分类 (classification) 分类任务 就是通过学习得到一个目标函数(target function)f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。目标函数也称分类模型(classfication model).分类模型可以用于以下目的。 关键是结果是离散的。这正是区别分类与回归(regression) 的关键特征。回归是一种预测建模任务，其中目标属性y是连续的。 比如Support
绪论什么是数据挖掘数据挖掘是再大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。（发现先前未知的有用模式，还可以预测未来观测结果）并非所有的信息发现都视为数据挖掘，例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面，则是信息检索。尽管如此，人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索系统的能力。数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）不可缺少的一部分。而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。KDD
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2024-01-16 16:41:49
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最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第八章（上） 压缩前：220 × 32 × 4 = 134217728 bytes 压缩后：216 × 32 × 4 = 8388608 bytes 压缩率16 （a）当数据中有划分结构时。即存在子簇。 （b）当数据需要
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2023-12-17 11:01:06
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本文所使用的书籍为《数据挖掘导论》第一章 绪论 数据挖掘是一种技术，它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合。 1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。下面是数据库中知识发现（KDD）过程：数据预处理的目的是将未加工的输入数据转换成适合分析的形式。数据预处理设计的步骤包括融合来自多个数据源的数
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2024-07-08 15:58:59
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数据挖掘导论读书笔记之绪论
数据挖掘与知识发现
输入数据：输入各种形式存储，而且能够驻留在几种的数据存储库中，活分布在多个网站上。 数据预处理：将未加工的输入数据转换成适合分析的形式。 包含：融合来自多个数据源的数据。清洗数据，以及消除噪声和反复的观測值，选择与当
1.1 数据挖掘的发展背景数据富有但知识贫乏，数据库是知识发现的一个重要环节。推动数据挖掘发展的原因：1）超大规模的数据库出现 2）先进的计算机技术 3）对巨大量数据的快速访问 4）对这些数据挖掘相关的挖掘算法的深入研究1.2 数据挖掘的定义a)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。b)具体而言，数
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2023-12-23 20:47:03
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作者： 谢邦昌 从2007年做数据挖掘到现在，经历了很多痛苦，也获得了很多快乐。因为data mining一直就是一门强调实践的技术。在学习的过程中，参加过DEKE课程的学习，阅读了很多相关的书籍，榨取过很多paper的精华，品读过一些优秀的开源数据挖掘代码，实现过一些常见的数据挖掘算法，使用过常见的数据挖掘软件。每每看
目录第二章 数据四个重要问题数据类型属性与度量数据集的类型记录数据基于图形的数据有序数据处理非记录数据数据质量测量和数据收集问题关于应用的问题数据预处理特征创建离散化与二元化变量变换相似性和相异性的度量简单属性之间的相似度和相异度数据对象之间的相异度数据对象之间的相似度临近性度量的例子临近度计算问题选取正确的临近性度量 第二章 数据四个重要问题数据类型——决定使用何种工具和技术分析数据 数据的质
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2024-08-19 11:18:01
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第2章 数据 本章讨论一些与数据相关的问题，对于数据挖掘的成本至关重要。 数据类型 数据集的不同表现在很多方面。例如，用来描述数据对象的属性可以具有不同的类型---定量的或定性的，并且数据集可能具有特定的性质，例如，某些数据集包含时间序列或彼此之间具有明显联系的对象。毫不奇怪，数据的类型决定我们应使用何种工具和技术来分析数据。此外，数据挖掘研究常常是为了适应新的应用领域和新的数据类型的需要
从本书知晓何为数据挖掘，所谓数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中"挖掘"有趣知识的过程。但不是所有的信息发现都是数据挖掘，比如使用搜索引擎查找特定的页面。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别
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2024-01-14 10:20:49
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绪论什么是数据挖掘数据挖掘是再大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。（发现先前未知的有用模式，还可以预测未来观测结果）并非所有的信息发现都视为数据挖掘，例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面，则是信息检索。尽管如此，人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索系统的能力。数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）不可缺少的一部分。而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。KDD
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2024-03-06 12:05:55
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导论 数据挖掘，单纯从字面意思理解，可能会存在误区，认为只是像爬虫一样做着简单重复劳动，而这只是冰山一角，更加全面的解释我认为应该是从数据中挖掘到价值和规律。 数据矿——数据集 总结一下数据来源 data.gov 美国政府公开数据集 kaggle open-EI UCI公开数据库 “挖掘机”——数据 ...
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2021-09-17 18:16:00
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文章目录第1章 认识数据挖掘1、数据挖掘的定义2、有指导学习和无指导学习3、数据挖掘的过程4、数据挖掘的作用5、数据挖掘技术第2章 基本数据挖掘技术1、决策树概念和C4.5算法的一般过程2、决策树关键技术：最大增益率3、决策树规则：决策树，产生式规则，正确率和覆盖率4、Apriori算法的基本思想5、关联规则的置信度和支持度6、K-means算法的基本思想7、K-means聚类分析实例第3章 数
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2024-01-08 19:16:38
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数据挖掘导论一、绪论数据仓库：一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析。数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）不可缺少的一部分，KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。如图：数据预处理：包括清洗数据以便消除噪声和重复的观测值，以及选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征。它是整个知识发现过程中最费力、最耗时的步骤。后处理：将有效和有用的结果集放到决策支持系统
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2024-01-29 05:00:23
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数据挖掘导论——分类与预测实验内容背景介绍数据实验要求实验过程一、首先引入数据分析以及模型所需要的库二、进行数据的读取三、进行数据分析1、Sex：性别比例2、PClass：船舱等级3、PClass，Sex：船舱等级与性别4、Age：年龄5、Embarked：登船地点6、Sibsip：兄弟姐妹的数量7、Parch：8、Fare：船票的价格四、数据清洗1、年龄2、Family_size：家庭总人数3
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2024-01-11 22:23:35
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《数据挖掘导论》读书笔记（一） -27
数据挖掘的4大主要任务：预测建模、聚类分析、关联分析、异常检测
数据集是数据对象的集合，数据对象又称为：记录、点、向量、模式、时间、案例、样本、观测或实体
属性：数据对象的性质和特征
测量标度：将数值或符号值与数据对象的属性相关联的规则
属性分类：
根据数值的性质，数值的如下性质用来描述属性：
相异性 = 和≠
序 < ≤ > ≥
加法 +和
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2023-09-10 15:34:06
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2.1 数据类型数据挖掘研究常常是为了适应新的应用领域和新的数据类型的需要而展开的。属性与度量属性是对象的性质或特性，它因对象而异，或随时间变化。为了用一种明确定义的方式做到这一点，我们需要测量标度。数据集的类型数据集的一般特性：维度、稀疏性和分辨率。2.2 数据质量通常必须解决的数据质量问题包括存在噪声和离群点，数据遗漏，不一致或重复，数据有偏差，或者不能代表它应该描述的现象或总体情况。数据挖掘
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2024-01-12 19:12:58
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本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样能够在透彻地理解数据挖据的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 目录 第1章 绪论 1.1 什么是数据挖掘 1.2 数据挖掘要解决的问题 1.3 数据挖掘的起源 1.4 数据挖掘任务 1.5
写在前面：粗体字为书中定义，红色字体为笔者认为的重点词。【第一章：绪论】1.数据挖掘：在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。2.数据预处理步骤：融合来自多个数据源的数据 ，清洗数据以及消除噪声和重复的观测值，选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征。3.数据挖掘要解决的问题：可伸缩，高维性，异种数据和复杂数据，数据的所有权和分布，非传统的分析。4.数据挖掘任务：预测任务，描述任务。四种主要数
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2024-07-13 15:28:18
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数据挖掘导论框架的博文记录
在数据挖掘的实践中，我们常常面临着如何系统地理解与应用数据挖掘技术的问题。本文针对当前在数据挖掘学习和应用中遇到的一些常见问题进行分析与解决，重点是数据挖掘导论框架的建立与优化。
## 问题背景
在企业的客户关系管理（CRM）系统中，数据挖掘应用广泛，例如，通过顾客行为数据的分析来提升客户满意度和忠诚度。假设我们有一个包含大量顾客交易数据的数据库，其中包括消费者的
