行分类关联规则挖掘异常检测发现数据集中不同属性之间的关联关系，例如，购买啤酒的人往发现数据集中与其他数据样本显著不同的样本，例如，检测信用往也会购买尿布卡交易中的欺诈行为数据预处理数据清洗1处理脏数据数据集成2合并多个数据源数据转换3将数据转换成适合模型使用的格式数据降维4减少数据特征的维度数据清洗与预处理技术缺失值处理异常值处理数据规范化删除缺失值、填充缺失值识别异常值、剔除异常值将数据转换成统一的格式数据集成与转换数据源整合数据格式转换数据清洗将多个数据源整合为一个统一的数据集将数据转换成模型需要的格式对集成后的数据进行清洗数据降维与特征选择主成分分析（）PCA将多个变量转换成少数几个不相关的变量线性判别分析（）LDA找到最佳的线性投影方向，以区分不同类别的数据样本特征选择从原始特征中选择最相关的特征聚类算法聚类K-Means1基于距离的划分聚类算法层次聚类2基于层次结构的聚类算法DBSCAN3基于密度的聚类算法聚类算法原理及实现K-Means12初始化分配随机选择个质心将每个样本分配到最近的质心K34更新迭代更新质心的位置重复步骤和，直到质心不再改变23层次聚类算法原理及实现凝聚层次聚类分裂层次聚类从单个样本开始，逐步合并相似的样本，直到形成最终的聚类从包含所有样本的单个聚类开始，逐步分裂成更小的聚类，直到每个样本形成一个单独的聚类算法原理及实现DBSCAN分类算法决策树贝叶斯分类器神经网络将数据样本根据特征进行分类基于贝叶斯定理进行分类模拟人脑神经元进行分类决策树算法原理及实现信息增益1选择信息增益最大的特征进行划分基尼指数2选择基尼指数最小的特征进行划分剪枝3防止过拟合贝叶斯分类器原理及实现朴素贝叶斯分类器贝叶斯网络12假设各个特征之间相互独立考虑各个特征之间的依赖关系神经网络分类算法原理及实现感知器最简单的神经网络模型多层感知器包含多个隐藏层的神经网络模型卷积神经网络适用于图像分类任务的神经网络模型关联规则挖掘频繁项集1在数据集中频繁出现的项集关联规则2描述频繁项集之间关联关系的规则置信度3规则的支持度和置信度算法原理及实现Apriori候选项集生成频繁项集计算关联规则生成生成所有可能的候选项集计算候选项集的支持度生成满足最小置信度要求的关联规则算法原理及实现FP-Growth12构建频繁项集挖掘FP-Tree将数据压缩到中从中挖掘频繁项集FP-Tree FP-Tree3关联规则生成生成满足最小置信度要求的关联规则异常检测算法基于密度的异常检测1识别数据集中密度较低的样本基于神经网络的异常检测2使用神经网络识别异常样本基于密度的异常检测算法算法算法LOF IsolationForest计算样本的局部异常因子将异常样本隔离基于基于神经网络的异常检测算法自编码器生成对抗网络（）12GAN学习数据的正常模式生成异常样本时间序列分析平稳性检验判断时间序列是否平稳自回归移动平均模型（）ARMA描述时间序列的过去值和噪声之间的关系自回归积分移动平均模型（）ARIMA处理非平稳时间序列模型原理及实现ARIMA模型识别参数估计模型检验确定模型的阶数估计模型参数检验模型的拟合效果深度学习在数据挖掘中的应用图像识别自然语言处理利用卷积神经网络识别图像中的物体利用循环神经网络分析文本数据推荐系统利用深度学习模型预测用户可能喜欢的商品异构数据融合技术数据预处理1对不同数据源进行清洗和转换数据集成2将不同数据源整合到一起数据融合3对整合后的数据进行融合数据可视化技术图表地图例如，条形图、饼图、折线图例如，热力图、地图标记网络图例如，关系图、树状图数据挖掘的伦理与隐私问题实战案例分享案例11利用数据挖掘技术进行客户画像分析案例22利用数据挖掘技术进行金融风险预测案例33利用数据挖掘技术进行疾病诊断和治疗总结与展望数据挖掘的未来学习建议数据挖掘技术将继续发展，应用领域将更加广泛，数据挖掘与人建议学习一些数据挖掘相关的书籍、课程和工具，并参与一些数工智能技术也将更加紧密地结合在一起据挖掘项目，积累实战经验。