1(课件)引言和数据预处理.ppt

?现代数据挖掘概念的首次国际学术会议　1989年8月在美国底特律召开的第11届国际联合人工智能学术会议(IJCAI－89)上，Gregory Piatetsky-Shapiro组织了“数据库中的知识发现”(KDD：Knowledge Discovery in Database)专题讨论会，该讨论会的重点是强调发现(Discovery)的方法以及发现的是知识(Knowledge)两个方面。?相继开展的专题讨论会　随后在1991、1993和1994年都举行了KDD专题讨论会，来自各个领域的研究人员和应用开发者集中讨论了数据统计、海量数据分析算法、知识表示和知识运用等问题。?第一届KDD国际学术会议?随着参与科研和开发人员的不断增加，国际KDD组委会于1995年把专题讨论会发展成为国际年会。在加拿大的蒙特利尔市召开了第一届KDD国际学术会。其会议名称全称为“ACM SIGKDD（Special Interested Group on Knowledge Discovery in Databases） International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining”在这次会议上“数据挖掘”(Data Mining)概念第一次由Usama Fayyad提出。 SIGKDD?Explorations”是ACM?SIGKDD的官方刊物，每年出版两次,并在合适的情况下出版特刊 KDD 2012在中国北京 举行 ，腾讯 赞助KDD杯 * 美国一个著名的科学家说：我们如此幸运拥有如此多的信息，然而又如此不幸淹没在了信息中。 * * * * * 垃圾进，垃圾出 * * 进行了线性变换。 可灵活指定规范化后的取值 区间，可以消除不同属性之间的权重差异。 缺点:需要预先知道该属性的最大值与最小值;另一方面，该方法保持原始数据值之间的联系，如果今后的输入落在原始数据值域之外，该方法将发生“越界”错误。对离群点敏感。(离群点是只偏离中心水平的哪些极大 和极小 ) * 优点:不需要知道数据集的最大 和最小 ，对离群点规范化效果好;缺点:计算复杂度高。 * * * * 数据挖掘的实践中，使用离散化进行数据规约主要是适用于以下三类属性值…，连续值（比如实数），如果不使用离散化进行表示，其个数将是无穷无尽的。 怎么离散化？…基于判定树的分类挖掘的大部分时间花在数据的分类和比较上（比如一个判定条件为：400?，0－1000的整数将在比较1000次后得出结果，但是如果先将这1000个值划分为10个区间：0-100,100-200…900-1000，则只要比较10次就可以得出结果） * * 数据挖掘的实践中，使用离散化进行数据规约主要是适用于以下三类属性值…，连续值（比如实数），如果不使用离散化进行表示，其个数将是无穷无尽的。 怎么离散化？…基于判定树的分类挖掘的大部分时间花在数据的分类和比较上（比如一个判定条件为：400?，0－1000的整数将在比较1000次后得出结果，但是如果先将这1000个值划分为10个区间：0-100,100-200…900-1000，则只要比较10次就可以得出结果） * 这个示例的图比较小，不知大家是否能看清楚，如果看不清楚，则请参阅书上第59页的图（概念与技术），只是那个图上数字的位数非常多，现在这个示例为了简单化，省略了一些数字位。 参阅书第59页的步骤。 * 数据立方体的聚集（2） 维度约简(Dimensionality reduction) 从数据中去掉不相关的属性（维度）。 去掉相关属性，或者保留不相关属性不利于挖掘。 包含了不相关或冗余属性，会降低挖掘的效率。 属性子集选择。 找出一个最小的属性子集，使得用这些属性来描述的数据的概率分布，等同于（最大限度地等同于）原始数据的概率分布。 常常使用启发式策略来减小有哪些信誉好的足球投注网站空间。 属性子集的选择效果，通常用统计重要性、信息增益等来评价。 属性子集选择（1） 逐步向前选择 在原始数据中，选择“最佳”属性； 在剩余的属性中，继续选择“最佳”属性。 …… 属性子集选择（2） 逐步向后消除 在原始数据中，去掉“最差”属性； 在剩余的属性中，继续去掉“最差”属性。 …… 属性子集选择（3） 逐步向前选择与逐步向后消除相结合 在原始数据中，选择一个“最佳”的属性，去掉一个“最差”的属性； …… 属性子集选择（4） 决策树归纳 训练一棵决策树； 去掉原始数据中，那些没有在决策树中出现的属性。 数值归约(Numerosity reduction) 通过选择更小的数据表示形式来约简数据量。 有参方法 使用一个参数模型估计数据，最后只要存储参数即可，不用存储数据（除了可能的离群点） 常用方法：线性回归方法；多元回归