經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法課件單擊此處添加副標(biāo)題匯報(bào)人：XX目錄01數(shù)據(jù)挖掘概述02數(shù)據(jù)預(yù)處理03分類算法04聚類算法05關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)06異常檢測(cè)數(shù)據(jù)挖掘概述01數(shù)據(jù)挖掘定義數(shù)據(jù)挖掘是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和知識(shí)的科學(xué)過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘的科學(xué)性數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重于發(fā)現(xiàn)未知模式，而數(shù)據(jù)分析更注重對(duì)已知信息的解釋和驗(yàn)證。數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于零售、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，幫助企業(yè)和組織從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域010203數(shù)據(jù)挖掘流程明確數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和需求，例如預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)或識(shí)別客戶細(xì)分。問(wèn)題定義收集和清洗數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)的整合、轉(zhuǎn)換和歸一化，為挖掘算法做準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備根據(jù)問(wèn)題類型選擇合適的算法，如決策樹、聚類或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型選擇使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，并用測(cè)試數(shù)據(jù)集評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性。模型訓(xùn)練與測(cè)試分析模型結(jié)果，確定其在實(shí)際應(yīng)用中的有效性，并部署模型以供決策支持。結(jié)果評(píng)估與部署應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)中用于分析顧客購(gòu)買行為，優(yōu)化庫(kù)存管理和個(gè)性化營(yíng)銷策略。零售業(yè)金融機(jī)構(gòu)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信用評(píng)分、欺詐檢測(cè)和市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。金融分析數(shù)據(jù)挖掘幫助醫(yī)療行業(yè)分析患者數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化治療方案。醫(yī)療健康社交媒體平臺(tái)使用數(shù)據(jù)挖掘分析用戶行為，提供個(gè)性化內(nèi)容推薦和廣告定位。社交媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理02數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)集中，缺失值是常見(jiàn)的問(wèn)題。例如，通過(guò)填充平均值或使用模型預(yù)測(cè)缺失數(shù)據(jù)來(lái)處理。處理缺失值數(shù)據(jù)格式不一致會(huì)影響分析。例如，統(tǒng)一日期格式或文本大小寫，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)格式化異常值可能扭曲分析結(jié)果。例如，使用箱型圖或Z分?jǐn)?shù)方法來(lái)識(shí)別并處理這些異常值。識(shí)別并處理異常值數(shù)據(jù)集成將來(lái)自不同源的數(shù)據(jù)合并成一個(gè)數(shù)據(jù)集，例如將多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表或文件合并，以便進(jìn)行統(tǒng)一分析。合并數(shù)據(jù)集處理數(shù)據(jù)集成過(guò)程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)沖突問(wèn)題，如命名不一致、格式差異等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。解決數(shù)據(jù)沖突識(shí)別并處理數(shù)據(jù)集成中可能出現(xiàn)的冗余信息，避免分析時(shí)產(chǎn)生誤導(dǎo)，提高數(shù)據(jù)處理效率。數(shù)據(jù)冗余處理數(shù)據(jù)變換標(biāo)準(zhǔn)化處理將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間，如0到1，常用在不同量綱數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理。主成分分析（PCA）通過(guò)正交變換將可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，即主成分，用于降維和數(shù)據(jù)壓縮。特征縮放離散化處理通過(guò)減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差的方式，使數(shù)據(jù)具有單位方差，有助于算法性能的提升。將連續(xù)屬性的值劃分為若干個(gè)離散區(qū)間，便于處理和分析，如將年齡劃分為“青年”、“中年”、“老年”。分類算法03決策樹算法決策樹通過(guò)遞歸地選擇最優(yōu)特征并分裂數(shù)據(jù)集，構(gòu)建樹狀模型，以實(shí)現(xiàn)分類或回歸任務(wù)。決策樹的構(gòu)建過(guò)程01為了避免過(guò)擬合，決策樹算法中會(huì)使用剪枝技術(shù)，包括預(yù)剪枝和后剪枝，以簡(jiǎn)化樹結(jié)構(gòu)。剪枝技術(shù)02決策樹算法中常用信息增益或基尼指數(shù)來(lái)評(píng)估特征的重要性，選擇最佳分裂點(diǎn)。信息增益與基尼指數(shù)03決策樹易于理解和解釋，但容易過(guò)擬合，且對(duì)數(shù)據(jù)的小變動(dòng)敏感，可能產(chǎn)生不同的樹結(jié)構(gòu)。決策樹的優(yōu)缺點(diǎn)04支持向量機(jī)支持向量機(jī)通過(guò)尋找最優(yōu)超平面，實(shí)現(xiàn)不同類別數(shù)據(jù)的分類，最大化類別間的邊界?；驹鞸VM通過(guò)調(diào)整正則化參數(shù)C來(lái)平衡模型復(fù)雜度和分類誤差，優(yōu)化目標(biāo)是最大化間隔。正則化與優(yōu)化核技巧允許SVM處理非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，通過(guò)映射到高維空間來(lái)簡(jiǎn)化問(wèn)題。核技巧應(yīng)用支持向量機(jī)通過(guò)一對(duì)一或一對(duì)多等策略擴(kuò)展到多類分類問(wèn)題，提高分類準(zhǔn)確性。多類分類策略隨機(jī)森林隨機(jī)森林通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹并進(jìn)行投票來(lái)提高分類準(zhǔn)確性，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。隨機(jī)森林的工作原理隨機(jī)森林可以評(píng)估各個(gè)特征對(duì)模型預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)度，幫助識(shí)別數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵變量。特征重要性評(píng)估通過(guò)調(diào)整樹的數(shù)量、樹的深度等超參數(shù)，可以優(yōu)化隨機(jī)森林模型的性能。超參數(shù)調(diào)優(yōu)在信用評(píng)分、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域，隨機(jī)森林算法因其高準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性被廣泛應(yīng)用。實(shí)際應(yīng)用案例聚類算法04K-均值聚類在每次迭代中，算法重新分配每個(gè)點(diǎn)到最近的質(zhì)心，然后更新質(zhì)心位置，直至質(zhì)心不再變化。迭代過(guò)程03算法開(kāi)始時(shí)隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始質(zhì)心，這一步驟對(duì)最終聚類結(jié)果有重要影響。選擇初始質(zhì)心02K-均值聚類通過(guò)迭代過(guò)程將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到K個(gè)簇中，使得每個(gè)點(diǎn)到其簇中心的距離之和最小化。算法原理01K-均值聚類通過(guò)肘部法則等方法確定最佳的簇?cái)?shù)K，以達(dá)到聚類效果和計(jì)算效率的平衡。確定最佳K值01K-均值聚類廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析、圖像分割等領(lǐng)域，如亞馬遜利用它進(jìn)行客戶細(xì)分。應(yīng)用場(chǎng)景舉例02層次聚類通過(guò)逐步合并小的聚類單元，形成更大的聚類，直至達(dá)到預(yù)定的聚類數(shù)目或滿足停止條件。01與凝聚式相反，分裂式層次聚類從一個(gè)包含所有對(duì)象的大聚類開(kāi)始，逐步分裂成更小的聚類。02層次聚類的結(jié)果通常用樹狀圖（Dendrogram）表示，直觀展示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的合并過(guò)程和層次結(jié)構(gòu)。03在層次聚類中，選擇合適的距離度量（如歐氏距離、曼哈頓距離）對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。04凝聚式層次聚類分裂式層次聚類樹狀圖的構(gòu)建距離度量的選擇密度聚類密度聚類基于數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度分布，將高密度區(qū)域劃分為簇，低密度區(qū)域作為噪聲。核心概念介紹DBSCAN通過(guò)設(shè)定鄰域半徑和最小點(diǎn)數(shù)，識(shí)別核心點(diǎn)、邊界點(diǎn)和噪聲，形成簇。DBSCAN算法原理OPTICS算法是DBSCAN的改進(jìn)版，用于處理不同密度的簇，不需要預(yù)先設(shè)定鄰域半徑。OPTICS算法概述在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，使用密度聚類算法可以發(fā)現(xiàn)具有緊密聯(lián)系的用戶群體。應(yīng)用案例分析關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)05Apriori算法Apriori算法首先生成所有單個(gè)物品的頻繁項(xiàng)集，然后逐步擴(kuò)展至更大的項(xiàng)集。頻繁項(xiàng)集的生成算法通過(guò)計(jì)算項(xiàng)集的支持度和置信度來(lái)確定哪些規(guī)則是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。支持度和置信度計(jì)算Apriori算法利用先驗(yàn)性質(zhì)進(jìn)行剪枝，減少候選項(xiàng)集的數(shù)量，提高算法效率。剪枝優(yōu)化FP-Growth算法FP-Growth算法原理01FP-Growth通過(guò)構(gòu)建一棵FP樹來(lái)壓縮數(shù)據(jù)集，避免了生成候選項(xiàng)集的需要，提高了挖掘效率。構(gòu)建FP樹02FP-Growth算法首先掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄各項(xiàng)的頻繁度，然后構(gòu)建FP樹，樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)項(xiàng)。挖掘頻繁項(xiàng)集03在FP樹的基礎(chǔ)上，算法遞歸地挖掘頻繁項(xiàng)集，通過(guò)分治策略，將挖掘任務(wù)分解為更小的子任務(wù)。FP-Growth算法與Apriori算法相比，F(xiàn)P-Growth不需要產(chǎn)生候選項(xiàng)集，減少了計(jì)算量，尤其在大數(shù)據(jù)集上性能更優(yōu)。FP-Growth與Apriori比較01例如，在零售市場(chǎng)分析中，F(xiàn)P-Growth算法被用來(lái)發(fā)現(xiàn)顧客購(gòu)買行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，優(yōu)化商品擺放。FP-Growth應(yīng)用實(shí)例02關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用庫(kù)存管理購(gòu)物籃分析03企業(yè)通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)產(chǎn)品需求，合理安排庫(kù)存，減少積壓。推薦系統(tǒng)01零售商通過(guò)分析顧客的購(gòu)物籃數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)商品間的關(guān)聯(lián)性，優(yōu)化商品擺放和促銷策略。02在線平臺(tái)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則為用戶推薦商品或服務(wù)，如亞馬遜的“購(gòu)買此商品的顧客也購(gòu)買了”功能。欺詐檢測(cè)04金融機(jī)構(gòu)通過(guò)分析交易數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，識(shí)別異常模式，預(yù)防信用卡欺詐等金融犯罪。異常檢測(cè)06統(tǒng)計(jì)學(xué)方法01利用概率分布來(lái)建模數(shù)據(jù)，異常點(diǎn)是那些概率極低的觀測(cè)值，例如高斯分布中的離群點(diǎn)。02通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與數(shù)據(jù)集中心的距離來(lái)識(shí)別異常，如DBSCAN算法中的核心點(diǎn)和邊界點(diǎn)。03檢測(cè)數(shù)據(jù)集中密度異常低的區(qū)域，這些區(qū)域中的點(diǎn)被認(rèn)為是異常，例如LOF（局部異常因子）算法?；诟怕誓Ｐ偷漠惓z測(cè)基于距離的方法基于密度的方法基于鄰近的方法KNN通過(guò)計(jì)算測(cè)試點(diǎn)與最近的K個(gè)鄰居的距離來(lái)判斷是否異常，常用于分類和異常檢測(cè)。K-最近鄰算法LOF算法通過(guò)比較局部密度與鄰居的局部密度來(lái)識(shí)別異常點(diǎn)，適用于檢測(cè)數(shù)據(jù)中的局部異常。局部異常因子(LOF)該方法通過(guò)設(shè)定一個(gè)距離閾值，將超出此閾值的點(diǎn)視為異常，適用于多維數(shù)據(jù)集?；诰嚯x