整理自 小洁老师授课内容图表介绍热图输入数据输入数据是**数值型矩阵/数据框**颜色的变化表示数值的大小热图类别相关性热图差异基因热图1. 散点图2. 箱线图输入数据是一个连续型向量和一个有重复值的离散型向量 即 分类变量图解：包括 min max median 25% 75% 离群点单个基因在两组之间的表达量差异3. 火山图横坐标：logFC，纵坐标：-log10(P.value)F
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2023-07-26 12:40:18
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什么是数据挖掘前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。先看一上概念：数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大
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2024-01-16 01:12:35
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一、异常检测概述1.引言1.1.引子 在数据挖掘实践中，我们通常根据各种手段收集到的数据，总是存在各种各样的问题，比如说比较常见的一种就是数据不平衡–正负样本数量相差悬殊。这些现象有时是由收集决定的，有时是由问题本身决定的。 当然我们可以用再抽样的方法，或者利用数据特征，对数据进行增删。但是往往取不到很好的效果，也会发生过拟合等问题。此时我们可以换一种思路看待问题。在不平衡数据中，我们可以把数
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2023-12-22 22:06:42
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通常我们把信息转化为价值，要经历信息、数据、知识、价值四个层面，数据挖掘就是中间的重要环节，是从数据中发现知识的过程。举个例子来说明。（例子仅供解释，不包含其他意思，Σ( ° △ °|||)︴）傍晚你一个人从火车站出来，看到路边有一个漂亮妹子，这个妹子朝你抛了一个媚眼，这个媚眼它也是信息，虽然它很难定量化分析，也不是个记录。但你成功的接收到了这个信息，你认为是女个女孩对你有感觉。那你就被这个信息所
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2023-08-27 18:59:41
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如今，在信息化、数字化的加持下，社会的各个领域都充满了数据。在长久的历史长河中，我们从未有哪一刻比现在更需要数据分析，通过数据分析来将海量难以理解的数据转化为可读的价值信息。数据分析有一个特点，那就是对不同行业领域进行数据分析，不仅需要通用的统计分析技能，更需要对行业、对业务的高度理解。像医药行业的数据分析，就需要数据分析人员深入行业内部，掌握关键的指标和术语。医药行业的数据分析背景医药行业的数据
一、什么是数据挖掘随着alphago在围棋上横扫各路高手，轻松击败李世石使得人工智能大火，各种关于数据挖掘、人工智能、机器学习的文章络绎不绝。由此引发了大家的思考，什么是数据挖掘？数据挖掘通俗点来讲是通过某种方式找出潜藏在大量数据中我们所需要的信息。数据挖掘包含了机器学习、统计学、数学等多个学科的知识。数据挖掘不仅可以在互联网行业中应用，还可以在传统行业中发挥重要的价值。三国演义中诸葛亮和司马懿交
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2023-08-12 19:53:06
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数据挖掘在工业图像应用举例
在当今的工业领域，图像处理和数据挖掘的结合已变得越来越重要。通过对工业图像的分析，企业能够实现监控、质量控制和故障预测等多种应用，从而提高生产效率。以下是数据挖掘在工业图像应用中的一些例子，我们将通过不同的模块详细探讨这一领域。
### 背景描述
随着工业物联网（IIoT）和智能制造的崛起，海量的工业图像数据被生成并存储。传统的人工检查不仅耗时，而且容易出错，因此
2、分类 1、过分拟合问题：
造成原因有：（1）噪声造成的过分拟合（因为它拟合了误标记的训练记录，导致了对检验集中记录的误分类）；（2）根据少量训练记录做出分类决策的模型也容易受过分拟合的影响。（由于训练数据缺乏具有代表性的样本，在没有多少训练记录的情况下，学习算法仍然继续细化模型就会产生这样的模型，当决策树的叶节点没有足够的代表性样本时，很可能做出错
数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子，比如通过调查商场里顾客买的东西发现，30%的顾客会同时购买床单和枕套，而购买床单的人中有80%购买了枕套，这里面就隐藏了一条关联：床单—>枕套，也就是说很大一部分顾客会同时购买
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2024-01-05 23:23:35
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主要内容 关联规则分析概述 频繁项集、闭项集和关联规则 频繁项集挖掘方法 关联模式评估方法 Apriori算法应用关联规则挖掘（上）关联规则挖掘（下）关联规则分析用于在一个数据集中找出各数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中。一、关联规则分析概述关联规则分析又称购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。 采用关联模型比较典型
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2024-01-03 15:33:35
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数据挖掘数据挖掘是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
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2023-09-28 13:42:37
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一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
原创
2022-03-08 14:33:39
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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。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
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2023-08-14 16:52:38
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。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、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
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2023-11-22 16:10:24
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导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。然而，数据的数量（体积）、复杂性（多样性）以及收集和处理的速率（速度）对于人类来说都太大了，无法进行独立分析。因此，尽管大数据的规模性和多样性给数据分析带来了
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2023-06-13 23:03:21
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数据分析：利用统计分析方法，从数据中提取有用的信息，并进行总结和概括的过程。Python 的胶水特性：Python 可以粘合其它语言代码段。一、数据获取手段 1）数据仓库将所有业务数据汇总处理，构成数据仓库（DW）；特点：全部事实的记录（必须是全面的、完备的、尽可能详细的）；可以方便的以不同维度抽取和整理数据（数据是拿来用的，一般一个特定的场景不会使用全部的数据，数据仓库非常丰富，必须根据不同
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2023-12-07 09:31:24
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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。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务非常重要，可能涉及使用复杂的算法
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2023-07-04 20:50:59
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数据挖掘的概念首先来看一下什么是数据挖掘？数据挖掘(Data mining)是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术，发掘数据对象蕴含的知识与规律，为任务决策提供有效支撑。数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域。然而，随着人工智能、移动互联网、云计算
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2023-08-06 12:03:34
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