知識發(fā)現(xiàn)課件

知識發(fā)現(xiàn)課件引言知識發(fā)現(xiàn)基礎概念數(shù)據(jù)預處理技術關聯(lián)規(guī)則挖掘算法聚類分析在知識發(fā)現(xiàn)中應用分類與預測技術在知識發(fā)現(xiàn)中應用可視化技術在知識發(fā)現(xiàn)中應用目錄01引言隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，知識發(fā)現(xiàn)變得尤為重要，它可以幫助我們從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。知識發(fā)現(xiàn)的背景與數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等領域密切相關，這些技術的發(fā)展為知識發(fā)現(xiàn)提供了強大的支持。知識發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。知識發(fā)現(xiàn)定義與背景知識發(fā)現(xiàn)可以幫助企業(yè)更好地了解客戶的需求和行為，從而制定更精準的營銷策略。在醫(yī)療領域，知識發(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，提高診斷的準確性和效率。在科學研究領域，知識發(fā)現(xiàn)可以幫助科學家從海量的實驗數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的科學規(guī)律和現(xiàn)象。知識發(fā)現(xiàn)重要性及應用領域課程目標掌握知識發(fā)現(xiàn)的基本概念和方法，了解知識發(fā)現(xiàn)在不同領域的應用，培養(yǎng)解決實際問題的能力。學習內容包括知識發(fā)現(xiàn)的基本流程、常用算法和技術、數(shù)據(jù)預處理、模式識別和評估等方面。同時，還將介紹一些典型的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和工具，以便學生更好地理解和應用所學知識。課程目標與學習內容02知識發(fā)現(xiàn)基礎概念

數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)關系數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)過程中的一個關鍵步驟，側重于從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息。知識發(fā)現(xiàn)是一個更廣泛的概念，包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘、結果解釋和評估等階段，旨在從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的知識。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)相互促進，數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展為知識發(fā)現(xiàn)提供了更多手段，而知識發(fā)現(xiàn)的需求也推動了數(shù)據(jù)挖掘技術的進步。使用邏輯公式或規(guī)則來表示知識，適用于表達具有明確邏輯關系的知識。邏輯表示法將知識組織成框架結構，每個框架描述一個概念或對象，適用于表達具有層次結構和屬性關系的知識。框架表示法通過節(jié)點和鏈接組成的網(wǎng)絡來表示知識，節(jié)點表示概念或對象，鏈接表示它們之間的關系，適用于表達復雜的概念和關系。語義網(wǎng)絡表示法基于面向對象的思想，將知識封裝在對象中，通過對象的屬性和方法來表達知識，適用于表達具有復雜結構和行為的知識。面向對象表示法知識表示方法包括業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、建模、評估和部署等階段，是一個廣泛使用的知識發(fā)現(xiàn)過程模型。CRISP-DM模型包括樣本、探索、修改、建模和評估等階段，強調數(shù)據(jù)理解和預處理的重要性。SEMMA模型包括數(shù)據(jù)選擇、預處理、轉換、數(shù)據(jù)挖掘和解釋/評估等階段，與CRISP-DM模型類似，但更強調數(shù)據(jù)挖掘階段的技術和方法。KDD過程模型知識發(fā)現(xiàn)過程模型評價標準準確性、可解釋性、效率、可伸縮性、魯棒性等是評價知識發(fā)現(xiàn)方法的主要標準。挑戰(zhàn)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、處理高維數(shù)據(jù)、處理非結構化數(shù)據(jù)、處理流數(shù)據(jù)、處理不平衡數(shù)據(jù)等是知識發(fā)現(xiàn)面臨的主要挑戰(zhàn)。同時，隱私保護、安全性、可解釋性等問題也需要得到關注。評價標準與挑戰(zhàn)03數(shù)據(jù)預處理技術去除或修正數(shù)據(jù)中的錯誤、異常值、不相關或重復的信息，以保證數(shù)據(jù)的準確性和一致性。數(shù)據(jù)清洗重復數(shù)據(jù)刪除噪聲數(shù)據(jù)處理檢測并刪除數(shù)據(jù)集中的重復記錄，避免對分析結果產生干擾。識別并處理數(shù)據(jù)中的噪聲，以提高數(shù)據(jù)質量。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法缺失值處理策略對于缺失值較多的數(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，通過插值函數(shù)預測并填充缺失值。根據(jù)數(shù)據(jù)的分布、均值、中位數(shù)或眾數(shù)等統(tǒng)計量，對缺失值進行填充?；诙啻尾逖a的思想，對缺失值進行多次填充，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模型訓練有重要影響的特征，去除無關或冗余的特征，以降低模型復雜度和提高訓練效率。過濾式特征選擇基于統(tǒng)計性質進行特征選擇，如方差、相關系數(shù)等。包裝式特征選擇通過模型訓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，標準差為1的分布，以消除量綱對模型訓練的影響。標準化將數(shù)據(jù)變換到[0,1]或[-1,1]的區(qū)間內，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。離散化對數(shù)據(jù)進行對數(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。對數(shù)變換數(shù)據(jù)變換技巧04關聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理Apriori算法是一種用于頻繁項集挖掘和關聯(lián)規(guī)則學習的經典算法。它利用項集之間的關聯(lián)關系，通過逐層搜索迭代的方式，找出數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項集，并基于這些項集生成關聯(lián)規(guī)則。Apriori算法原理及實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟2.從頻繁1-項集開始，逐層生成候選集，并計算其支持度。若支持度不低于預設的閾值，則將其加入頻繁項集。1.掃描數(shù)據(jù)集，統(tǒng)計每個單項的出現(xiàn)頻率，生成頻繁1-項集。Apriori算法原理及實現(xiàn)步驟Apriori算法原理及實現(xiàn)步驟3.重復步驟2，直到無法生成新的頻繁項集為止。4.基于頻繁項集生成關聯(lián)規(guī)則，并計算其置信度。若置信度不低于預設的閾值，則輸出該關聯(lián)規(guī)則。策略一使用前綴共享的方式壓縮數(shù)據(jù)結構，減少存儲空間占用。FP-Growth算法通過構建FP-tree（頻繁模式樹）來實現(xiàn)前綴共享，將具有相同前綴的項聚集在一起，從而有效壓縮了數(shù)據(jù)結構。策略二采用分治策略處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。針對超大規(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)分成多個子集分別處理，然后再合并結果。這樣可以降低內存消耗，提高算法的可擴展性。策略三優(yōu)化項集生成過程，減少不必要的計算。FP-Growth算法在生成頻繁項集時，可以利用已生成的頻繁項集來優(yōu)化計算過程，避免重復掃描數(shù)據(jù)集和計算支持度。FP-Growth算法優(yōu)化策略支持度（Support）表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。支持度越高，說明項集在數(shù)據(jù)集中越常見。表示在包含X的事務中也包含Y的概率。置信度越高，說明關聯(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之間存在正相關關系，小于1表示存在負相關關系。綜合考慮支持度、置信度和提升度等指標，評估關聯(lián)規(guī)則的實際應用價值。興趣度越高，說明關聯(lián)規(guī)則越值得關注和應用。置信度（Confidence）提升度（Lift）興趣度（Interest）關聯(lián)規(guī)則評價指標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，運用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行分析。通過調整算法參數(shù)和評價指標閾值，觀察不同參數(shù)設置下挖掘結果的差異，并解釋其背后的原因和意義。實戰(zhàn)演練利用實際業(yè)務場景中的數(shù)據(jù)集進行關聯(lián)規(guī)則挖掘實踐。通過數(shù)據(jù)預處理、算法實現(xiàn)和結果展示等步驟，完整呈現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則挖掘的整個過程。同時，可以結合實際業(yè)務需求對挖掘結果進行評估和優(yōu)化，為業(yè)務決策提供有力支持。案例分析與實戰(zhàn)演練05聚類分析在知識發(fā)現(xiàn)中應用聚類分析是一種無監(jiān)督學習方法，它將相似的對象歸為一類，使得同一類內的對象盡可能相似，不同類間的對象盡可能不同。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)點劃分為K個簇。在每次迭代中，算法會重新計算每個簇的中心點，并將數(shù)據(jù)點重新分配給最近的簇中心點，直到達到收斂條件。算法原理首先，隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始簇中心點；然后，計算每個數(shù)據(jù)點到各個簇中心點的距離，并將其分配給最近的簇；接著，重新計算每個簇的中心點；最后，重復上述步驟直到簇中心點不再發(fā)生明顯變化或達到最大迭代次數(shù)。實現(xiàn)過程K-Means算法原理及實現(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（即每個對象作為一個聚類）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，它從包含所有對象的一個大聚類開始，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。凝聚層次聚類能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲和異常值有一定的魯棒性；但是，它需要計算所有對象之間的距離，因此計算復雜度較高。分裂層次聚類則相反，它的計算復雜度較低，但是只能發(fā)現(xiàn)球形的聚類，并且對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果評估指標外部指標用于比較聚類結果與某個“參考模型”之間的差異。常見的外部指標包括調整蘭德系數(shù)（AdjustedRandIndex，ARI）、標準化互信息（NormalizedMutualInformation，NMI）等。這些指標的值域通常為[0,1]，值越大表示聚類結果與參考模型越相似。外部指標內部指標則用于評估聚類結果本身的優(yōu)劣，而不依賴于任何外部信息。常見的內部指標包括輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）、戴維森-布爾丁指數(shù)（Davies-BouldinIndex）等。這些指標從不同的角度評估聚類的緊湊性、分離度等性質，從而判斷聚類效果的好壞。內部指標06分類與預測技術在知識發(fā)現(xiàn)中應用分類是將數(shù)據(jù)集中的對象分派到給定類別中的過程，這些類別是預先定義的，并且是基于數(shù)據(jù)對象的屬性值的。分類定義分類是監(jiān)督學習，需要預先定義類別，而聚類是無監(jiān)督學習，不需要預先定義類別，由算法自行發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內在結構。分類與聚類的區(qū)別分類技術在各個領域都有廣泛應用，如垃圾郵件識別、客戶分類、疾病預測等。分類技術的應用分類技術基礎概念010203決策樹原理決策樹是一種基于樹形結構的分類算法，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。決策樹構建過程從根節(jié)點開始，選擇最優(yōu)劃分屬性，將數(shù)據(jù)集劃分為若干個子集，每個子集對應一個分支；然后對每個子集遞歸地執(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，需要對決策樹進行剪枝處理，包括預剪枝（在決策樹生成過程中進行）和后剪枝（在決策樹生成后進行）。決策樹算法原理及實現(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立假設的分類方法，通過計算給定樣本屬于某個類別的后驗概率來進行分類。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化形式，它假設所有特征之間相互獨立，從而簡化了計算過程。貝葉斯分類器應用場景03貝葉斯分類器適用于各種文本分類任務，如垃圾郵件識別、情感分析等；此外，它還可以用于處理多分類問題和增量學習問題。貝葉斯分類器原理及應用場景要點三SVM原理支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的分類算法，它通過尋找一個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，通過軟間隔最大化允許一些樣本被錯誤分類，從而增強模型的泛化能力。SVM參數(shù)調優(yōu)SVM的性能受到多個參數(shù)的影響，包括懲罰系數(shù)C、核函數(shù)類型及參數(shù)等；通常使用交叉驗證和網(wǎng)格搜索等方法進行參數(shù)調優(yōu)以獲取最優(yōu)的模型性能。03支持向量機（SVM）原理及參數(shù)調優(yōu)07可視化技術在知識發(fā)現(xiàn)中應用03可視化技術發(fā)展歷程從早期的手工繪圖到現(xiàn)代的計算機圖形學、虛擬現(xiàn)實等技術。01可視化技術定義將大量數(shù)據(jù)、信息和知識轉化為圖形、圖像等視覺形式，以便更直觀地理解和分析。02可視化技術分類包括科學計算可視化、數(shù)據(jù)可視化和信息可視化等。可視化技術基礎概念內置多種圖表類型，適合基礎數(shù)據(jù)分析和可視化。ExcelTableauPowerBID3.js強大的數(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，內置數(shù)據(jù)可視化功能。用于制作數(shù)據(jù)驅動的文檔的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計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。簡潔明了避免過度設計和復雜圖表，力求簡潔