知識(shí)發(fā)現(xiàn)課件

知識(shí)發(fā)現(xiàn)課件引言知識(shí)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)概念數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法聚類分析在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用分類與預(yù)測(cè)技術(shù)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用可視化技術(shù)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用目錄01引言隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，知識(shí)發(fā)現(xiàn)變得尤為重要，它可以幫助我們從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的背景與數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域密切相關(guān)，這些技術(shù)的發(fā)展為知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了強(qiáng)大的支持。知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。知識(shí)發(fā)現(xiàn)定義與背景知識(shí)發(fā)現(xiàn)可以幫助企業(yè)更好地了解客戶的需求和行為，從而制定更精準(zhǔn)的營銷策略。在醫(yī)療領(lǐng)域，知識(shí)發(fā)現(xiàn)可以幫助醫(yī)生從大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)中提取有用的信息，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。在科學(xué)研究領(lǐng)域，知識(shí)發(fā)現(xiàn)可以幫助科學(xué)家從海量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律和現(xiàn)象。知識(shí)發(fā)現(xiàn)重要性及應(yīng)用領(lǐng)域課程目標(biāo)掌握知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基本概念和方法，了解知識(shí)發(fā)現(xiàn)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，培養(yǎng)解決實(shí)際問題的能力。學(xué)習(xí)內(nèi)容包括知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基本流程、常用算法和技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式識(shí)別和評(píng)估等方面。同時(shí)，還將介紹一些典型的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和工具，以便學(xué)生更好地理解和應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。課程目標(biāo)與學(xué)習(xí)內(nèi)容02知識(shí)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)概念

數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程中的一個(gè)關(guān)鍵步驟，側(cè)重于從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息。知識(shí)發(fā)現(xiàn)是一個(gè)更廣泛的概念，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評(píng)估等階段，旨在從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)相互促進(jìn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展為知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了更多手段，而知識(shí)發(fā)現(xiàn)的需求也推動(dòng)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步。使用邏輯公式或規(guī)則來表示知識(shí)，適用于表達(dá)具有明確邏輯關(guān)系的知識(shí)。邏輯表示法將知識(shí)組織成框架結(jié)構(gòu)，每個(gè)框架描述一個(gè)概念或?qū)ο?，適用于表達(dá)具有層次結(jié)構(gòu)和屬性關(guān)系的知識(shí)?？蚣鼙硎痉ㄍㄟ^節(jié)點(diǎn)和鏈接組成的網(wǎng)絡(luò)來表示知識(shí)，節(jié)點(diǎn)表示概念或?qū)ο螅溄颖硎舅鼈冎g的關(guān)系，適用于表達(dá)復(fù)雜的概念和關(guān)系。語義網(wǎng)絡(luò)表示法基于面向?qū)ο蟮乃枷?，將知識(shí)封裝在對(duì)象中，通過對(duì)象的屬性和方法來表達(dá)知識(shí)，適用于表達(dá)具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和行為的知識(shí)。面向?qū)ο蟊硎痉ㄖR(shí)表示方法包括業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評(píng)估和部署等階段，是一個(gè)廣泛使用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程模型。CRISP-DM模型包括樣本、探索、修改、建模和評(píng)估等階段，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)理解和預(yù)處理的重要性。SEMMA模型包括數(shù)據(jù)選擇、預(yù)處理、轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘和解釋/評(píng)估等階段，與CRISP-DM模型類似，但更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)挖掘階段的技術(shù)和方法。KDD過程模型知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確性、可解釋性、效率、可伸縮性、魯棒性等是評(píng)價(jià)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法的主要標(biāo)準(zhǔn)。挑戰(zhàn)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、處理高維數(shù)據(jù)、處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、處理流數(shù)據(jù)、處理不平衡數(shù)據(jù)等是知識(shí)發(fā)現(xiàn)面臨的主要挑戰(zhàn)。同時(shí)，隱私保護(hù)、安全性、可解釋性等問題也需要得到關(guān)注。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與挑戰(zhàn)03數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)去除或修正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、異常值、不相關(guān)或重復(fù)的信息，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。數(shù)據(jù)清洗重復(fù)數(shù)據(jù)刪除噪聲數(shù)據(jù)處理檢測(cè)并刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄，避免對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生干擾。識(shí)別并處理數(shù)據(jù)中的噪聲，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。030201數(shù)據(jù)清洗與去重刪除缺失值填充缺失值插值法多重插補(bǔ)法缺失值處理策略對(duì)于缺失值較多的數(shù)據(jù)，可以考慮直接刪除含有缺失值的記錄。利用已知數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過插值函數(shù)預(yù)測(cè)并填充缺失值。根據(jù)數(shù)據(jù)的分布、均值、中位數(shù)或眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量，對(duì)缺失值進(jìn)行填充。基于多次插補(bǔ)的思想，對(duì)缺失值進(jìn)行多次填充，以減小填充誤差。降維方法將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。特征選擇從原始特征中選擇出對(duì)模型訓(xùn)練有重要影響的特征，去除無關(guān)或冗余的特征，以降低模型復(fù)雜度和提高訓(xùn)練效率。過濾式特征選擇基于統(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)行特征選擇，如方差、相關(guān)系數(shù)等。包裝式特征選擇通過模型訓(xùn)練過程中的反饋來選擇特征，如遞歸特征消除等。特征選擇與降維方法將數(shù)據(jù)變換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，以消除量綱對(duì)模型訓(xùn)練的影響。標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)變換到[0,1]或[-1,1]的區(qū)間內(nèi)，以便于數(shù)據(jù)處理和可視化。歸一化將連續(xù)型數(shù)據(jù)變換為離散型數(shù)據(jù)，以便于某些特定算法的處理。離散化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，以減小數(shù)據(jù)的偏度和峰度，使數(shù)據(jù)更接近正態(tài)分布。對(duì)數(shù)變換數(shù)據(jù)變換技巧04關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理Apriori算法是一種用于頻繁項(xiàng)集挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法。它利用項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過逐層搜索迭代的方式，找出數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集，并基于這些項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法原理及實(shí)現(xiàn)步驟實(shí)現(xiàn)步驟2.從頻繁1-項(xiàng)集開始，逐層生成候選集，并計(jì)算其支持度。若支持度不低于預(yù)設(shè)的閾值，則將其加入頻繁項(xiàng)集。1.掃描數(shù)據(jù)集，統(tǒng)計(jì)每個(gè)單項(xiàng)的出現(xiàn)頻率，生成頻繁1-項(xiàng)集。Apriori算法原理及實(shí)現(xiàn)步驟Apriori算法原理及實(shí)現(xiàn)步驟3.重復(fù)步驟2，直到無法生成新的頻繁項(xiàng)集為止。4.基于頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，并計(jì)算其置信度。若置信度不低于預(yù)設(shè)的閾值，則輸出該關(guān)聯(lián)規(guī)則。策略一使用前綴共享的方式壓縮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，減少存儲(chǔ)空間占用。FP-Growth算法通過構(gòu)建FP-tree（頻繁模式樹）來實(shí)現(xiàn)前綴共享，將具有相同前綴的項(xiàng)聚集在一起，從而有效壓縮了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。策略二采用分治策略處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。針對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)集，F(xiàn)P-Growth算法可以采用分治策略，將數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集分別處理，然后再合并結(jié)果。這樣可以降低內(nèi)存消耗，提高算法的可擴(kuò)展性。策略三優(yōu)化項(xiàng)集生成過程，減少不必要的計(jì)算。FP-Growth算法在生成頻繁項(xiàng)集時(shí)，可以利用已生成的頻繁項(xiàng)集來優(yōu)化計(jì)算過程，避免重復(fù)掃描數(shù)據(jù)集和計(jì)算支持度。FP-Growth算法優(yōu)化策略支持度（Support）表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。支持度越高，說明項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中越常見。表示在包含X的事務(wù)中也包含Y的概率。置信度越高，說明關(guān)聯(lián)規(guī)則越可靠。表示在包含X的條件下，Y出現(xiàn)的概率與Y在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的概率之比。提升度大于1表示X和Y之間存在正相關(guān)關(guān)系，小于1表示存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。綜合考慮支持度、置信度和提升度等指標(biāo)，評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。興趣度越高，說明關(guān)聯(lián)規(guī)則越值得關(guān)注和應(yīng)用。置信度（Confidence）提升度（Lift）興趣度（Interest）關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)價(jià)指標(biāo)案例分析選擇具有代表性的數(shù)據(jù)集，如購物籃數(shù)據(jù)、醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)等，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行分析。通過調(diào)整算法參數(shù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)閾值，觀察不同參數(shù)設(shè)置下挖掘結(jié)果的差異，并解釋其背后的原因和意義。實(shí)戰(zhàn)演練利用實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)嵺`。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法實(shí)現(xiàn)和結(jié)果展示等步驟，完整呈現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的整個(gè)過程。同時(shí)，可以結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。案例分析與實(shí)戰(zhàn)演練05聚類分析在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它將相似的對(duì)象歸為一類，使得同一類內(nèi)的對(duì)象盡可能相似，不同類間的對(duì)象盡可能不同。聚類分析概念常見的聚類方法包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類等。其中，K-Means聚類是一種基于距離的聚類方法，層次聚類則是通過逐層分解或合并來形成聚類結(jié)果。分類方法聚類分析概念及分類方法K-Means算法通過迭代優(yōu)化來將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個(gè)簇。在每次迭代中，算法會(huì)重新計(jì)算每個(gè)簇的中心點(diǎn)，并將數(shù)據(jù)點(diǎn)重新分配給最近的簇中心點(diǎn)，直到達(dá)到收斂條件。算法原理首先，隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始簇中心點(diǎn)；然后，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到各個(gè)簇中心點(diǎn)的距離，并將其分配給最近的簇；接著，重新計(jì)算每個(gè)簇的中心點(diǎn)；最后，重復(fù)上述步驟直到簇中心點(diǎn)不再發(fā)生明顯變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。實(shí)現(xiàn)過程K-Means算法原理及實(shí)現(xiàn)過程凝聚層次聚類是一種自底向上的聚類方法，它從最小的聚類（即每個(gè)對(duì)象作為一個(gè)聚類）開始，逐步合并最相似的聚類，直到滿足終止條件。分裂層次聚類則是一種自頂向下的聚類方法，它從包含所有對(duì)象的一個(gè)大聚類開始，逐步將聚類分裂為更小的聚類，直到滿足終止條件。凝聚層次聚類和分裂層次聚類各有優(yōu)缺點(diǎn)。凝聚層次聚類能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對(duì)噪聲和異常值有一定的魯棒性；但是，它需要計(jì)算所有對(duì)象之間的距離，因此計(jì)算復(fù)雜度較高。分裂層次聚類則相反，它的計(jì)算復(fù)雜度較低，但是只能發(fā)現(xiàn)球形的聚類，并且對(duì)噪聲和異常值比較敏感。凝聚層次聚類分裂層次聚類比較層次聚類算法比較聚類結(jié)果評(píng)估指標(biāo)外部指標(biāo)用于比較聚類結(jié)果與某個(gè)“參考模型”之間的差異。常見的外部指標(biāo)包括調(diào)整蘭德系數(shù)（AdjustedRandIndex，ARI）、標(biāo)準(zhǔn)化互信息（NormalizedMutualInformation，NMI）等。這些指標(biāo)的值域通常為[0,1]，值越大表示聚類結(jié)果與參考模型越相似。外部指標(biāo)內(nèi)部指標(biāo)則用于評(píng)估聚類結(jié)果本身的優(yōu)劣，而不依賴于任何外部信息。常見的內(nèi)部指標(biāo)包括輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）、戴維森-布爾丁指數(shù)（Davies-BouldinIndex）等。這些指標(biāo)從不同的角度評(píng)估聚類的緊湊性、分離度等性質(zhì)，從而判斷聚類效果的好壞。內(nèi)部指標(biāo)06分類與預(yù)測(cè)技術(shù)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用分類是將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象分派到給定類別中的過程，這些類別是預(yù)先定義的，并且是基于數(shù)據(jù)對(duì)象的屬性值的。分類定義分類是監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要預(yù)先定義類別，而聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不需要預(yù)先定義類別，由算法自行發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。分類與聚類的區(qū)別分類技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，如垃圾郵件識(shí)別、客戶分類、疾病預(yù)測(cè)等。分類技術(shù)的應(yīng)用分類技術(shù)基礎(chǔ)概念010203決策樹原理決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類算法，通過遞歸地選擇最優(yōu)劃分屬性，將數(shù)據(jù)集劃分為純度越來越高的子集，最終形成一顆決策樹。決策樹構(gòu)建過程從根節(jié)點(diǎn)開始，選擇最優(yōu)劃分屬性，將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)子集，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)一個(gè)分支；然后對(duì)每個(gè)子集遞歸地執(zhí)行上述過程，直到滿足停止條件（如所有樣本屬于同一類別或沒有剩余屬性可供劃分）。剪枝處理為了防止決策樹過擬合，需要對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝處理，包括預(yù)剪枝（在決策樹生成過程中進(jìn)行）和后剪枝（在決策樹生成后進(jìn)行）。決策樹算法原理及實(shí)現(xiàn)過程貝葉斯分類器原理01貝葉斯分類器是基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法，通過計(jì)算給定樣本屬于某個(gè)類別的后驗(yàn)概率來進(jìn)行分類。樸素貝葉斯分類器02樸素貝葉斯分類器是貝葉斯分類器的一種簡(jiǎn)化形式，它假設(shè)所有特征之間相互獨(dú)立，從而簡(jiǎn)化了計(jì)算過程。貝葉斯分類器應(yīng)用場(chǎng)景03貝葉斯分類器適用于各種文本分類任務(wù)，如垃圾郵件識(shí)別、情感分析等；此外，它還可以用于處理多分類問題和增量學(xué)習(xí)問題。貝葉斯分類器原理及應(yīng)用場(chǎng)景要點(diǎn)三SVM原理支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法，它通過尋找一個(gè)超平面來將不同類別的樣本分開，并使得兩類樣本之間的間隔最大化。0102核函數(shù)與非線性SVM對(duì)于非線性可分的數(shù)據(jù)集，可以通過引入核函數(shù)將原始空間映射到一個(gè)更高維的特征空間，使得數(shù)據(jù)在特征空間中變得線性可分；同時(shí)，通過軟間隔最大化允許一些樣本被錯(cuò)誤分類，從而增強(qiáng)模型的泛化能力。SVM參數(shù)調(diào)優(yōu)SVM的性能受到多個(gè)參數(shù)的影響，包括懲罰系數(shù)C、核函數(shù)類型及參數(shù)等；通常使用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索等方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)以獲取最優(yōu)的模型性能。03支持向量機(jī)（SVM）原理及參數(shù)調(diào)優(yōu)07可視化技術(shù)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用03可視化技術(shù)發(fā)展歷程從早期的手工繪圖到現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)。01可視化技術(shù)定義將大量數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)轉(zhuǎn)化為圖形、圖像等視覺形式，以便更直觀地理解和分析。02可視化技術(shù)分類包括科學(xué)計(jì)算可視化、數(shù)據(jù)可視化和信息可視化等?？梢暬夹g(shù)基礎(chǔ)概念內(nèi)置多種圖表類型，適合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析和可視化。ExcelTableauPowerBID3.js強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持拖拽式操作和豐富的圖表類型。微軟推出的商業(yè)智能工具，內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化功能。用于制作數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的文檔的JavaScript庫，支持高度自定義的可視化效果。常用可視化工具介紹明確目的和受眾設(shè)計(jì)前要明確可視化的目的和受眾，以便選擇合適的圖表類型和呈現(xiàn)方式。簡(jiǎn)潔明了避免過度設(shè)計(jì)和復(fù)雜圖表，力求簡(jiǎn)潔