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  • 数据挖掘的一个例子

    2019-03-06 01:08:00
    数据挖掘的一个例子--以图书馆借书数据为例 博文链接:https://seawavecau.iteye.com/blog/108576
  • Data mining 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。机器学习→理论数据挖掘→应用Iris鸢尾花Explorer分类器输出三种聚类算法1.k均值算法选择k个点作为初始质心 repeat 将每个点指派给最近...

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    Data mining

    数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。


    机器学习→理论
    数据挖掘→应用

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    Iris鸢尾花

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    Explorer

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    分类器输出

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    三种聚类算法

    1.k均值算法

    选择k个点作为初始质心
    repeat
            将每个点指派给最近的质心,形成k个簇
            重新计算每个簇的质心
    until 质心不再发生变化

    2.EM(Expectation Maximization)算法

    计算期望(E)→利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值。→最大化(M)→计算参数的值→迭代

    3.DBSCAN算法

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    关联算法

    1.Apriori算法

    支持度sup(S)=(包含项集s的事物数量/D中总的事物数量的百分比)x100%
    频繁项集(Frequent Itemset):满足最小支持度阈值的所有项集。

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    2.FP-Growth算法

    • FpTree的建立

    转载FP Tree算法原理总结 - 刘建平Pinard - 博客园

    1)扫描数据,得到所有频繁一项集的的计数。然后删除支持度低于阈值的项,将1项频繁集放入项头表,并按照支
    持度降序排列。
    2)扫描数据,将读到的原始数据剔除非频繁1项集,并按照支持度降序排列。
    3)读入排序后的数据集,插入FP树,插入时按照排序后的顺序,插入FP树中,排序靠前的节点是祖先节点,而靠
    后的是子孙节点。如果有共用的祖先,则对应的公用祖先节点计数加1。插入后,如果有新节点出现,则项头表对
    应的节点会通过节点链表链接上新节点。直到所有的数据都插入到FP树后,FP树的建立完成。
    4)从项头表的底部项依次向上找到项头表项对应的条件模式基。从条件模式基递归挖掘得到项头表项项的频繁项集。
    5)如果不限制频繁项集的项数,则返回步骤4所有的频繁项集,否则只返回满足项数要求的频繁项集。

    选择属性(Select attributes):

    搜索数据中的所有可能的属性组合,以找到预测效果最好的属性子集。

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    自动调节参数:Weka提供元学习器CVParameterSelection

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    可视化:Visualize

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    Knowlegde Flow

    为weka提供一个“数据流”接口。

    批量+以增量方式处理数据
    NaiveBayesUpdateable、IBK、LWR、SGD、SPegasos、Cobweb、RacedIncrementalLogitBoost
    • 绘制ROC曲线

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    -比较J48和RandomForest分类模型的性能。

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    -聚类器比较(EM聚类器和k-均值高斯分布聚类器)

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    Experimenter

    实现实验过程的自动化,供高级用户使用Java RMI在多台机器间分配计算负载。

    • CSV格式可用外部电子表格应用程序(eg:MS Excel)装载。
    • JDBC数据库连接:增加从中断的实验或扩展实验中恢复的可能性。冲突后仅计算短缺的那部分算法和数据集。

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    若希望尽早完成用一个算法处理全部数据集的结果,则选择数据集优先。

    →Destination选择结果监听器

    • InstancesResultListener 将结果以ARFF格式输出到一个Writer
    • CSVResultListener 结果产生器-结果,组装成逗号分隔值的形式
    • DatabaseResultListener 发送到数据库

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    weka连接数据库

    分析结果-Analyse

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    Test output:测试选项概要| 比较矩阵| 学习方案列表

    Test base:

    • Summary:将每一个学习方案与其他所有方案进行比较,并打印出输出矩阵,其中包含一些数据集,以及哪一个方案显著优于其他方案的单元格。

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    • Ranking:对方案进行排名,(>、<),打印学习方案名次表。

    [输出的第一列=胜过地数量-不及的数量]

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  • 本篇文章主要介绍内容:数据去噪,采样,特征工程数据去噪: 无论是数据挖掘的比赛也好,还是日常生活中的各种项目也好,我们拿到手的数据集含有噪声数据是很正常的。噪声会降低我们的数据质量,从而影响我们模型的...

    baad89e2bb24eaeb8e86a312fc2e748a.png

    本篇文章主要介绍内容:数据去噪,采样,特征工程

    数据去噪:

    无论是数据挖掘的比赛也好,还是日常生活中的各种项目也好,我们拿到手的数据集含有噪声数据是很正常的。噪声会降低我们的数据质量,从而影响我们模型的效果。因此,对噪声的处理是必须的,这一点是众所周知的事情。但是,在去噪的过程中我们也要注意以下问题。

    在我们这些天做的一个比赛上,一个队友,拿着没有好好处理噪音的数据集却误打误撞跑出了最高的分数,这一点着实令人感到沮丧和产生弃赛的想法。昨天看一本机器学习的书的时候才知道:在训练集中引入噪声数据能起到提升模型健壮性的作用。

    提高模型的健壮性,会使得模型对噪声数据不再那么敏感。因此,当你准备处理噪声数据对时候,要权衡模型对健壮性和模型的效果。

    另外注意,数据去噪主要是去除数据中标注带噪声的实例,去除这样的噪声数据是有利的。但去除特征带噪声的数据,往往效果变差。可见,噪声特征也带有一定信息,能用来构建模型。说一句比较哲学的话:没有特征也是一个特征。

    采样:

    无放回简单随机抽样,有放回简单抽样,这两个我想不用多提

    主要了解一下:

    平衡采样,分层采样

    整群采样

    我们在分类问题上,经常会遇到不平衡的分类问题。比如说正样本10000条,负样本才100条。这是我们应该采用平衡采样,或者分层采样。对于上述例子来说,平衡采样会将负样本复制10遍,将正样本随机删除,直至留下1000条。如此一来正负样本数目一致。也就是说,对大样本进行下采样,对小样本进行上采样。而对于分层采样来说,他会将数据分层,保证正负样本数据比例仍然为100:1,否则可能会出现全是正样本,没有负样本,或负样本极少的情况。

    整群采样则是将数据集分组成N个簇,这些簇彼此互斥。然后从N个簇中随机采样p个为样本集。

    交叉验证:

    1.留出法:一种很简单的方法,只需要将数据划分为两部分,一部分为训练集,一部分为测试集。对于留出法我的下意识觉得这种做法太low,毫无用处。但这种想法是完全错误的,绝不能因为原理简单而轻视任何算法。当数据有明显的时间序列因素的时候,就应该采用留出法,因为这样可以体现时间因素的作用。

    2.K折交叉验证:这种算法不用多说,大家应该很清楚了。我要说的是,K折交叉验证也有其不足之处。当你选择这种做法的时候,可能会因为单次K份数据划分导致数据分布发生变化而引入偏差。这时候我们可以进行多次K折交叉验证,取均值。另外,当K=N(N为数据的条数)时,K折交叉验证有了另一个名字:留一法。即每一条样本当测试集,其余数据作训练集。这种算法计算成本很高,但是在数据稀疏的时候,很实用。

    自助法:即自主采样,使用有放回的重复采样的方式进行训练集,测试集构建。在数据集小的时候很有用。建议放入知识库中。

    对特征工程的一些理解:

    1.所谓特征工程,就是将原始数据空间变换为新的特征空间。但注意,将原始数据转化为实向量之后,对应的特征空间不一定是最佳的。

    2.线性模型我们需要将类别变量进行one-hot,但是对树模型来说,如lgb,可以直接处理categorical类型变量。

    3.特征的挖掘与专业领域知识强相关。特征工程即该领域的业务逻辑的一种数据层面的表现。特征提取即是用特征描述业务逻辑的过程

    4.先做探索性数据分析(EDA)。

    展开全文
  • K-means Clustering Algorithm 中文名也许叫“K均值聚类算法”,是统计学和数据挖掘领域中常用的一种算法。维基百科上是这样介绍的:k-means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n...

    在众多学习中,文章也许不起眼,但是重要的下面我们就来讲解一下!!

    K-means Clustering Algorithm 中文名也许叫“K均值聚类算法”,是统计学和数据挖掘领域中常用的一种算法。维基百科上是这样介绍的:k-means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean(将n个观察值分成k个类,使得每一类中的观察值与该类的均值最接近,与其他的类的均值较远)。

    先来看一个最简单、最直观的图示。Oracle培训

    上图有很多点,现在想将他们分成3个cluster,怎么办? 作为人,一眼就看出来了,但是计算机就没那么容易分类了,我们必须借助一些算法,而k-means就是其中的一种。K-means不仅可以处理二维空间的聚类,还可以扩展到n维向量空间,还可以处理字符、图像、声音等等。

    以上图为例,K-means算法的基本步骤如下:oracle教程

    输入:一个要处理的数据集(例如上图的点集),分成cluster的个数(比如3个),一个mean的计算方法(比如两点之间的距离函数,)

    Step1. 首先随机的给每个点标上一种颜色,并计算同种颜色点坐标的算术平均值,表示出相 应的均值点。

    Step2. 根据目前算出的均值点,将所有的点集分成3类,为每一类中的每个点,标上与离它最近的均值点相同的颜色。怎么分呢?这里要介绍一种“泰森多边形法”,英文名叫“Voronoi diagram”(见文章最后维基百科链接)。于是就有了下面这张图。

    趋势一:数据的资源化

    何为资源化,是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。

    趋势二:与云计算的深度结合

    大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。

    趋势三:科学理论的突破

    随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。

    趋势四:数据科学和数据联盟的成立

    未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。

    趋势五:数据泄露泛滥

    未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%,除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说,在未来,每个财富500强企业都会面临数据攻击,无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业,无论规模大小,都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中,超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据,所有数据在创建之初便需要获得安全保障,而并非在数据保存的最后一个环节,仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

    Step3.重复step2,直到所有点的颜色不再变化为止。

    算法结束,输出如下结果。oracle视频教程

    oracle数据库教程

    上面的例子在简单的二维空间里,如果放在三维空间那么mean的计算方法就要修改了。事实上在处理多维空间、字符、图像等问题时,不同的问题有不同的计算公式,这时mean的意思可能就不是“均值”了,也许用“相似度”和“相异度”来衡量个体之间的关系会更好,详见参考文章一。

    按照惯例,下面应该贴上我自己写的k-means算法代码了,不过很遗憾的是我现在还在摸索用Python的numpy库和matplotlib库画图的方法,在参考文章二中有一个python语言的代码。

    最后要感谢一下数据挖掘老师  Devert Alexandre,因为本文的图片都是从他的slides里截出来的。^_^

    参考文章一

    参考文章二

    更多视频课程文章的课程,可到课课家官网查看。我在等你哟!!!

    展开全文
  • 数据挖掘初识-简单例子

    千次阅读 2019-02-11 16:22:08
    title: 数据挖掘初识-简单例子 date: 2018-10-22 20:31:06 updated: 2018-10-22 20:31:06 description: 关联度分析+鸢尾花分类 categories: 机器学习 photo: tags: data ming music-id: password: math: 关联度...

    关联度分析

    关联度分析是指给出物品或对象的相似度。主要有以下的应用场景。

    1. 给目标受众提供不同的服务或者广告
    2. 电影推荐或者淘宝商品推荐
    3. 基因分析,发现共同的祖先

    物品推荐

    为了简化代码,我们只同时考虑两个物品。比如用户A买了牛奶和面包。我们希望遵循一个原则:如果用户A买了X,那么他很有可能也买Y。

    加载数据集
    import numpy as np
    file = "affinity_dataset.txt"
    X = np.loadtxt(file)
    n_samples,n_features = X.shape
    print("This dataset has {0} samples and {1} features".format(n_samples,n_features))
    # the name of your features
    features=["bread","milk","cheese","apples","bananas"]
    
    使用排序规则

    我们希望根据上面的简单规则:**如果用户A买了X,那么他很有可能也买Y。**去选择合适的规则来给用户进行推荐。而规则的选择主要根据支持度和置信度来判断。

    • Support(支持度):表示同时包含A和B的事务占所有事务的比例。如果用P(A)表示使用A事务的比例,那么Support=P(A&B)
    • Confidence(可信度):表示使用包含A的事务中同时包含B事务的比例,即同时包含A和B的事务占包含A事务的比例。公式表达:Confidence=P(A&B)/P(A)
    • Support表示规则发生频率,而Confidence表示规则使用的准确度。
    # how many rows contain our premise(前提: that a person is buying apples
    num_apples_purchases = 0
    for sample in X:
        if sample[3] == 1:
            num_apples_purchases += 1
    print("{0} people bought apples".format(num_apples_purchases)
    # 36 people bought apples
    
    # how many of the cases that a person bought an apple involved with bananas?
    # record both cases where the rule is valid or invalid
    valid_rules = 0
    invalid_rules = 0
    for sample in X:
        if sample[3] == 1:
            if sample[4] == 1:
                valid_rules += 1
            else:
                invalid_rules += 1
    print("{0} cases of valid rules were discovered".format(valid_rules))
    print("{0} cases of invalid rules were discovered".format(invalid_rules))
    # 21 cases of valid rules were discovered
    # 15 cases of invalid rules were discovered
    
    #compute the support and confidence 
    support = valid_rules
    confidence = support / num_apples_purchases
    print("The support is {0} and the confidence is {1:.3f}".format(support,confidence))
    print("As a percentage, the confidence is {0:.1f}%".format(confidence*100))
    # The support is 21 and the confidence is 0.583
    # As a percentage, the confidence is 58.3%
    
    计算所有规则的Support 和 Confidence
    from collections import defaultdict
    valid_rules = defaultdict(int)
    invalid_rules = defaultdict(int)
    num_occurances = defaultdict(int)
    
    #iterate over each sample and feature
    for sample in X:
        for premise in range(n_features):
            # 如果前提条件不存在,比如如果我们买了苹果
            if sample[premise] == 0:
                continue
            num_occurances[premise] += 1
            # 结论,同时我们买了牛奶
            for conclusion in range(n_features):
                # 如果买了苹果,同时买了苹果
                if premise == conclusion:
                    continue
                if sample[conclusion] == 1:
                    valid_rules[(premise,conclusion)] += 1
                else:
                    invalid_rules[(premise,conclusion)] += 1
    
    support = valid_rules
    confidence = defaultdict(float)
    for premise,conclusion in valid_rules.keys():
        rule = (premise,conclusion)
        confidence[rule] = valid_rules[rule] / num_occurances[premise]
    
    for premise, conclusion in confidence:
        premise_name = features[premise]
        conclusion_name = features[conclusion]
        print("Rule: If a person buys {0} they will also buy {1}".format(premise_name, conclusion_name))
        print(" - Confidence: {0:.3f}".format(confidence[(premise, conclusion)]))
        print(" - Support: {0}".format(support[(premise, conclusion)]))
        print("")
    
    排序发现最好的规则
    # rank the best rule
    # because of the dict do not support by odering,the items() give us a list
    # using itemgetter(1) which allows the sorting based on the values 
    from operator import itemgetter
    sort_support = sorted(support.items(),key = itemgetter(1),reverse=True)
    print(sort_support)
    
    # print the top five rules
    for index in range(5):
        print("Rule #{0}".format(index+1))
        (premise,conclusion) = sort_support[index][0]
        print_rule(premise,conclusion,support,confidence,features)
    
    # based on the confidence
    print(confidence.items())
    sort_confidence = sorted(confidence.items(),key = itemgetter(1),reverse = True)
    for index in range(5):
        print("Rule #{0}".format(index+1))
        precise,conclusion = sort_confidence[index][0]
        print_rule(precise,conclusion,support,confidence,features)
    

    结果展示

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    鸢尾花分类

    分类问题主要有以下应用场景:

    1. 判定植物种类
    2. 判定图片是不是为狗
    3. 判定病人是不是患了癌症根据已有的测试数据…

    加载数据集

    import numpy as np
    from sklearn.datasets import load_iris
    dataset = load_iris()
    X = dataset.data
    y = dataset.target
    print(dataset.DESCR)
    n_samples,n_features = X.shape
    
    
    # comnpute the mean for each feature
    feature_mean = X.mean(axis = 0)
    # 断言语句
    assert feature_mean.shape == (n_features,)
    X_d = np.array(X >= feature_mean,dtype='int')
    print(X_d)
    
    # split the dataset to the train_data and test_data
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    
    random_state = 14
    
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X_d,y,random_state = random_state)
    print("There are {0} training samples".format(y_train.shape))
    print("There are {0} test samples".format(y_test.shape))
    

    使用OneR算法

    OneR的思路很简单,建立一个只针对于单个属性进行测试的规则,并进行不同的分支。每个分支对应的不同属性值。

    分支的类就是原始数据(训练数据)在这个分支上出现最多的类。

    每一个属性都会产生一个不同的规则集,每条规则对应这个属性的每个值。对每个属性值的规则集的误差率进行评估,选择效果最好的一个即可。

    伪代码表述:

    对于这个属性的每个属性值,建立如下规则

    1. 计算每个类别出现的频率
    2. 找出出现最频繁的类别找出出现最频繁的类别
    3. 建立规则,将这个类别赋予这个属性值建立规则,将这个类别赋予这个属性值
    4. 计算规则的误差率计算规则的误差率
    5. 选择误差率最小的规则选择误差率最小的规则

    比如,如果特征X有两个值0,1。对于0,我们发现有20个是属于A,60个属于B,20个属于C。那么对于X = 0的预测是属于A,有40/100 = 0.4的误差。

    from collections import defaultdict
    from operator import itemgetter
    
    # use the oneR algorithm
    #训练特征的值
    def train_feature_value(X,y_true,feature,value):
        # count the actual classes for each sample with that feature value
        class_counts = defaultdict(int)
        for sample,y in zip(X,y_true):
            if sample[feature] == value:
                class_counts[y] += 1
        # find the most frequently assigned class by sorting the class_counts
        sort_class_counts = sorted(class_counts.items(),key=itemgetter(1),reverse = True)
        most_frequent_class = sort_class_counts[0][0]
        # compute the error
        # The error is the number of samples that do not classify as the most frequent class
        incorrect_predictions = [class_count for class_value,class_count in class_counts.items() if class_value != most_frequent_class]
        error = sum(incorrect_predictions)
        
        return most_frequent_class,error
    
    def train(X,y_true,feature):
        """Computes the predictors and error for a given feature using the OneR algorithm
        
        Parameters
        ----------
        X: array [n_samples, n_features]
            The two dimensional array that holds the dataset. Each row is a sample, each column
            is a feature.
        
        y_true: array [n_samples,]
            The one dimensional array that holds the class values. Corresponds to X, such that
            y_true[i] is the class value for sample X[i].
        
        feature: int
            An integer corresponding to the index of the variable we wish to test.
            0 <= variable < n_features
            
        Returns
        -------
        predictors: dictionary of tuples: (value, prediction)
            For each item in the array, if the variable has a given value, make the given prediction.
        
        error: float
            The ratio of training data that this rule incorrectly predicts.
        """
        
        # Check that variable is a valid number
        n_samples, n_features = X.shape
        assert 0 <= feature < n_features
        # Get all of the unique values that this variable has
        values = set(X[:,feature])
        # Stores the predictors array that is returned
        predictors = dict()
        # store the errors for each feature value
        errors = []
        
        # iterate over all the unique feature values to find most_frequent_class and error
        for cur_value in values:
            most_frequent_class,error = train_feature_value(X,y_true,feature,cur_value)
            predictors[cur_value] = most_frequent_class
            errors.append(error)
        total_error = sum(errors)
        return predictors,total_error
    
    # compute all the predictors and errors for the features
    all_predictors = {}
    errors = {}
    for feature in range(X_train.shape[1]):
        predictors,total_error = train(X_train,y_train,feature)
        all_predictors[feature] = predictors
        errors[feature] = total_error
    # find the best feature with the lowest error
    best_feature,best_error = sorted(errors.items(),key=itemgetter(1))[0]
    print("The best model  based on the feature {0} and its error {1:.2f}".format(best_feature,best_error))
    

    模型结果

    # create our model bt storing the predictors for the best feature
    # The model is a dict thate  tells us which feature to use for One Rule and the predictions that are made based on the value it has.
    model = {'feature':best_feature,'predictor':all_predictors[best_feature]}
    print(model)
    
    # 预测测试集
    def predict(X_test,model):
        feature = model['feature']
        predictor = model['predictor']
        y_predicted = np.array([predictor[int(sample[feature])] for sample in X_test])
        return y_predicted
    
    y_predicted = predict(X_test,model)
    print(y_predicted)
    
    # compute the accuracy
    accuracy = np.mean(y_predicted == y_test)*100
    print("The test accuracy is {0:.1f}%".format(accuracy))
    

    由于模型构造比较简单,所以准确率也就只有65.8%。

    展开全文
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空空如也

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