数据挖掘算法python

A. python 数据挖掘需要用哪些库和工具

python 数据挖掘常用的库太多了！主要分为以下几大类：
第一数据获取：request,BeautifulSoup
第二基本数学库：numpy
第三 数据库出路 pymongo
第四 图形可视化 matplotlib
第五 树分析基本的库 pandas

数据挖掘一般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。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。

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B. Python 数据分析与数据挖掘是啥

python数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。

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C. Python和数据挖掘有什么关系

Python是工具
数据挖掘是研究方向
数据挖掘有很多经典算法，这些算法有的有现成Python包，你可以用Python调用这些包处理自己的数据实现数据挖掘。

D. Python数据挖掘从哪些

一. 基于Python的数据挖掘 基本架构

1. matplotlib， 图形化

2. pandas，数据挖掘的关键， 提供各种挖掘分析的算法

3. numpy， 提供基本的统计
scipy， 提供各种数学公式

4. python common lib，python基本框架

二. 环境搭建
1. 安装python

2. 安装pip
pandas依赖的pip版本，最低是8.0.0。如果pip是8以下的版本，如7.2.1，需要升级pip.
命令是“python -m pip install -U pip”，这是windows版本。
Linux是”pip install -U pip“

通过命令“pip --version”， 可以查看pip版本号

3. 安装pandas
命令“pip install pandas", 这是windows版本。

Linux平台可用
sudo apt-get install python-pandas

4. 安装matplotlib
pip install matplotlib

三. 数据类型
pypython common type
string list tuple dict set
6钟学列
list, tuple, string, unicode string, buffer object, xrange

pandas type
ndarray, series dateFrame

ndarray, 数组类型，新增原因：
list, tuple是基于指针+对象设计的。即list，tuple存储的是void*指针，指针指向具体对象的数据。
因为是void*指针，所以二者可以存储各种数据类型，即数据类型可以不统一。
虽然存储丰富，但如果数据量过大时，即处理大数据时，有弊端。
1. 存储空间大，浪费内存。因为存两部分，指针+数据
2. 读取慢，通过index，找到指针；基于指针，找到数据
所以在大数据处理时，新增ndarray，数字类型，类似C++ 数组。存储相同，读取、修改快捷。
别名：array, 有利于节省内存、提高CPU的计算时间，有丰富的处理函数

series，变长字典，
类似一维数组的对象；有数据和索引组成
新增原因：
dict是无序的，它的key和value存在映射关系。但key和value之间是不独立的，存储在一起。
如果需要对一项进行操作，会影响到另外一项。所以有了series， series的key和value是独立的，独立存储。
series的key是定长有序的。通过series.key获取整个索引， 通过series.values获取所有values.
series的key,可以通过series.index.name，设置唯一的名称。
series整体也可以设置唯一名称，通过series.name

DataFrame:
1. 一个表格型的数据结构
2. 含有一组有序的列（类似于index)
3. 可以认为是，共享一个index的Series集合

data1={'name':['java', 'c', 'python'], 'year': [2,2,3]}
frame = pd.DataFrame(data1)

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四. 基本的数据分析流程：
1. 数据的获取

2. 数据准备--规格化，建立各种索引index

3. 数据的显示、描述，用于调试
如df.index, df.values， df.head(n), df.tail(n） df.describe

4. 数据的选择
index获取， 切片获取, 行、列获取， 矩形区域获取

index获取，df.row1 或者 df['row1']
行列，df.loc[行list, 列list], 如df.loc[0:1,['co1','col2'] ]
通过二位索引，取二维左上角，df.iloc[0,0],也可以列表 df.iloc[0:2,0:2]，取前2行。

5. 简单的统计与处理
统计平均值、最大值等

6. Grouping 分组
df.groupby(df.row1)

7. Merge合并
append追加,
contact连接， 包含append功能，也可以两个不同的二维数据结构合并
join连接， sql连接，基于相同字段连接，如 sql的where, a.row1 = b.row1

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五. 高级的数据处理与可视化：
1. 聚类分析
聚类是数据挖掘描述性任务和预测性任务的一个重要组成部分，它以相似性为基础，
把相似的对象通过静态分类，分成不同的组别和子集。
在python中，有很多第三方库提供了聚类算法。

聚类算法有很多， 其中K-均值算法，因为其简单、快捷的特点，被广泛使用。
基本原理是，
1. 查找某数据集的中心，
2. 使用均方差，计算距离。使得每一个数据点都收敛在一个组内；各个组是完全隔离的

案例：
>>> from pylab import *
>>> from scipy.cluster.vq import *
>>>
>>> list1=[88,64,96,85]
>>> list2=[92,99,95,94]
>>> list3=[91,87,99,95]
>>> list4 = [78,99,97,81]
>>> list5=[88,78,98,84]
>>> list6=[100,95,100,92]
>>> tempdate = (list1, list2, list3, list4, list5, list6)
>>>
>>> tempdate
([88, 64, 96, 85], [92, 99, 95, 94], [91, 87, 99, 95], [78, 99, 97, 81], [88, 78
, 98, 84], [100, 95, 100, 92])
>>> date = vstack(tempdate)
>>>
>>> date
array([[ 88, 64, 96, 85],
[ 92, 99, 95, 94],
[ 91, 87, 99, 95],
[ 78, 99, 97, 81],
[ 88, 78, 98, 84],
[100, 95, 100, 92]])

>>> centroids,abc=kmeans(date,2) #查找聚类中心，第二个参数是设置分N类，如5类，则为5

>>> centroids # 基于每列查找的中心点，可能是平均值
array([[88, 71, 97, 84],
[90, 95, 97, 90]])
>>>
>>> result,cde=vq(date,centroids) #对数据集，基于聚类中心进行分类
>>> result
array([0, 1, 1, 1, 0, 1])

2. 绘图基础
python描绘库，包含两部分，
绘图api, matplotlib提供各种描绘接口。
集成库，pylab（包含numpy和matplotlib中的常用方法），描绘更快捷、方便。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0,10)

plt.plot(t, t+2）
plt.plot(t,t, 'o', t,t+2, t,t**2, 'o') #（x,y)一组，默认是折线；‘o'是散点，
plt.bar(t,t**2) # 柱状图
plt.show()

--------------------
import pylab as pl
t = np.arange(0,10)
plt.plot(t, t+2)
plt.show()

3. matplotlib图像属性控制
色彩、样式
名称： 图、横、纵轴,
plt.title('philip\'s python plot')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('value')
其他： pl.figure(figsize=(8,6),dpi=100)
pl.plot(x,y, color='red', linewidth=3, lable='line1')
pl.legend(loc='upper left')

子图
pl.subplot(211) # 整体图片，可以分为二维部分；
#第一个是图的行，第二个是列；第三个是index, 从左上开始0遍历 当前行，再下一行。
#如果是2位数，如11，需要‘，’
axes(left, bottom, width, height) # 参数取值范围是(0,1), left,是到左边的距离，bottom是到下面的距离

4. pandas作图
Series、DataFrame支持直接描绘，封装了调用matplotlib的接口，如
series.close.plot()
df.close.plot() #具体参数类似matplotlib普通接口

属性控制
类似matplotlib普通接口，修改各种图片的类型，柱形图、折线等

--------common-----------------
list, tuple, dict

--------numpy-----------------
ndarray, Series, DataFrame

E. Python学数据挖掘，要数学好吗

建议你要学一点数学。不管是分类聚类回归推荐等等各种算法总归是要有数学基础才能够理解的，有点数学底子，结果解释你也可以很有底气，python虽然很多包是可以移植的，结果也都能出，但是要是准确还是需要自己去def的所以你要是想在这个行业做的好的话，数学不能说一定要太好，但至少不能太差。

Python学数据挖掘和数学的关系如下：
1.数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机能力的不断增强，有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。
2.在文件系统基础上的:因为大家都知道，数据库系统的数据库管理系统(DBMS)是建立现在的问题到了数据挖掘与统计，数据挖掘算法有些本来就是统计的方法，那么到了计算机行业，自有计算机行业规则，人们研究数据挖掘会关心它和大数据量的结合(有效性)，会关心它的数据挖掘原语(数据挖掘语言)，准的接口等只有用软件实现时候才考虑的事项。算法性能的优化、标于是数据挖掘行业制定了一些标准。
3.数据挖掘仍然自机器学习和人工智能的一部分，其核心是规则，对于数据挖掘算法中来统计的，但是这种技术本身已经不属于统计了。这是一个数据挖掘算法可以得出的规则，在得出这样的规则之前，算法会对数据集进行分析，该数据集包括很多变量(数据库的字段)，假设是10个，“年龄”和“工资”是其中的两个，算法会根据历史数据自动抽取这两个变量，而得出这样的规则。但是对于统计，是不能得出的，它只能得出量化的概率关系，而规则的推导应该不是统计学的范畴。

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F. 数据挖掘方向，Python中还需要学习哪些内容

就题论题，还包括：
1. Python 数据库连接库，例如MySQL 连接库的应用，这决定你的数据从哪里来。这里面涉及到sql语法和数据库基本知识，是你在学习的时候必须一起学会的。
2. Python 做基本数据计算和预处理的库，包括numpy ，scipy，pandas 这三个用得最多。
3. 数据分析和挖掘库，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库，后者是侧重于统计分析的库。（要知道统计分析大多时候和数据挖掘都错不能分开使用）
4. 图形展示库。matpotlib，这是用的最多的了。
说完题主本身 要求，楼上几位说的对，你还需要一些关于数据挖掘算法的基本知识和认知，否则即使你调用相关库得到结果，很可能你都不知道怎么解读，如何优化，甚至在什么场景下还如何选择算法等。因此基本知识你得了解。主要包括：
1.统计学相关，看看深入浅出数据分析和漫画统计学吧，虽然是入门的书籍，但很容易懂。
2.数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。
剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目，看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的，流程怎样等。没有项目可以去参加一些数据挖掘或机器学习方面的大赛，也是增加经验得好方法。

G. python数据挖掘是什么

数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信
息和知识的过程。
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等

pandas模块：用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等

matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块

statsmodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等

scipy模块：专用于统计中的各种假设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等

sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。

对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。

差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
不懂分析的人，做不到这些，更多的是描述数据。
更多技术请关注python视频教程。

H. python数据挖掘难不难

python数据挖掘，指用python对数据进行处理，从大型数据库的分析中，发现预测信息的过程。
什么是数据挖掘？

数据挖掘（英文全称Data Mining，简称DM），指从大量的数据中挖掘出未知且有价值的信息和只知识的过程。

对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。您需要了解统计学的基础，以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言。

python数据挖掘是什么？

数据挖掘建模的工具有很多种，我们这里重点介绍python数据挖掘，python是美国Mathworks公司开发的应用软件，创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆，具备强大的科学及工程计算能力，它具有以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。python并不提供一个专门的数据挖掘环境，但它提供非常多的相关算法的实现函数，是学习和开发数据挖掘算法的很好选择。

只要有方法，正确且循序渐进的学习，python数据挖掘也并没有想象中那么难！