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  • 数据挖掘隐私保护进行协作数据分析时,部分数据集可能分属不同的数据对象,处理时就需要采取不同的数据失真方法. 提出了一组全新的数据失真优化策略,通过将属性划分与奇异值分解法(SVD)、非负矩阵因子分解法...
  • 数据分析与数据挖掘方法 频繁模式。 频繁模式就是在数据集中频繁出现的模式。 2. ## 分类与回归。 分类是指根据已经具有类别标签的数据集建立分类模型,并通过该模型预测不具有类比标签的数据属于哪类别。 ...

    数据分析与数据挖掘的方法

    1. 频繁模式。

    频繁模式就是在数据集中频繁出现的模式。
    2. ## 分类与回归。
    分类是指根据已经具有类别标签的数据集建立分类模型,并通过该模型预测不具有类比标签的数据属于哪种类别。 常见的分类算法有决策树,朴素贝叶斯分类,支持向量机以及神经网络等。
    分类是通过建立模型,预测离散的标签类别,而回归则是通过建立连续值模型推断新的数据的某个数值型属性。
    3. ## 聚类分析。
    4. ## 离群点分析,离群点是指全局或者局部范围内偏离一般水平的观测对象,一般情况下离群点会被当做噪声而丢弃,但在某些特殊的应用中离群点由于有着特殊的意义而引起了研究者的注意。

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  • 目前数据挖掘方法主要有4种,这四种算法包括遗传、决策树、粗糙集和神经网络算法。以下对这四种算法进行一一解释说明。 遗传算法:该算法依据生物学领域的自然选择规律以及遗传的机理发展而来,是一种随机搜索的...

    目前数据挖掘方法主要有4种,这四种算法包括遗传、决策树、粗糙集和神经网络算法。以下对这四种算法进行一一解释说明。

    遗传算法:该算法依据生物学领域的自然选择规律以及遗传的机理发展而来,是一种随机搜索的算法,利用仿生学的原理来对数据知识进行全局优化处理。是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。这种算法具有隐含并行性、易与其它模型联合等优点从而在数据挖掘中得到了应用。

    决策树算法:在对模型的预测中,该算法具有很强的优势,利用该算法对庞大的数据信息进行分类,从而对有潜在价值的信息进行定位,这种算法的优势也对照明显,在利用这种算法对数据进行分类时相当迅速,同时描述起来也很简明,在大规模数据处理时,这种方法的应用性很强。

    粗糙集算法:这个算法将知识的理解视为对数据的划分,将这种划分的一个总体叫做观念,这种算法的基本原理是将不够精确的知识与确定的或者正确的知识进行类别同时进行类别刻画。

    神经网络算法:在对模型的预测中,该算法具有很强的优势,利用该算法对庞大的数据信息进行分类,从而对有潜在价值的信息进行定位,这种算法的优势也对照明显,在利用这种算法对数据进行分类时相当迅速,同时描述起来也很简明,在大规模数据处理时,这种方法的应用性很强。光缆监测及其故障诊断系统对于保证通讯的顺利至关重要,同时这种技能方法也是顺应当今时代的潮流必须推广使用的方法。同时,该诊断技能为通讯管网和日常通讯提供了可靠的技能支持和可靠的后期保证。

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  • 数据挖掘中的数据预处理方法总结

    万次阅读 2016-12-11 10:37:16
    2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。 3.数据挖掘中使用的数据的原则 应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性,这个选取过程应参考的原则是:尽可能赋予属性名和属性值...

    1.原始数据存在的几个问题:不一致;重复;含噪声;维度高。

    2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。

    3.数据挖掘中使用的数据的原则

    应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性,这个选取过程应参考的原则是:尽可能赋予属性名和属性值明确的含义;统一多数据源的属性值编码;去除惟一属性;去除重复性;去除可忽略字段;合理选择关联字段。

    4.处理空缺值的方法:忽略该记录;去掉属性;手工填写空缺值;使用默认值;使用属性平均值;使用同类样本平均值;预测最可能的值。

    5.噪声数据的处理方法:分箱;聚类;计算机和人工检查结合;回归

    6.分箱:分箱方法是一种简单常用的预处理方法,通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”,实际上就是按照属性值划分的子区间,如果一个属性值处于某个子区间范围内,就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据(某列属性值)按照一定的规则放进一些箱子中,考察每一个箱子中的数据,采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术时,需要确定的两个主要问题就是:如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。

    分箱的方法:有4种:等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。

    统一权重,也成等深分箱法,将数据集按记录行数分箱,每箱具有相同的记录数,每箱记录数称为箱子的深度。这是最简单的一种分箱方法。

    统一区间,也称等宽分箱法,使数据集在整个属性值的区间上平均分布,即每个箱的区间范围是一个常量,称为箱子宽度。

    用户自定义区间,用户可以根据需要自定义区间,当用户明确希望观察某些区间范围内的数据分布时,使用这种方法可以方便地帮助用户达到目的。

    例:客户收入属性income排序后的值(人民币元):800 1000 1200 1500  1500 1800 2000 2300 2500 2800 3000 3500 4000 4500 4800 5000,分箱的结果如下。

    统一权重:设定权重(箱子深度)为4,分箱后

    箱1:800 1000 1200 1500

    箱2:1500 1800 2000 2300 

    箱3:2500 2800 3000 3500

    箱4:4000 4500 4800 5000   

    统一区间:设定区间范围(箱子宽度)为1000元人民币,分箱后

    箱1:800 1000 1200 1500 1500 1800

    箱2:2000 2300 2500 2800 3000

    箱3:3500 4000 4500

    箱4:4800 5000 

    用户自定义:如将客户收入划分为1000元以下、1000~2000、2000~3000、3000~4000和4000元以上几组,分箱后

    箱1:800 

    箱2:1000 1200 1500 1500 1800 2000 

    箱3:2300 2500 2800 3000  

    箱4:3500 4000 

    箱5:4500 4800 5000 

    7.数据平滑方法:按平均值平滑、按边界值平滑和按中值平滑。

    ⑴按平均值平滑 

    对同一箱值中的数据求平均值,用平均值替代该箱子中的所有数据。 

    ⑵按边界值平滑 

    用距离较小的边界值替代箱中每一数据。 

    ⑶按中值平滑 

    取箱子的中值,用来替代箱子中的所有数据。 

    8.聚类:将物理的或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类。

    找出并清除那些落在簇之外的值(孤立点),这些孤立点被视为噪声。

    9.回归;试图发现两个相关的变量之间的变化模式,通过使数据适合一个函数来平滑数据,即通过建立数学模型来预测下一个数值,包括线性回归和非线性回归。   

    10.数据集成:将多文件或者多数据库中的异构数据进行合并,然后存放在一个一致的数据存储中。考虑以下几个问题: 1.模式匹配2.数据冗余3.数据值冲突 

    11. 数据变换:1.平滑2.聚集3.数据概化4.规范化(1)最小-最大规范化(2)零-均值规范化(3)小数定标规范化5.属性构造

    12.数据集成:将多文件或者多数据库中的异构数据进行合并,然后存放在一个一致的数据存储中。考虑以下几个问题: 1.模式匹配2.数据冗余3.数据值冲突 

    13.数据归约:目的是为了获得比原始数据小的多的,但不破坏数据完整性的挖掘数据集,该数据集可以得到与原始数据相同的挖掘结果。 

    数据归约的方法: 1.数据立方体聚集:把聚集的方法用于数据立方体。2.维归约:检测并删除不相关、弱相关或冗余属性。3.数据压缩:选择正确的编码压缩数据集。4.数值压缩:用较小的数据表示数据,或采用较短的数据单位,或者用数据模型代表数据。5.离散化和概念分层生成:使连续的数据离散化,用确定的有限个区段值代替原始值;概念分层是指用较高层次的概念替换低层次的概念,以此来减少取值个数。

    14.数据立方体聚集 :是数据的多维建模和表示,由维和事实组成。 

    维归约:去掉不相关的属性,减少数据挖掘处理的数据量。 

    属性子集选择的基本方法包括以下几种: 1.逐步向前选择2.逐步向后删除3.向前选择和向后删除结合4.判定树归纳5.基于统计分析的归约   

    数据压缩:方法分为两类:无损压缩和有损压缩

    数值归约常用的方法: 1.直方图2.聚类3.抽样:不放回简单随机抽样、放回简单随机抽样、聚类抽样和分层抽样4.线性回归5.非线性回归     

    15.数据变换涉及以下几个方面:1.平滑2.聚集3.数据概化4.规范化(1)最小-最大规范化(2)零-均值规范化(3)小数定标规范化5.属性构造

    *规范化(1)最小—最大规范化。原取值区间 [old_minold_max],规范化后的新的取值区间[new_minnew_max]

    x’=  其中:x是属性的真实值,x’是规范化后的值。

    例如:“客户背景数据”表中的客户月收入income属性的实际值范围为[1200098000],要把这个属性值规范到[01],对属性值73600应用上述公式:

    x’=(1.0-0)+0=0.716

    根据精度要求保留小数(假设精度要求0.01),最终取值0.72就是属性值73600规范化后的值。

     (2)零—均值规范化(zscore规范化),是根据属性值的平均值和标准差进行规范化,即:

    x’=   =  =    为所有样本属性值的平均值,为样本的标准差。当属性值范围未知的时候,可以使用此方法进行规范化。

        例:假设某属性的平均值和标准差分别为8025,采用零-均值规范化66为:x’==-0.56

    (3)小数定标规范化:通过移动属性A的小数点位置进行规范化 。

    x’= 为满足式<1的最小整数。

    例:假设某属性规范化前的取值范围为[-120110],采用小数定标规范化66。由于该属性的最大绝对值为120,则由<1可得出=3,因此,66规范化后为:x’==0.066

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  • 数据挖掘是从大量数据中自动发现隐含的信息和知识的过程,属于主动分析方法,不需要分析者的先验假设,可以发现未知的知识。 1 分类 分类(classification) 是通过对具有类别的对象的数据集进行学习,概括其主要...


    数据挖掘是从大量数据中自动发现隐含的信息和知识的过程,属于主动分析方法,不需要分析者的先验假设,可以发现未知的知识。

    1 分类

    分类(classification) 是通过对具有类别的对象的数据集进行学习,概括其主要特征,构建分类模型,根据该模型预测对象的类别的一种数据挖掘和机器学习技术。

    例如,电信公司的客户可以分为两类,一类是忠诚的,一类是流失的。根据这两类客户的个人特征方面的数据以及在公司的消费方面的数据,利用分类技术可以构建分类模型。
    在这里插入图片描述

    2 聚类

    聚类(clustering) 是依据物以类聚的原理,将没有类别的对象根据对象的特征自动聚集成不同簇的过程,使得属于同一个簇的对象之间非常相似,属于不同簇的对象之间不相似。

    其典型应用是客户分群,根据客户特征把客聚成不同的客户群。

    3 关联分析

    关联分析最早用于分析超市中顾客一次购买的物品之间的关联性。

    发现数据之间的关联规则,这些规则展示属性-值频繁的在给定的数据中所一起出现的条件。广泛的用于购物篮或事务数据分析。

    例如,发现关联规则(association rule)“尿不湿®啤酒(0.5%,60%)”,其含义为,0.5%的交易中会同时购买尿不湿和啤酒,且买尿不湿的交易中有60%会同时买啤酒。

    4 数值预测

    数值预测用于预测连续变量的取值。常用的预测方法是回归分析。

    例如,可以根据客户个人特征,如年龄、工作类型、受教育程度、婚姻状况等,来预测其每月的消费额度。

    5 异常点挖掘

    孤立点分析(outlier analysis),一些与数据一般特点不一致的孤立点。

    例如,信用卡客户欺诈检测。

    6 序列分析

    序列分析是对序列数据库进行分析,从中挖掘出有意义模式的技术。

    序列模式(sequential pattern)的发现属于序列分析,它是从序列数据库中发现的一种有序模式.。

    7 社会网络分析

    社会网络(social network)是由个人或组织及其之间的关系构成的网络。

    社会网络分析(social network analysis)是对社会网络的结构和属性进行分析,以发现其中的局部或全局特点,发现其中有影响力的个人或组织,发现网络的动态变化规律等。

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