數(shù)據(jù)挖掘概述P63課件

數(shù)據(jù)挖掘概述p63課件CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)挖掘背景與意義數(shù)據(jù)預處理技術常用算法介紹及原理分析機器學習在數(shù)據(jù)挖掘中應用深度學習在數(shù)據(jù)挖掘中應用實踐案例分析與討論總結與展望CHAPTER01數(shù)據(jù)挖掘背景與意義數(shù)據(jù)量的爆炸式增長隨著信息技術的快速發(fā)展，各種傳感器、智能終端和互聯(lián)網(wǎng)應用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，形成了龐大的大數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)類型的多樣化大數(shù)據(jù)不僅包括傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù)，還包括半結構化數(shù)據(jù)（如XML、JSON等）和非結構化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、視頻等），數(shù)據(jù)類型越來越豐富。數(shù)據(jù)價值的挖掘需求大數(shù)據(jù)中蘊含著豐富的價值信息，通過數(shù)據(jù)挖掘技術可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和關聯(lián)，為決策提供有力支持。大數(shù)據(jù)時代來臨數(shù)據(jù)挖掘定義數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘作用數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們從海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，輔助決策，提高決策效率和準確性。具體作用包括分類與預測、關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等。數(shù)據(jù)挖掘定義及作用數(shù)據(jù)挖掘技術廣泛應用于金融、醫(yī)療、教育、交通、能源等各個領域。例如，在金融領域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于信用評估、欺詐檢測、風險管理等；在醫(yī)療領域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于疾病預測、藥物研發(fā)、臨床決策支持等。應用領域隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術也在不斷演進。未來數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展趨勢包括深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡融合、多源異構數(shù)據(jù)融合挖掘、實時數(shù)據(jù)流挖掘等。同時，隨著人工智能技術的不斷進步，數(shù)據(jù)挖掘技術將在更多領域得到廣泛應用。發(fā)展趨勢應用領域與發(fā)展趨勢CHAPTER02數(shù)據(jù)預處理技術去除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、異常值檢測與處理、平滑噪聲數(shù)據(jù)等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行合并、連接、融合，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)清洗與整合數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)清洗特征選擇從原始數(shù)據(jù)中挑選出對目標變量有顯著影響的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型性能。降維處理通過主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法，將數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維空間，減少計算復雜度，提高模型泛化能力。特征選擇與降維處理針對類別不平衡問題，采用過采樣、欠采樣、SMOTE等方法對樣本進行調(diào)整，使各類別樣本數(shù)量接近，提高模型對少數(shù)類的識別能力。樣本平衡將數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集和測試集，便于模型訓練、參數(shù)調(diào)整和性能評估。常用的劃分方法有留出法、交叉驗證法等。劃分策略樣本平衡與劃分策略CHAPTER03常用算法介紹及原理分析Apriori算法通過頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則挖掘數(shù)據(jù)中的關聯(lián)關系，適用于購物籃分析、網(wǎng)頁瀏覽等場景。FP-growth算法通過壓縮頻繁項集，提高關聯(lián)規(guī)則挖掘效率，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。關聯(lián)規(guī)則算法VS將數(shù)據(jù)劃分為K個聚類，使每個聚類內(nèi)部相似度高，外部相似度低，適用于客戶分群、圖像識別等場景。層次聚類算法通過逐層合并或分裂聚類，形成樹形聚類結構，適用于多尺度數(shù)據(jù)集的聚類分析。K-means算法聚類分析算法決策樹算法通過樹形結構對數(shù)據(jù)進行分類和預測，具有直觀易懂、可解釋性強的特點，適用于各種分類問題。支持向量機（SVM）算法通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間，尋找最大間隔超平面進行分類預測，適用于二分類和多分類問題。分類預測算法CHAPTER04機器學習在數(shù)據(jù)挖掘中應用1模型選擇根據(jù)問題特性，選擇合適的監(jiān)督學習算法，如線性回歸、決策樹、支持向量機等。特征工程對原始數(shù)據(jù)進行特征提取、選擇和轉(zhuǎn)換，以提高模型性能。模型評估通過交叉驗證、正則化等方法，評估模型性能，避免過擬合和欠擬合。超參數(shù)調(diào)優(yōu)利用網(wǎng)格搜索、隨機搜索等方法，對模型超參數(shù)進行優(yōu)化，提高模型性能。監(jiān)督學習模型構建與優(yōu)化方法應用K-means、層次聚類等算法，對數(shù)據(jù)進行聚類分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結構和規(guī)律。聚類分析通過孤立森林、局部異常因子等算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，為業(yè)務提供風險預警。異常檢測利用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法，降低數(shù)據(jù)維度，提高數(shù)據(jù)處理效率。降維處理使用輪廓系數(shù)、CH指數(shù)等指標，對聚類效果和異常檢測性能進行評估。模型評估01030204非監(jiān)督學習模型構建及效果評估將推薦系統(tǒng)視為一個環(huán)境，包括用戶、物品和推薦算法等組成部分。環(huán)境建模根據(jù)業(yè)務目標，設計合適的獎勵函數(shù)，引導智能體進行優(yōu)化。獎勵函數(shù)設計基于Q-learning、策略梯度等算法，學習推薦策略，實現(xiàn)個性化推薦。策略學習通過ε-貪婪策略、UCB等方法，平衡探索新推薦與利用已知信息，提高推薦效果。探索與利用平衡強化學習在推薦系統(tǒng)中應用CHAPTER05深度學習在數(shù)據(jù)挖掘中應用模擬人腦神經(jīng)元，接收輸入信號并產(chǎn)生輸出信號。神經(jīng)元模型激活函數(shù)前向傳播與反向傳播優(yōu)化算法將神經(jīng)元輸出映射到非線性空間，增強模型表達能力。通過前向傳播計算輸出，反向傳播調(diào)整權重和偏置。運用梯度下降、動量、Adam等優(yōu)化算法，最小化損失函數(shù)，提高模型性能。神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理及模型構建通過卷積操作提取圖像局部特征，降低數(shù)據(jù)維度。卷積層對卷積層輸出進行降采樣，進一步減少數(shù)據(jù)維度，提高計算效率。池化層將卷積層和池化層提取的特征進行整合，輸出分類或回歸結果。全連接層人臉識別、物體檢測、場景分類等。圖像識別應用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）圖像識別技術循環(huán)神經(jīng)元處理變長序列數(shù)據(jù)，如文本、語音、視頻等。序列建模長期依賴問題序列數(shù)據(jù)處理應用01020403自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)等。具有記憶功能，能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的時間依賴性。解決傳統(tǒng)RNN在處理長序列時出現(xiàn)的梯度消失或爆炸問題。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）序列數(shù)據(jù)處理CHAPTER06實踐案例分析與討論數(shù)據(jù)來源與預處理特征提取與選擇模型構建與優(yōu)化結果解讀與應用電商用戶行為分析案例提取用戶行為特征，如瀏覽、搜索、購買等，選擇關鍵特征進行建模分析。采用關聯(lián)規(guī)則、聚類分析等方法，構建用戶行為分析模型，優(yōu)化模型參數(shù)，提高預測精度。解讀模型結果，發(fā)現(xiàn)用戶行為規(guī)律和趨勢，為電商平臺提供營銷策略、產(chǎn)品優(yōu)化等建議。從電商平臺獲取用戶行為數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗和整合，構建用戶行為分析數(shù)據(jù)集。特征提取與選擇提取交易特征，如交易金額、時間、地點等，選擇關鍵特征進行建模分析。結果解讀與應用解讀模型結果，發(fā)現(xiàn)欺詐行為模式和規(guī)律，為金融機構提供風險預警、交易攔截等建議。模型構建與優(yōu)化采用機器學習算法，如邏輯回歸、決策樹等，構建欺詐檢測模型，優(yōu)化模型參數(shù)，提高檢測準確率。數(shù)據(jù)來源與預處理從金融機構獲取交易數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗和標注，構建欺詐檢測數(shù)據(jù)集。金融風控欺詐檢測案例數(shù)據(jù)來源與預處理從醫(yī)療機構獲取患者數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗和整合，構建醫(yī)療健康數(shù)據(jù)集。模型構建與優(yōu)化采用深度學習算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等，構建疾病預測、藥物推薦等模型，優(yōu)化模型參數(shù)，提高預測精度。特征提取與選擇提取患者特征，如年齡、性別、病史等，選擇關鍵特征進行建模分析。結果解讀與應用解讀模型結果，發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)生規(guī)律和趨勢，為醫(yī)療機構提供疾病預防、治療方案等建議。醫(yī)療健康領域應用案例CHAPTER07總結與展望數(shù)據(jù)挖掘定義通過大量數(shù)據(jù)分析，揭示隱藏其中的有用信息和規(guī)律。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和挖掘效果。挖掘算法掌握常用的分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則和異常檢測等算法原理及應用。評估與優(yōu)化運用評估指標對挖掘結果進行評價，優(yōu)化算法和參數(shù)以提升性能。關鍵知識點總結回顧大數(shù)據(jù)與深度學習融合借助深度學習技術處理大