專業(yè)知識數(shù)據(jù)挖掘技巧

專業(yè)知識數(shù)據(jù)挖掘技巧匯報人：2024-01-17目錄數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)預處理技巧關聯(lián)規(guī)則挖掘技巧分類與預測模型構(gòu)建技巧聚類分析技巧文本數(shù)據(jù)挖掘技巧CONTENTS01數(shù)據(jù)挖掘概述CHAPTER數(shù)據(jù)挖掘定義與目的定義數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出有用、非平凡的信息和知識的過程。目的通過數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關聯(lián)，為決策提供支持，預測未來趨勢，優(yōu)化業(yè)務流程等。數(shù)據(jù)挖掘應用領域醫(yī)療政府疾病預測、藥物研發(fā)、醫(yī)療管理等。公共安全、城市規(guī)劃、交通管理等。金融電子商務科研信用評分、欺詐檢測、股票市場分析等。用戶行為分析、推薦系統(tǒng)、市場細分等。基因測序、天文數(shù)據(jù)分析、地球科學等。通過訓練數(shù)據(jù)集學習分類器或預測模型，對新的數(shù)據(jù)進行分類或預測。分類與預測從文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，包括情感分析、主題建模、關鍵詞提取等。文本挖掘?qū)?shù)據(jù)分成不同的組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組之間的數(shù)據(jù)相似度較低。聚類分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的有趣關聯(lián)或相關關系。關聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)r間序列數(shù)據(jù)進行建模和預測，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢和周期性規(guī)律。時序分析0201030405數(shù)據(jù)挖掘常用方法02數(shù)據(jù)預處理技巧CHAPTER對于數(shù)據(jù)集中的缺失值，可以采用刪除、填充（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)等）或插值等方法進行處理。缺失值處理通過統(tǒng)計方法（如箱線圖、Z-Score等）或機器學習算法（如孤立森林等）識別異常值，并進行相應的處理，如刪除或替換。異常值檢測與處理對于重復的數(shù)據(jù)記錄，需要進行去重處理，以保證數(shù)據(jù)的唯一性和準確性。數(shù)據(jù)去重數(shù)據(jù)清洗與去重根據(jù)數(shù)據(jù)特性和業(yè)務需求，對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，如對數(shù)轉(zhuǎn)換、Box-Cox轉(zhuǎn)換等，以改善數(shù)據(jù)的分布和模型的性能。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，有助于提升模型的收斂速度和精度。常見的方法有最小-最大歸一化、Z-Score歸一化等。數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與歸一化特征選擇從原始特征中挑選出與目標變量相關性強、對模型有貢獻的特征，以減少特征數(shù)量、提高模型性能和可解釋性。常用的方法有過濾法（如卡方檢驗、互信息法等）、包裝法（如遞歸特征消除等）和嵌入法（如基于樹模型的特征重要性選擇等）。降維通過某些方法將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時保留數(shù)據(jù)中的主要信息。常見的方法有主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、t-SNE等。降維有助于減少計算復雜度、避免過擬合和提高模型性能。特征選擇與降維03關聯(lián)規(guī)則挖掘技巧CHAPTERApriori算法是一種基于頻繁項集挖掘的關聯(lián)規(guī)則算法，通過逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)集中的頻繁項集，再利用頻繁項集生成關聯(lián)規(guī)則。Apriori算法廣泛應用于購物籃分析、交叉銷售、產(chǎn)品推薦等領域，用于發(fā)現(xiàn)商品之間的關聯(lián)關系，指導商家制定營銷策略。Apriori算法原理及應用應用場景算法原理算法原理FP-Growth算法是一種基于前綴樹的頻繁模式挖掘算法，通過構(gòu)建前綴樹（FP-tree）來壓縮數(shù)據(jù)集，直接在壓縮后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上進行挖掘，提高了挖掘效率。應用場景FP-Growth算法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的關聯(lián)規(guī)則挖掘，如電商平臺的用戶行為分析、社交網(wǎng)絡中的好友推薦等。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(xiàn)的頻率，即項集在事務集中的占比。支持度越高，說明項集在事務集中出現(xiàn)的次數(shù)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。置信度越高，說明在出現(xiàn)X的情況下，Y出現(xiàn)的概率越大。提升度（Lift）提升度表示在包含X的事務中，Y出現(xiàn)的概率與Y在事務集中出現(xiàn)的概率之比。提升度大于1說明X和Y之間存在正關聯(lián)關系；小于1說明存在負關聯(lián)關系；等于1則說明X和Y相互獨立。關聯(lián)規(guī)則評價指標04分類與預測模型構(gòu)建技巧CHAPTER特征選擇通過信息增益、基尼指數(shù)等方法評估特征的重要性，選擇對分類最有用的特征。決策樹生成采用ID3、C4.5、CART等算法生成決策樹，建立分類規(guī)則。決策樹剪枝通過預剪枝或后剪枝方法簡化決策樹結(jié)構(gòu)，防止過擬合。決策樹模型構(gòu)建及應用參數(shù)初始化采用隨機初始化、Xavier初始化等方法初始化網(wǎng)絡參數(shù)，避免訓練過程中的梯度消失或爆炸問題。訓練與優(yōu)化使用反向傳播算法計算梯度，采用梯度下降、Adam等優(yōu)化算法更新網(wǎng)絡參數(shù)，最小化損失函數(shù)。網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計確定輸入層、隱藏層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量，選擇合適的激活函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡模型構(gòu)建及應用根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的核函數(shù)，如線性核、多項式核、高斯核等。核函數(shù)選擇通過交叉驗證等方法調(diào)整懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)，提高模型的泛化能力。參數(shù)調(diào)優(yōu)對于多類分類問題，可采用一對一、一對多等策略構(gòu)建多個二分類器，實現(xiàn)多類分類。多類分類策略支持向量機模型構(gòu)建及應用05聚類分析技巧CHAPTERVSK-means算法是一種基于距離的聚類算法，通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同簇間的數(shù)據(jù)盡可能不同。算法流程包括初始化聚類中心、分配數(shù)據(jù)點到最近的聚類中心、更新聚類中心并重復以上步驟直至收斂。應用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(qū)域以實現(xiàn)圖像的分割；在文本聚類中，可以將文檔聚類為不同的主題以實現(xiàn)文檔的自動分類。原理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(shù)據(jù)點或已有的簇合并或分裂，形成樹狀的聚類結(jié)構(gòu)。根據(jù)層次分解的方向，可分為凝聚法和分裂法。凝聚法初始將每個數(shù)據(jù)點視為一個簇，然后逐步合并相近的簇；分裂法初始將所有數(shù)據(jù)點視為一個簇，然后逐步分裂簇。原理層次聚類算法適用于具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，如生物信息學中的基因表達數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡中的用戶關系數(shù)據(jù)等。通過層次聚類，可以揭示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)和不同層次的特征。應用DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一種基于密度的聚類算法。它通過檢查數(shù)據(jù)點的局部密度來發(fā)現(xiàn)簇，將密度足夠高且相互接近的數(shù)據(jù)點劃分為同一簇。DBSCAN能夠識別任意形狀的簇，并可以處理噪聲數(shù)據(jù)。DBSCAN算法適用于具有任意形狀簇和噪聲的數(shù)據(jù)集，如空間數(shù)據(jù)庫、異常檢測等。例如，在空間數(shù)據(jù)庫中，可以使用DBSCAN算法對地理空間數(shù)據(jù)進行聚類分析；在異常檢測中，可以利用DBSCAN算法識別出與正常數(shù)據(jù)分布不一致的異常點。原理應用DBSCAN聚類算法原理及應用06文本數(shù)據(jù)挖掘技巧CHAPTER去除文本中的無關字符、停用詞、特殊符號等，提高文本質(zhì)量。文本清洗將連續(xù)的文本切分成獨立的詞匯單元，為后續(xù)的特征提取和模型訓練提供基礎。分詞技術為每個詞匯單元標注詞性，幫助理解詞匯在文本中的作用和含義。詞性標注文本數(shù)據(jù)預處理與分詞技術詞袋模型將文本表示為一個詞袋，忽略詞匯之間的順序和語法關系，通過統(tǒng)計詞匯出現(xiàn)的頻率來構(gòu)建特征向量。TF-IDF一種用于評估詞匯在文本集中重要性的統(tǒng)計方法，通過計算詞頻和逆文檔頻率來構(gòu)建特征向量。Word2Vec一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的詞嵌入方法，將詞匯表示為固定長度的向量，捕捉詞匯之間的語義和語法關系。文本特征提取方法根據(jù)文本的內(nèi)容和特征將其自動分類到