数据挖掘：又称从数据中发现知识，简称KDD1、为什么进行数据挖掘？ 迈向信息时代 数据挖掘把大型数据集转换成知识。 数据挖掘是信息技术的进化 数据收集和数据库创建—>数据库管理系统—>1.高级数据库系统 2.高级数据分析2、什么是数据挖掘？ 许多人把数据挖掘视为数据中的知识发现（KDD）的同义词，其实更准确地来说数据挖掘是一个知识发现过程的步骤。 广义上的定义：数据挖掘是从大量数据中挖
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2024-01-11 13:40:45
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# 数据挖掘理论与技术实现指南
## 导言
数据挖掘是从大量数据中发现规律、模式和知识的过程。它结合了统计学、机器学习和数据库等领域的知识，可以帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息和洞察力。本文将教会你如何实现数据挖掘理论与技术，并提供了每个步骤所需的代码示例和解释。
## 数据挖掘流程
数据挖掘的过程通常可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 问题定
原创
2023-09-01 04:53:14
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理论绪论数据挖掘 （数据中的知识发现，KDD）：发现隐藏在大型数据集中的模式（有趣的模式，即知识）数据挖掘步骤（有时还包括数据归约：得到原始数据的较小表示，而不牺牲完整性）数据库（管理）系统：数据（库）+软件程序数据仓库：从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并通常驻留在单个站点。/从结构角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。/数据仓库通常采用三层体系结构：底层是数
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2023-07-12 23:03:56
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高数微分积分空间几何概率论概率论数理统计线代偏导数多元函数，其他变量保持恒定，关于其中一个变量的导数极限和收敛a是数列的极限，或称数列收敛于a；如果不存在极限，则数列是发散的\[\lim_{n\rightarrow+\infty}x_n=a
\]常用求导公式\[(x^u)^\prime=u*x^{u-1}
\]\[f(x)=a^x, f^\prime(x)=a^x*\ln
\]\[(\log_a
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2023-11-17 20:51:48
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说来惭愧，开始写这篇博客的动力是由于我数据挖掘考试挂了......自己在寒假重新学习这一科，顺带着写写自己的感悟，希望能与大家一起学习。我有什么错漏或者大家什么好的建议都可以在评论区留言，我会认真回复的。我在这里使用的教材是电子工业出版社出版的《数据挖掘原理与实践学习》。什么是数据挖掘？ 数
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2023-08-22 10:41:33
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[b]数据挖掘解决的典型商业问题[/b]
需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Se
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2023-09-04 10:19:13
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数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。应用的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到
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2019-11-04 19:18:00
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数据挖掘学习【01】——基础理论【前言】已经学习数据挖掘有段时间了，一直都有没总结写东西，搞的前面学习的一些东西出现了遗忘，现在每天都来总结些一些前面学过的东西，一来给自己以后复习时使用，二来希望对看这个文章的人有所帮助，在做这些总结，我想的话都是以最通俗易懂的话来进行分析，希望所有人都能轻松的看懂。一、基础概念部分整体的框架：要学习数据挖掘，首先我们要明白什么是数据挖掘，所谓数据挖掘就是从数据中
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2024-01-13 17:23:01
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1. 引言 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机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。随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(Knowledge Discovery in D
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2023-08-13 21:57:36
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本文学习来源于《数据挖掘理论与技术》（电子工业出版社）数据挖掘概述数据挖掘方法可以是基于数学理论的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
原创
2017-03-12 17:52:02
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数据挖掘应用目前在国内的基本结论是“大企业成功案例少，中小企业需求小”。但是对于市场来说，如果不是真的“没有人买”所以“没有人卖”，那一定是创新的机会所在。个人的判断是，一个数据库只要有几十万以上记录，就有数据挖掘的价值。 搜集以下案例，希望有一定的启发和学习价值。 1. 哪些商品放在一起比较好卖? 这是沃尔玛的经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖
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2023-12-18 22:49:56
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1. 按挖掘任务分类：包括分类与预测、聚类、关联规则、时序模式、数据总结、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、异构数据库、数据仓库、演绎数据库和Web数据库等。3. 按挖掘方法分类：包括机器学习方法、统计方法、数据库方法和神经网络方法等。机器学习方法可以细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳
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精选
2015-05-25 17:16:50
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1 疾病引起原因解释模型 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 忽视 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklear
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2021-01-25 22:06:00
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1 背景 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型：而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行林法来发现知识。仔细想想，”学习‘本身就有耳法的愈思在里面嘛 在大型公司数据引擎团队中，主要人员分
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2021-01-24 22:14:00
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什么是数据 大概的意思是一些定量或者定性的属性，比如一个人的身高体重，年龄，性别，婚姻状况等等。 数据预处理：主要包含以下主题 聚集：将两个或多个对象合并成单个对象 抽样：简单随机抽样（有放回和无放回），分层抽样，渐进抽样 维规约：通过创建新属性，将一些旧属性合并在一起降低数据集的维度。重要概念：维
原创
2022-05-27 22:50:26
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关联规则 隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系例子：关联规则的强度可以用它的支持度和置信度度量 支持度与置信度 关联规则的支持度支持度是一种重要度量，因为支持度很低的规则可能只是偶然出现，从商务角度来看，低支持度的规则多半也不是令人感兴趣的，因为对顾客很少同时购买的商品进行促销可能并无益处。因此，支
原创
2022-05-27 22:56:03
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聚类 评估性能 K-Means算法 算法步骤 下面介绍EM算法思想 DBSCAN： 层次聚类： 算法思想： 课外扩展阅读材料 参考文献：清华大学-数据挖掘：理论与算法（国家级精品课）
原创
2022-05-27 22:56:13
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集成学习 Bagging算法： Boosting: Regio Boost: 总结： 参考文献：清华大学-数据挖掘：理论与算法（国家级精品课）
原创
2022-05-27 22:55:50
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1 概述 本质上来说，呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性。做特征工程时，其实是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，算法棋型能够减少受到噪声的干
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2021-01-24 22:42:00
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遗传算法： 遗传程序设计： 参考文献：清华大学-数据挖掘：理论与算法（国家级精品课）
原创
2022-05-27 22:55:39
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