《数据挖掘原理》课件

数据挖掘原理欢迎来到数据挖掘原理课程！什么是数据挖掘定义目的从大量数据中提取隐含的、有价值的、先前未知的、可用于决发现隐藏在数据中的模式、趋势和规律，以支持决策和解决问策的信息的过程题数据挖掘的应用领域商业金融客户关系管理、市场营销、风信用评分、股票预测、金融风险控制、欺诈检测险评估、欺诈检测医疗科学疾病诊断、药物研发、医疗成科学研究、气候变化预测、自本控制、病人风险评估然灾害预警、天文发现数据挖掘的流程数据收集与整合12数据预处理探索性数据分析34模型构建模型评估56模型部署与维护数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的步骤，它能够提升数据质量，提高模型的性能数据预处理的技术数据清洗数据转换12处理缺失值、异常值、不一数据类型转换、数据标准化、致数据数据归一化数据降维3减少数据的维度，降低模型复杂度探索性数据分析探索性数据分析是数据挖掘的初级阶段，旨在了解数据的基本特征和潜在的模式相关性分析相关性分析用于度量变量之间的关联程度，帮助发现数据中的潜在关系数据降维数据降维是指将高维数据转化为低维数据，以简化数据分析和模型构建聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据划分成不同的组，使同一组中的数据具有较高的相似性聚类算法K-means层次聚类基于距离的划分聚类算法，简单高根据数据间的距离，逐步将数据合效并或拆分密度聚类根据数据的密度进行聚类，能够识别非凸形状的簇分类分析分类分析是一种监督学习方法，用于根据已知的类别标签，对新数据进行分类预测分类算法决策树基于树形结构进行分类预测神经网络模拟人脑神经元进行学习支持向量机寻找最优分类超平面决策树根节点1所有数据开始的地方内部节点2用于划分数据的特征叶子节点3最终的分类结果神经网络神经网络由多个层级的神经元组成，通过权重连接和激活函数进行信息传递和学习支持向量机支持向量机通过寻找最大间隔超平面，实现数据分类关联规则挖掘关联规则挖掘旨在从数据中发现变量之间的关联关系，例如“购买牛奶的顾客也可能购买面包”算法AprioriApriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它采用自底向上的策略，从频繁项集生成关联规则算法FP-GrowthFP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它使用树形结构存储频繁项集，并采用递归遍历的方式生成关联规则回归分析回归分析是一种预测性分析技术，用于建立变量之间的数学关系模型，以预测目标变量的值时间序列分析时间序列分析是一种对随时间变化的数据进行分析的技术，用于识别时间序列中的趋势、季节性、周期性和随机性时间序列预测时间序列预测是时间序列分析的一个重要应用，用于预测未来时间点上的数据值异常检测异常检测是指从数据中识别与大多数数据点不同的数据点，例如网络攻击、欺诈行为异常检测方法12统计方法机器学习方法基于数据分布的统计方法，例如标准使用机器学习模型进行异常检测，例差法、Z-score法如支持向量机、孤立森林3深度学习方法使用深度学习模型进行异常检测，例如自动编码器、生成对抗网络推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，根据用户的历史行为和兴趣，为用户推荐相关的内容或商品推荐算法集成学习集成学习是一种机器学习技术，它将多个模型组合起来，以提高预测的准确性和鲁棒性数据挖掘的伦理问题数据挖掘技术的应用带来了许多伦理问题，例如数据隐私保护、公平性、透明度和责任数据隐私与安全数据隐私保护和数据安全是数据挖掘应用中的核心问题，需要采取各种措施来保护用户的个人信息数据挖掘的未来趋势数据挖掘的未来发展趋势包括大数据分析、深度学习、云计算、人工智能和物联网总结与展望数据挖掘是一个不断发展和创新的领域，它在各个领域都具有重要的应用价值。