1、定义：对于数据挖掘我们可以从两个角度来定义它：a. 技术定义：数据挖掘是通过对大量的数据进行分析，以发现和提取隐含在其中的具有价值的信息和知识的过程。b.商业定义： 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术， 其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、 转换、 分析和其他模型化处理， 从中提取辅助商业决策的关建化数据。2、数据挖掘的主要模型有：分类与预测，聚类和关联分析等；分类：即是通过训练
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2023-08-14 09:04:32
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分类基本概念 分类：一种数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。这种模型叫分类器，进而预测分类的（离散的、无序的）类标号。相关概念解释训练集：由数据库元组和与它们相关联的类标号组成。元组X用n维属性向量x=(x1,x2,x3……xn)表示，分别描述元组在n维数据库中的n个属性值的集合。每个元组都可预先定义为一个类，由一个称为类标号属性的数据库属性确定。类标号属性：是离散的和无序的。它是分类的（标
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2023-11-27 14:07:38
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目录一、算法定义二、经典例子三、定义阐述1、项集（Itemset）2、事务T与事务集D3、支持度计数（Support count）4、支持度（Support）5、频繁项集（Frequent Itemset）6、关联规则7、置信度（Confidence）8、关联规则挖掘问题四、挖掘关联规则（Mining Association Rules）1、频繁项集产生（Frequent Itemset Gene
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2023-12-26 16:03:36
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1.分类的定义分类是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于预测未知样本的类标号，如：根据电子邮件的标题和内容预测该邮件是否为垃圾邮件。分类和回归都有预测的功能，但是：分类预测的输出为离散的属性；回归预测的输出为连续属性值，例如：预测未来某银行客户会流失或不流失，这是分类任务，预测某商场未来一年的总营业额，这是回归任务。2.分类的步骤(1) 将数据集划分为训练集和测试集；(2) 对训
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2023-12-15 22:53:07
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数据挖掘侧重应用，理论不是很难理解，快考试了，回顾一下常见的概念。数据挖掘其实就是在一堆数据里找规律来预测。数据挖掘的过程主要有数据准备和数据挖掘，数据准备的过程很重要，甚至超过了挖掘，涉及到的概念有数据仓库、数据集成；数据挖掘主要解决四类问题：分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。数据仓库其实也是一个数据库，常见的数据库侧重事务处理，数据仓库侧重分析决策。还有一个数据集市，它与数据仓库的区别是
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2024-01-11 22:18:51
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大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天盖地般向我们
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2023-09-22 21:12:43
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# 定义问题与数据挖掘——从理论到实践
在现代社会中，数据的生成与收集几乎无处不在。无论是在社交媒体、电子商务还是健康医疗领域，积累了大量的数据，这些数据隐藏着诸多信息。如何从这些数据中提取有价值的信息，进而做出决策，成为了数据科学家和分析师们必须面对的挑战。这就是“数据挖掘”的任务所在。而在进行数据挖掘之前，定义清晰的问题尤为重要。本文将探讨如何定义问题，并以 Python 为例介绍数据挖掘的
1.分类（监督） 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。从这个意义上说，数据
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2024-01-11 09:37:05
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分类、决策树与模型评估分类决策树分类算法 分类分类就是通过学习一个目标函数F，把每个属性集x映射到一个预先定义好的类标号y上。目标函数也被称为分类模型。建模分为两种目的，一种是描述性建模一种是预测性建模。 对于学习算法，我们将一部分数据分为训练集和测试集，一般训练集占比70%测试集占总体数据集的30%。通过对训练集的学习训练建立一个适合处理对应一类数据的模型，然后将这个模型套用到测试集上，来观察
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2023-12-06 18:50:25
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1、 很多关于数据挖掘的帖子和文章都在强调工具、算法和架构等，但其实这些都不是数据挖掘的核心，数据挖掘的最重要的环节如下： 数据来源：通过无论是公开的数据还是合作方式、第三方的方式获得数据； 获取标签：对标的物无论是用户、商品、文章分析，以获取足够定义这些标的物的标签，并对标签进行指标化和定义权重，通过这些标签对； 定义特征：通过标的物的个体画像以及标的物间的关系定义个体和整体的特征
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2023-07-27 10:24:46
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分类什么是分类 首先我们要知道的是，分类是一种重要的数据分析形式，它提取和刻画重要数据类的模型。这个模型被称之为分类器（classifer）。通过分类器，我们可以预测分类的类标号。 建议不熟悉这个概念的同学们 ，首先看一下这篇文章。 此外，还需要弄清楚分类和回归的联系和区别，关于这一点，我已经在第一章的部分做了详细的解释。分类的一般方法 其实分类说白了，就是根据历史数据建立模型然后根据模
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2023-12-30 14:30:13
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第一章 绪论1、数据挖掘的定义技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息的过程。商业层面：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。2、数据挖掘的任务预测任务：根据其它属性的值，预测特定属性的值，如分类、回归、离群点
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2023-09-24 06:51:14
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熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。百度百科这样解释信息，信息是指指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。熵的概念使得信息可以被量化。&n
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2024-01-04 12:19:03
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今天为大家介绍数据挖掘的常用方法。首先，想问大家一个问题，什么是数据挖掘呢？ 1.从技术角度看，数据挖掘（Data Mining，简称DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。2.从商业应用角度看，数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取
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2024-01-11 16:44:55
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数据挖掘的含义、应用、常见任务等知识点汇总数据挖掘这一术语所指的范围非常广泛，从即席式查询、基于规则的通知或透视图分析，到政府的监听计划。在本书中，数据挖掘是一个过程，使用自动方法分析数据，以便找到隐藏的模式。提到这种数据挖掘时，常常使用其他术语，例如计算机学习，数据库中的知识发现或者预测分析。数据挖掘的主要目的是从已有数据中提炼知识，这就提高了已有数据的内在价值，并且使数据成为有用的东西。数据挖
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2023-11-09 08:45:23
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大家好，我又回来啦！在本文中，我将对《数据挖掘原理与实践》的第二章《数据处理基础》进行总结和归纳，希望大家多多支持，谢谢！什么是数据？数据是数据库存储的基本对象。并非说单纯的1、2、3等数字才是数据，数据的内涵随着时间的推移而扩展。广义地，可以把数据理解为记录在介质中的信息，是数据对象及其属性的集合，其表现形式可以是数字、符号、文字、图像或计算机代码等。理解数据不仅要了解数据的表现形式，还需要了解
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2024-01-13 20:52:27
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很多人估计还不清楚数据挖掘的目的是什么，其实数据挖掘的两大目的就是是预测和描述数据，其中前者的计算机建模及实现过程通常被称为监督学习(supervised learning) ，后者的则通常被称为无监督学习(supervised learning) 。往更细分，数据挖掘的目标可以划分为以下这些： 预测数据 预测性挖掘任务对当前数据进行推断，以做出预测。预测主要包括分类——将样本划分到几个预定义类之
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2023-11-23 13:36:49
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从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖
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2024-07-10 21:29:23
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在大数据准确营销和大数据洞察力等一系列热门词汇的背后，数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用，随着数据资源的爆炸性增长，数据挖掘技术不仅成为政府部门提高治理能力的重要手段，而且成为提升各行业核心竞争力的关键。 一、数据挖掘的定义 数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话
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2023-08-21 09:33:43
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定义： 分类就是得到一个函数或分类模型（即分类器），通过分类器将未知类别的数据对象映射到某个给定的类别。 1. 数据分类可以分为两步
第一步建立模型，通过分析由属性描述的数据集，来建立反映其特性的模型。该步骤也称为是有监督的学习，基于训练集而到处模型，训练集合是已知类别标签的数据对象。
第二步使用模型对数据对象inxing分类。首先评估对象分类的准
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2024-06-05 07:56:06
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