《数据挖掘技术》课件

数据挖掘技术本课程介绍数据挖掘的概念、技术和应用课程介绍课程目标课程内容了解数据挖掘的概念、方法和应用数据挖掘概述、数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、评估方法和案例分析数据挖掘概述数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、有价值的、可理解的模式和知识的过程数据挖掘的特点自动化知识发现12数据挖掘过程通常是自动挖掘目标是发现隐藏的知化的，可以处理大量数据识，而不是简单的统计分析跨学科性应用广泛34数据挖掘需要结合计算机数据挖掘在商业、科研、科学、统计学、数学等多医疗、金融等各个领域都个学科的知识有广泛的应用数据挖掘的应用领域商业科研客户细分、市场分析、产品科学发现、模式识别、数据推荐、欺诈检测分析、预测模型医疗金融疾病预测、诊断辅助、医疗风险控制、投资决策、信用影像分析、药物研发评估、反洗钱数据挖掘的流程数据收集1收集和整合来自不同来源的数据数据预处理2清理、转换和准备数据，使数据更适合挖掘特征选择3选择最具代表性的特征，用于构建模型模型构建4使用数据构建模型，例如分类、聚类或关联规则挖掘模型评估5评估模型的性能，并进行调整优化知识应用6将挖掘得到的知识应用于实际问题数据预处理数据预处理是数据挖掘流程中的关键步骤，旨在提高数据质量，使数据更适合挖掘数据清洗缺失值处理噪声处理重复值处理处理数据中的缺失值，例如删除、填去除数据中的异常值，例如平滑、离删除重复数据，确保数据完整性充或插值群点剔除数据规范化数据缩放将数据缩放到特定范围内，例如0-1或-1-1数据标准化将数据转换为均值为0，方差为1的分布特征选择特征重要性1特征排名2特征子集选择3数据划分训练集1用于训练模型的数据验证集2用于评估模型性能的数据测试集3用于评估最终模型性能的数据关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中不同属性之间的关联关系算法Apriori12频繁项集关联规则支持度大于阈值的项集描述频繁项集之间的关联关系频繁项集挖掘频繁项集挖掘是关联规则挖掘的第一步，目的是找到所有支持度大于阈值的项集关联规则生成关联规则生成是关联规则挖掘的第二步，目的是从频繁项集中生成满足置信度和支持度阈值的规则聚类分析聚类分析是将数据划分成多个组，使得组内数据相似，组间数据差异较大算法K-Means步骤初始化聚类中心、分配数据点到最近的聚类中心、更新聚类中心、重复步骤2-3直到收敛密度聚类密度聚类是根据数据点的密度进行聚类，例如DBSCAN算法层次聚类层次聚类是将数据逐步进行合并或分裂，形成树状结构分类分析分类分析是将数据划分成多个类别，例如决策树、神经网络和支持向量机决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类方法，通过对数据进行递归划分，构建决策树神经网络模型神经网络模型是一种模仿生物神经网络的机器学习模型，通过多层神经元进行学习支持向量机支持向量机是一种基于最大间隔的分类方法，通过寻找最优分类超平面进行分类评估方法评估方法用于衡量模型的性能，例如准确率、召回率、F1值和AUC交叉验证交叉验证是一种常用的评估方法，将数据分成多个子集，分别进行训练和测试，评估模型的泛化能力曲线ROCROC曲线是评估模型性能的常用工具，可以直观地展示模型在不同阈值下的分类性能案例分析本课程将介绍数据挖掘在不同领域的实际应用案例，例如行为推荐系统、欺诈检测系统和客户细分行为推荐系统行为推荐系统通过分析用户的行为数据，向用户推荐感兴趣的产品或服务欺诈检测系统欺诈检测系统通过分析用户的行为数据，识别潜在的欺诈行为，保护用户和企业利益客户细分客户细分是将客户群体划分成不同的子群体，根据不同的特征和需求进行差异化营销课程总结本课程介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用，希望能够帮助学生了解数据挖掘的强大功能，并将其应用于实际问题。