知識發現(數據挖掘)第十二章目錄第十二章概述數據預處理技術關聯規則挖掘方法分類與預測方法聚類分析方法時間序列分析方法文本挖掘技術第十二章概述0101章節目標02深入理解數據挖掘在知識發現過程中的作用。03掌握知識發現的基本流程和方法。章節目標與內容了解數據挖掘與知識發現之間的聯系和區別。章節目標與內容章節內容知識發現的基本流程和方法。數據挖掘在知識發現中的應用場景。數據挖掘與知識發現的關系。章節目標與內容01數據預處理數據挖掘技術可以對原始數據進行清洗、轉換和集成，為知識發現提供高質量的數據基礎。02特征提取通過數據挖掘技術，可以從數據中提取出有用的特征，為知識發現提供關鍵的信息。03模式識別數據挖掘技術可以識別數據中的模式，包括分類、聚類和關聯規則等，為知識發現提供有價值的線索。數據挖掘在知識發現中作用問題定義明確知識發現的目標和問題范圍。數據準備收集、清洗和整理相關數據。數據挖掘應用數據挖掘技術對數據進行分析和挖掘。結果評估對挖掘結果進行驗證和評估，確保其準確性和有效性。知識應用將挖掘出的知識應用于實際場景，解決問題或創造價值。知識發現流程簡介數據預處理技術02缺失值處理01對缺失數據進行填充、插值或刪除等操作，以保證數據的完整性和準確性。02異常值檢測與處理通過統計方法、機器學習算法等識別異常數據，并進行相應的處理，如刪除、替換或保留。03數據去重對于重復的數據記錄進行刪除或合并，以避免對后續分析造成干擾。數據清洗與去重從原始特征集合中選擇出與目標變量相關性強、對模型性能貢獻大的特征子集。特征選擇通過變換或組合原始特征，生成新的特征，以更好地表示數據的內在結構和規律。特征提取采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法降低數據維度，減少計算復雜度和過擬合風險。降維處理特征選擇與提取通過數學函數對原始數據進行轉換，以改善數據的分布形態或滿足特定算法的要求。數據變換歸一化處理標準化處理將數據按比例縮放至特定區間（如[0,1]或[-1,1]），以消除量綱和數量級對數據分析的影響。將數據轉換為均值為0、標準差為1的標準正態分布形式，以便于不同特征之間的比較和加權處理。030201數據變換與歸一化關聯規則挖掘方法03應用Apriori算法在零售業、電子商務等領域有廣泛應用。例如，通過分析顧客的購物籃數據，可以發現商品之間的關聯關系，進而制定促銷策略和優化商品擺放。原理Apriori算法是一種基于頻繁項集挖掘的關聯規則算法。它通過逐層搜索的迭代方法，利用項集的支持度剪枝，減少候選項集的數量，從而發現頻繁項集。Apriori算法原理及應用FP-Growth算法是一種基于前綴樹的關聯規則挖掘算法。它通過構建FP樹（FrequentPatternTree）來壓縮數據集，直接在FP樹上挖掘頻繁項集，避免了生成大量候選項集的開銷。FP-Growth算法在處理大規模數據集時具有較高的效率，適用于挖掘長模式和復雜關聯規則。例如，在網絡安全領域，可以利用FP-Growth算法分析網絡流量數據，發現異常行為模式。原理應用FP-Growth算法原理及應用支持度（Support）支持度表示項集在事務集中出現的頻率。一個項集的支持度越高，說明它在事務集中出現的次數越多。置信度（Confidence）置信度表示在包含X的事務中，同時也包含Y的比例。置信度反映了關聯規則的可靠程度。提升度（Lift）提升度表示在包含X的條件下，同時包含Y的概率與不包含X的條件下包含Y的概率之比。提升度反映了X和Y之間的關聯程度，提升度大于1說明X和Y之間存在正關聯，小于1說明存在負關聯，等于1說明沒有關聯。關聯規則評價指標分類與預測方法04

決策樹分類器原理及應用決策樹基本原理通過樹形結構表示實例的可能分類過程，每個內部節點表示一個屬性判斷，每個分支代表一個可能的屬性值，每個葉節點代表一個類別。常見決策樹算法ID3、C4.5、CART等，它們在構建決策樹時采用不同的屬性選擇標準和剪枝策略。決策樹應用適用于分類和回歸問題，如信用評分、醫療診斷、故障檢測等。03貝葉斯分類器應用適用于文本分類、情感分析、垃圾郵件識別等領域。01貝葉斯分類器基本原理基于貝葉斯定理，利用先驗概率和條件概率計算后驗概率，選擇具有最大后驗概率的類別作為預測結果。02常見貝葉斯分類器樸素貝葉斯、貝葉斯網絡等，它們在處理分類問題時具有不同的假設和模型結構。貝葉斯分類器原理及應用常見神經網絡模型感知機、多層感知機、卷積神經網絡等，它們在處理分類問題時具有不同的網絡結構和訓練算法。神經網絡基本原理通過模擬人腦神經元之間的連接和信號傳遞過程，構建多層網絡結構，實現輸入到輸出的非線性映射。神經網絡應用適用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域，尤其在處理大規模復雜數據時具有優勢。神經網絡在分類中應用聚類分析方法05K-means算法是一種基于距離的聚類算法，通過迭代將數據劃分為K個簇，使得同一簇內的數據盡可能相似，不同簇間的數據盡可能不同。算法流程包括初始化聚類中心、分配數據點到最近聚類中心、更新聚類中心、重復分配和更新步驟直至收斂。原理K-means算法廣泛應用于圖像分割、文本聚類、市場細分等領域。例如，在圖像分割中，可以將像素點聚類為不同的區域以實現圖像分割；在文本聚類中，可以將文檔聚類為不同的主題以實現文本分類；在市場細分中，可以將消費者聚類為不同的群體以實現精準營銷。應用K-means聚類算法原理及應用層次聚類算法原理及應用層次聚類算法是一種基于層次的聚類方法，通過不斷將數據點或已有簇進行合并或分裂，形成樹狀的聚類結構。算法流程包括構建初始簇、計算簇間距離、合并或分裂簇、重復合并或分裂步驟直至滿足停止條件。原理層次聚類算法適用于具有層次結構的數據集，如生物信息學中的基因表達數據、社交網絡中的用戶關系數據等。例如，在生物信息學中，可以利用層次聚類算法對基因表達數據進行聚類分析，發現具有相似表達模式的基因群體；在社交網絡中，可以利用層次聚類算法對用戶關系數據進行聚類分析，發現具有相似興趣愛好的用戶群體。應用原理DBSCAN密度聚類算法是一種基于密度的聚類方法，通過尋找數據空間中被低密度區域分隔的高密度區域來實現聚類。算法流程包括選擇任意數據點作為種子點、搜索種子點的鄰域內足夠數量的點形成簇、將鄰域內的點加入簇并繼續搜索直至無法擴展簇、重復選擇新的種子點并搜索簇直至所有數據點都被處理。要點一要點二應用DBSCAN密度聚類算法適用于具有任意形狀和大小的數據集，如異常檢測、空間數據挖掘等領域。例如，在異常檢測中，可以利用DBSCAN密度聚類算法發現數據空間中的離群點或異常點；在空間數據挖掘中，可以利用DBSCAN密度聚類算法對空間數據進行聚類分析，發現具有相似空間分布特征的數據群體。DBSCAN密度聚類算法原理及應用時間序列分析方法06時間序列構成要素長期趨勢、季節變動、循環變動和不規則變動。時間序列定義按時間順序排列的一組數據，反映現象隨時間變化的情況。時間序列特點動態性、連續性、規律性、隨機性。時間序列基本概念及特點定量預測方法時間序列分析、回歸分析、灰色預測等。時間序列分析常用模型移動平均模型、指數平滑模型、ARIMA模型等。定性預測方法專家評估法、類比法、德爾菲法等。時間序列預測方法介紹0102ARIMA模型定義自回歸移動平均模型，用于描述時間序列數據的統計特性。ARIMA模型識別通過觀察自相關圖和偏自相關圖，選擇合適的模型類型。ARIMA模型參數估計采用最小二乘法、極大似然法等方法進行參數估計。ARIMA模型檢驗與診斷對模型的殘差進行檢驗，判斷模型是否合適。ARIMA模型預測利用已建立的模型對未來數據進行預測，并評估預測精度。030405ARIMA模型在時間序列中應用文本挖掘技術07詞袋模型（BagofWords）將文本表示為一個詞頻向量，向量中的每個元素代表一個單詞在文本中出現的次數。這種方法簡單有效，但忽略了單詞之間的順序和上下文信息。TF-IDF模型是一種用于信息檢索和文本挖掘的常用加權技術。TF-IDF是一種統計方法，用以評估一字詞對于一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。Word2Vec模型是一種淺層神經網絡模型，用于生成詞向量。Word2Vec可以捕捉單詞之間的語義和語法關系，使得語義上相似的單詞在向量空間中的距離較近。文本表示與特征提取方法情感詞典方法01基于預定義的情感詞典，通過計算文本中正面和負面詞匯的數量和強度來判斷文本的情感傾向。這種方法簡單直觀，但受限于情感詞典的覆蓋率和準確性。機器學習方法02利用標注好的情感語料庫訓練分類器，對新的文本進行情感分類。常用的機器學習算法包括樸素貝葉斯、支持向量機和邏輯回歸等。深度學習方法03通過構建深層的神經網絡模型來學習文本的情感特征，并進行情感分類。深度學習方法可以自動提取文本中的高層特征，但需要大量的標注數據進行訓練。情感分析技術介紹LDA（LatentDirichletAllocation）模型：是一種典型的主題模型，用于從大量文檔中發現潛在的主題結構。LDA假設每個文檔是由多個主題混合而成的，而每個主題又是由多個單詞混合而成的。NMF（Non-negativeMatrixFactoriz