数据挖掘关联规则算法

⑴ 数据挖掘算法有哪些

统计和可视化要想建立一个好的预言模型，你必须了解自己的数据。最基本的方法是计算各种统计变量（平均值、方差等）和察看数据的分布情况。你也可以用数据透视表察看多维数据。数据的种类可分为连续的，有一个用数字表示的值（比如销售量）或离散的，分成一个个的类别（如红、绿、蓝）。离散数据可以进一步分为可排序的，数据间可以比较大小（如，高、中、低）和标称的，不可排序（如邮政编码）。图形和可视化工具在数据准备阶段尤其重要，它能让你快速直观的分析数据，而不是给你枯燥乏味的文本和数字。它不仅让你看到整个森林，还允许你拉近每一棵树来察看细节。在图形模式下人们很容易找到数据中可能存在的模式、关系、异常等，直接看数字则很难。可视化工具的问题是模型可能有很多维或变量，但是我们只能在2维的屏幕或纸上展示它。比如，我们可能要看的是信用风险与年龄、性别、婚姻状况、参加工作时间的关系。因此，可视化工具必须用比较巧妙的方法在两维空间内展示n维空间的数据。虽然目前有了一些这样的工具，但它们都要用户“训练”过他们的眼睛后才能理解图中画的到底是什么东西。对于眼睛有色盲或空间感不强的人，在使用这些工具时可能会遇到困难。聚集（分群）聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。与分类不同（见后面的预测型数据挖掘），在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。神经元网络和K-均值是比较常用的聚集算法。不要把聚集与分类混淆起来。在分类之前，你已经知道要把数据分成哪几类，每个类的性质是什么，聚集则恰恰相反。关联分析关联分析是寻找数据库中值的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。序列模式与此类似，他寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌的分析。关联规则可记为A==>B，A称为前提和左部（LHS），B称为后续或右部（RHS）。如关联规则“买锤子的人也会买钉子”，左部是“买锤子”，右部是“买钉子”。要计算包含某个特定项或几个项的事务在数据库中出现的概率只要在数据库中直接统计即可。某一特定关联（“锤子和钉子”）在数据库中出现的频率称为支持度。比如在总共1000个事务中有15个事务同时包含了“锤子和钉子”，则此关联的支持度为1.5%。非常低的支持度（比如1百万个事务中只有一个）可能意味着此关联不是很重要，或出现了错误数据（如，“男性和怀孕”）。要找到有意义的规则，我们还要考察规则中项及其组合出现的相对频率。当已有A时，B发生的概率是多少？也即概率论中的条件概率。回到我们的例子，也就是问“当一个人已经买了锤子，那他有多大的可能也会买钉子？”这个条件概率在数据挖掘中也称为可信度，计算方法是求百分比：（A与B同时出现的频率）/（A出现的频率）。让我们用一个例子更详细的解释这些概念： 总交易笔数（事务数）：1,000包含“锤子”：50包含“钉子”：80包含“钳子”：20包含“锤子”和“钉子”：15包含“钳子”和“钉子”：10包含“锤子”和“钳子”：10包含“锤子”、“钳子”和“钉子”：5 则可以计算出： “锤子和钉子”的支持度=1.5%（15/1,000）“锤子、钉子和钳子”的支持度=0.5%（5/1,000）“锤子==>钉子”的可信度=30%（15/50）“钉子==>锤子”的可信度=19%（15/80）“锤子和钉子==>钳子”的可信度=33%（5/15）“钳子==>锤子和钉子”的可信度=25%（5/20）

⑵ 带你了解数据挖掘中的经典算法

数据挖掘的算法有很多，而不同的算法有着不同的优点，同时也发挥着不同的作用。可以这么说，算法在数据挖掘中做出了极大的贡献，如果我们要了解数据挖掘的话就不得不了解这些算法，下面我们就继续给大家介绍一下有关数据挖掘的算法知识。
1.The Apriori algorithm，
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。这个算法是比较复杂的，但也是十分实用的。
2.最大期望算法
在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。而最大期望算法在数据挖掘以及统计中都是十分常见的。
3.PageRank算法
PageRank是Google算法的重要内容。PageRank里的page不是指网页，而是创始人的名字，即这个等级方法是以佩奇来命名的。PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”，这个标准就是衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
3.AdaBoost算法
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。这种算法给数据挖掘工作解决了不少的问题。
数据挖掘算法有很多，这篇文章中我们给大家介绍的算法都是十分经典的算法，相信大家一定可以从中得到有价值的信息。需要告诉大家的是，我们在进行数据挖掘工作之前一定要事先掌握好数据挖掘需呀掌握的各类算法，这样我们才能在工总中得心应手，如果基础不牢固，那么我们迟早是会被淘汰的。职场如战场，我们一定要全力以赴。

⑶ 数据挖掘算法有哪些

以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。每一大类下都有好几种算法，这个具体可以参考数据挖掘概论这本书（英文最新版）

⑷ 数据挖掘十大算法-

整理里一晚上的数据挖掘算法，其中主要引自wiki和一些论坛。发布到上作为知识共享，但是发现Latex的公式转码到网页的时候出现了丢失，暂时没找到解决方法，有空再回来填坑了。

——编者按

一、 C4.5

C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法[1]，该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法主要应用于统计分类中，主要是通过分析数据的信息熵建立和修剪决策树。

1.1 决策树的建立规则

在树的每个节点处，C4.5选择最有效地方式对样本集进行分裂，分裂规则是分析所有属性的归一化的信息增益率，选择其中增益率最高的属性作为分裂依据，然后在各个分裂出的子集上进行递归操作。

依据属性A对数据集D进行分类的信息熵可以定义如下：

划分前后的信息增益可以表示为：

那么，归一化的信息增益率可以表示为：

1.2 决策树的修剪方法

C4.5采用的剪枝方法是悲观剪枝法(Pessimistic Error Pruning，PEP)，根据样本集计算子树与叶子的经验错误率，在满足替换标准时，使用叶子节点替换子树。

不妨用K表示训练数据集D中分类到某一个叶子节点的样本数，其中其中错误分类的个数为J，由于用估计该节点的样本错误率存在一定的样本误差，因此用表示修正后的样本错误率。那么，对于决策树的一个子树S而言，设其叶子数目为L(S)，则子树S的错误分类数为：

设数据集的样本总数为Num，则标准错误可以表示为：

那么，用表示新叶子的错误分类数，则选择使用新叶子节点替换子树S的判据可以表示为：

二、KNN

最近邻域算法(k-nearest neighbor classification, KNN)[2]是一种用于分类和回归的非参数统计方法。KNN算法采用向量空间模型来分类，主要思路是相同类别的案例彼此之间的相似度高，从而可以借由计算未知样本与已知类别案例之间的相似度，来实现分类目标。KNN是一种基于局部近似和的实例的学习方法，是目前最简单的机器学习算法之一。

在分类问题中，KNN的输出是一个分类族群，它的对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。若k = 1，则该对象的类别直接由最近的一个节点赋予。在回归问题中，KNN的输出是其周围k个邻居的平均值。无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常重要，目标是要使较近邻居的权重比较远邻居的权重大，例如，一种常见的加权方案是给每个邻居权重赋值为1/d，其中d是到邻居的距离。这也就自然地导致了KNN算法对于数据的局部结构过于敏感。

三、Naive Bayes

在机器学习的众多分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model，NBC)[3]。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

在假设各个属性相互独立的条件下，NBC模型的分类公式可以简单地表示为：

但是实际上问题模型的属性之间往往是非独立的，这给NBC模型的分类准确度带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型；而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

四、CART

CART算法(Classification And Regression Tree)[4]是一种二分递归的决策树，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法构成的是一个二叉树，它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”，即使一个feature有多个取值，也是把数据分为两部分。在CART算法中主要分为两个步骤：将样本递归划分进行建树过程；用验证数据进行剪枝。

五、K-means

k-平均算法(k-means clustering)[5]是源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-means的聚类目标是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类。

5.1 k-means的初始化方法

通常使用的初始化方法有Forgy和随机划分(Random Partition)方法。Forgy方法随机地从数据集中选择k个观测作为初始的均值点；而随机划分方法则随机地为每一观测指定聚类，然后执行“更新”步骤,即计算随机分配的各聚类的图心，作为初始的均值点。Forgy方法易于使得初始均值点散开，随机划分方法则把均值点都放到靠近数据集中心的地方；随机划分方法一般更适用于k-调和均值和模糊k-均值算法。对于期望-最大化(EM)算法和标准k-means算法，Forgy方法作为初始化方法的表现会更好一些。

5.2 k-means的标准算法

k-means的标准算法主要包括分配(Assignment)和更新(Update)，在初始化得出k个均值点后，算法将会在这两个步骤中交替执行。

分配(Assignment)：将每个观测分配到聚类中，使得组内平方和达到最小。

更新(Update)：对于上一步得到的每一个聚类，以聚类中观测值的图心，作为新的均值点。

六、Apriori

Apriori算法[6]是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。Apriori采用自底向上的处理方法，每次只扩展一个对象加入候选集，并且使用数据集对候选集进行检验，当不再产生匹配条件的扩展对象时，算法终止。

Apriori的缺点在于生成候选集的过程中，算法总是尝试扫描整个数据集并尽可能多地添加扩展对象，导致计算效率较低；其本质上采用的是宽度优先的遍历方式，理论上需要遍历次才可以确定任意的最大子集S。

七、SVM

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)[7]是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

除了进行线性分类之外，SVM还可以使用所谓的核技巧有效地进行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中，即支持向量机在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集合，用于分类、回归或其他任务。直观来说，分类边界距离最近的训练数据点越远越好，因为这样可以缩小分类器的泛化误差。

八、EM

最大期望算法(Expectation–Maximization Algorithm, EM)[7]是从概率模型中寻找参数最大似然估计的一种算法。其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望(E)，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化(M)，最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。

九、PageRank

PageRank算法设计初衷是根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量对网站的价值进行衡量。PageRank将每个到网页的链接作为对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。

算法假设上网者将会不断点网页上的链接，当遇到了一个没有任何链接出页面的网页，这时候上网者会随机转到另外的网页开始浏览。设置在任意时刻，用户到达某页面后并继续向后浏览的概率，该数值是根据上网者使用浏览器书签的平均频率估算而得。PageRank值可以表示为：

其中，是被研究的页面集合，N表示页面总数，是链接入页面的集合，是从页面链接处的集合。

PageRank算法的主要缺点是的主要缺点是旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多外链，除非它是某个站点的子站点。

十、AdaBoost

AdaBoost方法[10]是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它被选中的概率就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提高。通过这样的方式，AdaBoost方法能“聚焦于”那些较难分的样本上。在具体实现上，最初令每个样本的权重都相等，对于第k次迭代操作，我们就根据这些权重来选取样本点，进而训练分类器Ck。然后就根据这个分类器，来提高被它分错的的样本的权重，并降低被正确分类的样本权重。然后，权重更新过的样本集被用于训练下一个分类器Ck[，并且如此迭代地进行下去。

AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感。但在一些问题中，AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟合现象。AdaBoost方法中使用的分类器可能很弱（比如出现很大错误率），但只要它的分类效果比随机好一点（比如两类问题分类错误率略小于0.5），就能够改善最终得到的模型。而错误率高于随机分类器的弱分类器也是有用的，因为在最终得到的多个分类器的线性组合中，可以给它们赋予负系数，同样也能提升分类效果。

引用

[1] Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993.

[2] Altman, N. S. An introction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician. 1992, 46 (3): 175–185. doi:10.1080/00031305.1992.10475879

[3] Webb, G. I.; Boughton, J.; Wang, Z. Not So Naive Bayes: Aggregating One-Dependence Estimators. Machine Learning (Springer). 2005, 58 (1): 5–24. doi:10.1007/s10994-005-4258-6

[4] decisiontrees.net Interactive Tutorial

[5] Hamerly, G. and Elkan, C. Alternatives to the k-means algorithm that find better clusterings (PDF). Proceedings of the eleventh international conference on Information and knowledge management (CIKM). 2002

[6] Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast algorithms for mining association rules in large databases. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, pages 487-499, Santiago, Chile, September 1994.

[7] Cortes, C.; Vapnik, V. Support-vector networks. Machine Learning. 1995, 20 (3): 273–297. doi:10.1007/BF00994018

[8] Arthur Dempster, Nan Laird, and Donald Rubin. "Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm". Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 39 (1):1–38, 1977

[9] Susan Moskwa. PageRank Distribution Removed From WMT. [October 16, 2009]

[10] Freund, Yoav; Schapire, Robert E. A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting. 1995. CiteSeerX: 10.1.1.56.9855

⑸ 数据挖掘- 关联分析算法

关联分析，顾名思义就是找出哪几项之间是有关联关系的，举个例子：

以上是五个购物记录，从中我们可以发现，购买了尿布的人其中有3个购买了啤酒，那么久我们可以推测，尿布和啤酒之间有较强的关联关系，尽管他们之间看起来并没有什么联余橘宏系，也就是能得到规则：

因为购物分析能较好地描述关联分析，所以又被叫做 购物篮分析 。
为了较好的描述这个分析的各种名词，我们把上面的表格重新设计一下：

把每一个购物订单中，涉及到的商品都变成1，没涉及到的变成0，也就是将各个商品的购买记录 二元化 。
当然肯定也有多个分类的情况。

那么面包，牛奶这些就叫数据集的 项 ，而他们组合起来的子集就叫做 项集 。可以为空，空集是不包含任何项的项集，如果一个项集包含k个子项，就叫做k-项集。
订单12345叫做 事务 ，某个项集在所有事务中出现多少次，叫做项集的 支持度计数 。

在上面的表格中，项集{啤酒、尿布、牛奶}的支持度计数为2，因为有两个事务（3、4）包含这一项集。

用 支持度 和 置信度 来衡量，假定存在规则 ，其中X和Y是 不相交 的项集，则支持度为：
其中N是数据集中的事务个数，相当于表示该规则在数据集中出现了多少次。
置信度为：

置信度的意思就是，在出现X的情况下，有多少次同时出现了Y，代表这个关联规则的频繁程度。

注意置信度的分母是 ，因此这个评价可能会存在一定的问题。

关联分析的核心目标就是找出支持度大于等于某个阈值， 同时 置信度大于等于某个阈值的所有规则，这两个阈值记为 和 。

为了更有效率的完成这个过程，通常把关联规则算法分为两步：

可以看出来，首先要求得频繁项集，这步骤的开销很大，但是只需要考虑支持度就可以了，第二步只考虑置信度就可以了。

下面就可以分两步来解析算法：

首先我们可以把项集联想成一个树形结构，每层代表着不同的k-项集，依层递增，非叶子节点来自于他的几个父节点的并集，如图：

我们肯定不能通过传统的方式，遍竖册历这些节点，算出支持度，然后筛选掉不满足最小支持度的那些，这样开销太大，因此我们引入先验原理，来辅助剪枝。

这个原伍指理不难想象，假如一个项集{a,b}是非频繁项集，那么{a,b,c}肯定也是，因为ab是，在{a,b,c}中与之关联的c必须在ab出现之后才存在，因此他的支持度肯定不会大于{a,b}。

频繁的就是支持度大于等于最小支持度的项集，非频繁就是小于的。

我们可以利用这一定理，把非频繁项集的超集一并从树中减去，这样就能大大的降低计算次数，如图：

虚线圈上的，就是在{a,b}确定是非频繁项集之后，剪掉的超集，这些是不用计算的。

根据这个原理，可以说一下Apriori算法。

根据上面说的先验原理，Apriori算法先从项集宽度最低的1开始，遍历所有的项集支持度，找出频繁项集（因为第一层在找出支持度之前），之后根据先验原理，挑选任意两个频繁项集组成2-频繁项集（很简单，如果挑非频繁的，那组成的项集就不是频繁项集了），再用2-项集挑选3-项集，直到挑选不出更高层次的项集为止，把这些项集作为 候选项集 ，如图：

图中1-项集中，啤酒，面包，尿布，牛奶的支持度大于等于3（设 为3），则由他们组成2-项集，继续筛选满足支持度不小于3的项集，再由2-项集生成3-项集，这就是 Apriori 算法筛选频繁项集的基本步骤。总结如下：

上面提到了用k-1项集生成k-项集，那么如何才能最有效率的产生k-项集呢，这里用了 的方法，也就是找到一对（k-1）-项集，当他们的前（k-2）项都相同时，进行合并，合并之后的结果就是{ }，因为前k-2项是相同的。
举个例子：

上面说了如何产生候选项集，接下来就是如何更有效率的确定支持度计数了，同样，如果遍历一个一个查的话效率是很低的，我们可以用枚举的方法遍历每个事务包含的项集，以查找3-项集为例，如图：

因为我们要查3-项集，因此树状结构就分到3-项集为止。
因为3-项集的开头第一个项肯定在1，2，3之间，我们就设定这三个数为三个分支，无论到哪个节点，都严格按照这个来分（1在左，2在中，3在右），在下面的层次中如何碰到比123更大的，则再向右分，就可以得到图中的关于事务t的所有3-项集。

有了所有项集的列表，我们可以用候选项集去匹配这些项集，从而看t中是否包含候选项集，如果包含，则支持度+1。

可以使用Hash树来进行匹配，从而实现支持度计数。
如下图，就是一个Hash树的例子，每个内部节点都使用Hash函数 来确定应当沿着当前节点的哪个分支向下，所以1，4，7就到了同一分支。

我们对于单个事务，可以遍历Hash树，设事务为t，则保证所有包含属于事务t的候选3-项集的叶节点至少访问一次。

由于我们之前已经通过树的方式枚举出了t中所有的3-项集，那么我们跟这个Hash一走分支，找到对应3-项集的就+1支持度，即可算出每个候选项集的支持度。

提取规则相应的比较简单，设有 频繁项集Y ，我们忽略前件为空和后件为空的规则，每个频繁项集能产生 个关联规则，提取方法就是将Y划分为两个 非空 的子集X和Y-X，使得 满足 置信度阈值 也就是最小置信度。

同样的，提取规则也有一个原理：

参考频繁项集的寻找过程，我们可以利用树形结构对规则进行剪枝。
树的每层对应规则后件中的项数，如图：

假设规则{ } { }不满足置信度阈值的要求，那么可以丢弃后件包含{a}的所有规则，如上图所示。

至此我们经历了寻找频繁项集和提取规则的过程，基本Apriori算法就算完成了，不过还有一些需要考虑的细节。

在实际应用过程中，往往频繁项集产生的数量可能很大，所以很难表示，我们需要寻找一种方法，找到一些有代表性的频繁项集，以保证其描述性。

通常有如下两种方法：

如图：

这种表示很明显降低了需要表示项集的个数，我们需要别的候选项集，直接取极大频繁项集的子集就行，任意一个肯定都是。

但是这么做，表示不出他们子集的支持度，所以就需要再遍历数据集，确定非极大频繁项集的支持度，不是很方便。

所以我们还可以用闭频繁项集来表示。

先来看闭项集的概念：

那么闭频繁项集的概念就很好理解了：

如图，我们假设 是40%。

这种做法可以保证支持度和描述性。

之前举的例子都是二元分类的，要么1要么0，下面看多分类的，我们很容易想到可以用独热编码解决这个问题，把所有分类二元化，但是这样就存在一个问题，有的属性值可能会不够频繁，没办法成为频繁项集。
所以最好是把多分类的项根据实际情况进行分类化，不要针对每个属性都设置独热编码。

或者将不太频繁的属性值合并为一个称作其他的类别。

所以面对多分类属性，我们要做的就是：
独热编码二元化-针对这些值进行一定的合并，或者分类或者并为其他 - 删除冗余的项 - 避免包含多个来自同一属性的项的候选集（例如{ }，被写到了一个候选集中，但是实际上这种情况不可能发生，由于独热编码进行的二元化而产生了这种情况，需要避免。）

我们也会遇到一些连续属性，可以通过以下几种方式处理：

这种做法有一个问题就是分类的效果取决于区间的个数和跨度，如果取不好很难得到理想的结果。

如果要验证统计出的值是否具有统计意义，可以参考假设检验中针对不同比较的不同公式，这里不再举例。

把mini-Apriori算法中的支持度代入到Apriori算法的支持度中即可。

举个例子：

想要衡量模型的好与坏，肯定要有一个评估指标，我们可以根据业务实际去评价，这是主管评价，叫做 主观兴趣度度量 ，这个显然要结合业务，所以我们要看看一些客观指标。

指标的评价往往依赖于相依表，这个相依表有点类似于混淆矩阵：

其中A，B代表在事务中出现，!A,!B代表没有在事务中出现，空列空行例如 代表A的支持度计数， 表示包含B但是不包含A的事务的个数。

最基本的就是置信度和支持度了，但是这两种指标都很难做到客观评价模型，会受到多种因素的影响。

我们可以用 兴趣因子 来衡量模型：
首先我们引入 提升度 的概念，它用于计算规则置信度和 规则后件 中项集的支持度之间的比率，

对于二元变量，提升度等价于另一种称作兴趣因子的客观度量，定义为：
其中N是事务个数。
如果

但是兴趣因子有一定局限性，看上图，{p,q}和{r,s}的兴趣因子分别为1.02和4.08，虽然p和q同时出现在88%的文档中，但是他们的兴趣因子接近于1，表明他们相互独立，另一方面，{r,s}的兴趣因子闭{p,q}的高，但是r和s很少出现在一个文档中，这种情况下，置信度要比兴趣因子更可信，置信度表明p和q之间的联系94.6%远高于r和s之间。

另外还可以引入 相关系数 ，逻辑类似于向量的相关系数：

相关度的值从-1到1，如果变量相互独立，则Φ=0。

他的局限性在于在食物中把同时出现和同时不出现视为同等重要，这往往不符合实际规律，同时对于倾斜的变量很难度量。

IS度量 可以用于处理非对称二元变量，定义如下：
IS数学上等价于二元变量的余弦度量。
但是IS取决于A和B的支持度，所以存在与置信度度量类似的问题——即使是不相关或者负相关的模式，度量值也可能相当大。

支持度，全置信度，可以应用于较大的项集，兴趣因子，IS、PS、Jaccard系数等使用多维相依表中的频率，可以扩展到多个变量。

针对大多数项具有较低或中等的频率，但是少数项具有很高频率的数据集。

交叉支持模式是一个项集 ，他的支持度比率是：
小于用户指定的阈值 。

需要保证全置信度小于上面的支持度比率，而全置信度是：
其中 .

全置信度能够确保项集中的项之间是强关联的，例如，假定一个项集X的全置信度是80%，如果X中的一个项出现在某个事物中，则X中其他的项至少也有80%的几率属于同一个事务，这种强关联模式又称 超团模式 。

⑹ 简述一种关联规则挖掘算法基本过程。《数据挖掘》作业题追分100

Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法。算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中K项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记为L1.然后，使用L1找出频繁2项集的集合L2，使用L2找到L3，如此下去，直到不能再找到频繁k项集。
Apriori算法的主要步骤如下：
(1)扫描事务数据库中的每个事务，产生候选1．项集的集合Cl；
(2)根据最小支持度min_sup，由候选l-项集的集合Cl产生频繁1一项集的集合Ll；
(3)对k=l；
(4)由Lk执行连接和剪枝操作，产生候选(k+1)．项集的集合Ck+l-
(5)根据最小支持度min_sup，由候选(k+1)一项集的集合Ck+l产生频繁(k+1)-项
集的集合Lk+1．
(6)若L⋯≠①，则k．k+1，跳往步骤(4)；否则，跳往步骤(7)；
(7)根据最小置信度min_conf,由频繁项集产生强关联规则，结束。

⑺ 数据挖掘中的Hotspot关联规则

提到关联规则算法，一般会想到Apriori或者FP，一般很少有想到HotSpot的，这个算法不知道是应用少还是我查资料的手段太low了，在网上只找到很少的内容，这篇http://wiki.pentaho.com/display/DATAMINING/HotSpot+Segmentation-Profiling ，大概分析了一点，其他好像就没怎么看到了。比较好用的算法类软件，如weka，其里面已经包含了这个算法，在Associate--> HotSpot里面即可看到，运行算法界面一般如下：

其中，红色方框里面为设置的参数，如下：

-c last ，表示目标所在的目标所在的列，last表示最后一列，也是是数值，表示第几列；

-V first， 表示目标列的某个状态值下标值（这里可以看出目标列应该是离散型），first表示第0个，可以是数值型；

-S 0.13，最小支持度，里面会乘以样本总数得到一个数值型的支持度；

-M 2 ， 最大分指数；

-I 0.01 ， 在weka里面解释为Minimum improvement in target value，不知道是否传统的置信度一样；

相关说明：本篇相关代码参考weka里面的HotSpot算法的具体实现，本篇只分析离散型数据，代码可以在（http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8488971）下载。

1. 数据：

@attribute age {young, pre-presbyopic, presbyopic}
@attribute spectacle-prescrip {myope, hypermetrope}
@attribute astigmatism {no, yes}
@attribute tear-prod-rate {reced, normal}
@attribute contact-lenses {soft, hard, none}
young,myope,no,reced,none
young,myope,no,normal,soft
young,myope,yes,reced,none
。。。
presbyopic,hypermetrope,yes,normal,none
这个数据格式是参考weka里面的，加入最前面的5行是因为需要把各个属性进行编码，所以提前拿到属性的各个状态，方便后续操作；
2. 单个节点定义：
public class HSNode {
private int splitAttrIndex; // 属性的下标
private int attrStateIndex; // 属性state的下标
private int allCount ; // 当前数据集的个数
private int stateCount ; // 属性的state的个数
private double support; // 属性的支持度
private List<HSNode> chidren;

public HSNode(){}}

splitAttrIndex 即对应属性astigmatism的下标（应该是第2个，从0开始）；attrStateIndex 则对应这个属性的下标，即no的下标（这里应该是0）；allCount即12，stateCount即5，support 对应41.57%（即5/12的值）；children即其孩子节点；（这里的下标即是从文件的前面几行编码得到的，比如属性age为第一个属性，编码为0，young为其第一个状态，编码为0）；

3. 算法伪代码，（文字描述，太不专业了，如果要看，就将就看？）

1. 创建根节点；
2. 创建孩子节点；

2.1 针对所有数据，计算每列的每个属性的’支持度‘support，
if support>= MINSUPPORT
把该列的当前属性加入潜在的孩子节点列表；
end
2.2 针对潜在孩子节点列表遍历
if (!当前节点产生的规则序in全局规则序列）
把当前节点加入孩子节点列表；
把当前节点产生的规则加入全局规则中；
end

2.3 遍历孩子节点列表
针对当前节点，返回到2，进行递归；

4. 代码关键步骤具体实现：

4.1 数据读取及初始化：

1） 读取文件的前面几行，初始化两个变量，attributes和attributeStates ,分别对应所有的属性和属性的各个状态；

while ((tempString = reader.readLine()) != null) {
// 第一行数据是标题
if(tempString.indexOf(HSUtils.FILEFORMAT)==0){
String attr = tempString.substring(HSUtils.FILEFORMAT.length()
, tempString.indexOf("{")).trim();
String[] attrStates =tempString.substring(tempString.indexOf("{")+1,
tempString.indexOf("}")).split(",");
for(int i=0;i<attrStates.length;i++){
attrStates[i]=attrStates[i].trim();
}
attrList.add( attr);
line++;
this.attributeStates.put(attr, attrStates);
continue;
}
if(flag){
this.attributes= new String[line];
attrList.toArray(this.attributes);// 复制值到数组中
flag=false;
}
String[] tempStrings = tempString.split(splitter);
lists.add(strArr2IntArr(tempStrings));
}
2） 后面就是把下面的数据转为数值型数组了，strArr2IntArr 函数如下：
/**
* String 数组转为int数组
* @param sArr
* @return
* @throws Exception
*/
private int[] strArr2IntArr(String[] sArr) throws Exception{
int[] iArr = new int[sArr.length];
for(int i=0;i<sArr.length;i++){
iArr[i]= getAttrCode(sArr[i],i);
}
return iArr;
}
/**
* 获得第attrIndex属性的attrState的编码
* @param attrState
* @param attrIndex
* @return
* @throws Exception
*/
private int getAttrCode(String attrState,int attrIndex) throws Exception{
String[] attrStates = attributeStates.get(attributes[attrIndex]);
for(int i=0;i<attrStates.length;i++){
if(attrState.equals(attrStates[i])){
return i;
}
}
throw new Exception("编码错误！");
// return -1; // 如果运行到这里应该会报错
}

这里数据读取主要是把离散型的字符串类型数据转换为数值型数据，编码规则如下：

属性age的状态： [young-->0,pre-presbyopic-->1,presbyopic-->2,]
属性spectacle-prescrip的状态： [myope-->0,hypermetrope-->1,]
属性astigmatism的状态： [no-->0,yes-->1,]
属性tear-prod-rate的状态： [reced-->0,normal-->1,]
属性contact-lenses的状态： [soft-->0,hard-->1,none-->2,]
4.2 初始化根节点

// 读取文件并赋值
List<int[]> intData = readFileAndInitial(HSUtils.FILEPATH,HSUtils.SPLITTER);;

int splitAttributeIndex = attributes.length-1;// 下标需减1
int stateIndex = HSUtils.LABELSTATE;

int numInstances = intData.size();// 数据总个数
int[] labelStateCount = attrStateCount(intData,attributes.length-1);

HSUtils.setMinSupportCount(numInstances);
double targetValue=1.0*labelStateCount[HSUtils.LABELSTATE]/numInstances;
// 创建根节点
HSNode root = new HSNode(splitAttributeIndex,stateIndex,labelStateCount[stateIndex],numInstances);
double[] splitVals=new double[attributes.length];
byte[] tests = new byte[attributes.length];
root.setChidren(constructChildrenNodes(intData,targetValue,splitVals,tests));
labelStateCount即目标属性的各个状态的个数，比如这里目标状态为soft，一共有5个值，一共有24个样本，所以其支持度为5/25=20.82%;
constructChildrenNodes函数为创建所有子节点，接收的参数有：intData：所有的数据（经过编码的）；targetValue：当前节点支持度；splitVals和tests数组主要用于针对节点产生规则；

4.3 创建孩子节点：

1） 计算潜在孩子节点：

private List<HSNode> constructChildrenNodes(List<int[]> intData,double targetValue,
double[] splitVals,
byte[] tests) {

// 设置孩子节点
// // 获取子数据集
//
// 针对每个属性的每个state值计算其支持度（需要符合置信度）
PriorityQueue<AttrStateSup> pq = new PriorityQueue<AttrStateSup>();
for(int i=0;i<attributes.length-1;i++){// 最后一个属性不用计算（为Label）
evaluateAttr(pq,intData,i,targetValue);
}
这里的evaluateAttr主要是判断每个属性的各个状态是否符合要求，是则加入pq

/**
* 是否把第attrIndex属性的state作为备选节点加入pq
* @param pq
* @param intData
* @param attrIndex
* @param targetValue
* @param stateIndex
* @param labelStateCount
*/
private void evaluateAttr(PriorityQueue<AttrStateSup> pq,
List<int[]> intData, int attrIndex, double targetValue) {
int[] counts = attrStateCount(intData,attrIndex);

boolean ok = false;
// only consider attribute values that result in subsets that meet/exceed min support
for (int i = 0; i < counts.length; i++) {
if (counts[i] >= HSUtils.getMinSupportCount()) {
ok = true;
break;
}
}
if(ok){
double subsetMatrix =0.0;
for(int stateIndex=0;stateIndex<counts.length;
stateIndex++){
subsetMatrix =attrStateCount(intData,attrIndex,stateIndex,attributes.length-1,HSUtils.LABELSTATE);
if(counts[stateIndex]>=HSUtils.getMinSupportCount()&&subsetMatrix>=HSUtils.getMinSupportCount()){

double merit = 1.0*subsetMatrix / counts[stateIndex]; //
double delta = merit - targetValue;
if(delta/targetValue>=HSUtils.MINCONFIDENCE){
pq.add(new AttrStateSup(attrIndex,stateIndex,counts[stateIndex],(int)subsetMatrix));
}

}
}
}// ok
}

这里首先针对当前数据集计算属性下标为attrIndex的各个状态的计数到counts[]数组中；如果各个状态的所有计数都小于最小支持度，则该属性都不作为备选加入pq中；否则继续判断：计算目标属性的设定状态（比如soft）和当前属性的状态（young）共同出现的次数（第一次应该是2），赋值给subsetMatrix（那么该值就是2）；判断subsetMatrix是否>=最小支持度，如果是在按照上面的代码进行计算，最后还有个判断是用到置信度的（暂译为置信度），如果满足则把其加入到pq中，即备选子节点列表；
2）生成全局规则，并添加孩子节点

List<HSNode> children = new ArrayList<HSNode>();
List<HotSpotHashKey> keyList = new ArrayList<HotSpotHashKey>();
while(pq.size()>0&&children.size()<HSUtils.MAXBRANCH){
AttrStateSup attrStateSup = pq.poll();

// 再次进行过滤
double[] newSplitVals = splitVals.clone();
byte[] newTests = tests.clone();
newSplitVals[attrStateSup.getAttrIndex()]=attrStateSup.getStateIndex()+1;
newTests[attrStateSup.getAttrIndex()] =(byte)2;

HotSpotHashKey key = new HotSpotHashKey(newSplitVals, newTests);
if (!HSUtils.m_ruleLookup.containsKey(key)) {
// insert it into the hash table
HSUtils.m_ruleLookup.put(key, ""); // 需要先增加规则，然后才处理子节点
HSNode child_i= new HSNode(attrStateSup.getAttrIndex(),attrStateSup.getStateIndex(),
attrStateSup.getStateCount(),attrStateSup.getAllCount());
keyList.add(key);
children.add(child_i);
} else {
System.out.println("The potential ,but not included :"+attrStateSup);
}
}
这里的全局规则使用HotSpotHashKey生成，具体规则的含义没有理解（可能和算法原理有关，都找不到一篇相关的paper！）
添加一个节点后，就会添加相应的规则，这样可以避免孩子节点的孩子有相同的规则被重复添加；

3） 针对每个孩子节点，处理其节点的孩子

// 处理子节点
for(int i=0;i<children.size();i++){
HSNode child = children.get(i);
child.setChidren(constructChildrenNodes(getSubData(intData,child.getSplitAttrIndex(),
child.getAttrStateIndex()),child.getSupport(),keyList.get(i).getM_splitValues(),
keyList.get(i).getM_testTypes()));

}
这里使用递归进行调用，方便处理。需注意节点规则的生成使用的两个数组newSplitValues 和newTests需要往下传递，所以在每个孩子节点生成规则的时候把其加入到一个keyList，这样在遍历孩子节点，处理其节点的孩子时，可以找到对应的规则传递数组；

这里的getSubData即是找到当前数据集中和给定的属性下标即属性状态一样的数据返回，如下：

/**
* 获取和splitAttributeIndex相同下标的属性以及stateIndex的所有数据
* @param intData
* @param splitAttributeIndex
* @param stateIndex
* @return
*/
private List<int[]> getSubData(List<int[]> intData,
int splitAttributeIndex, int stateIndex) {
List<int[]> subData = new ArrayList<int[]>();
for(int[] d:intData){
if(d[splitAttributeIndex]==stateIndex){
subData.add(d);
}
}
return subData;
}

4.4 打印规则树

/**
* 打印规则树
* @param node
* @param level
*/
public void printHSNode(HSNode node,int level){
printLevelTab(level);
System.out.print(node+"\n");

List<HSNode> children= node.getChidren();
for(HSNode child:children){
printHSNode(child,level+1);
}
}
private void printLevelTab(int level) {
for(int i=0;i<level;i++){
System.out.print("|\t");
}
}
这里可以看到针对当前节点，使用直接打印的方式，因为这里覆写了toString方法，所以可以这样，其toString 方法如下：

/**
* 格式化输出
*/
public String toString(){
return HSUtils.getAttr(this.splitAttrIndex)+"="+HSUtils.getAttrState(splitAttrIndex, attrStateIndex)
+" ("+HSUtils.formatPercent(this.support)+" ["+this.stateCount+"/"+this.allCount+"])";
}

4.5 算法调用：

package fz.hotspot;

import fz.hotspot.dataobject.HSNode;

public class HotSpotTest {

/**
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
String file = "D:/jars/weka-src/data/contact-lenses.txt";
int labelStateIndex = 0; // 目标属性所在下标
int maxBranches=2; // 最大分支数目
double minSupport =0.13; // 最小支持度
double minConfidence=0.01;// 最小置信度（在weka中使用的是minImprovement）
HotSpot hs = new HotSpot();
HSNode root = hs.run(file,labelStateIndex,maxBranches,minSupport,minConfidence);
System.out.println("\n规则树如下：\n");
hs.printHSNode(root,0);
}

}
打印的规则树如下：

contact-lenses=soft (20.83% [5/24])
| astigmatism=no (41.67% [5/12])
| | tear-prod-rate=normal (83.33% [5/6])
| | | spectacle-prescrip=hypermetrope (100.00% [3/3])
| | spectacle-prescrip=hypermetrope (50.00% [3/6])
| tear-prod-rate=normal (41.67% [5/12])
| | spectacle-prescrip=hypermetrope (50.00% [3/6])

可以看到和weka给出的是一致的。

最近在看《暗时间》，上面提到说有想法最好写下来，这样不仅可以加深自己的理解，同时在写的过程中，比如一些表达之类的 也可以加强（身为程序员，这方面的能力确实欠缺），同时也可以让别人检验到自己的思维盲点。

文中相关算法理解，仅代表自己观点。

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文章最后发布于: 2015-03-10
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⑻ 数据挖掘的经典算法有哪些

1. C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;

2) 在树构造过程中进行剪枝;

3) 能够完成对连续属性的离散化处理;

4) 能够对不完整数据进行处理。

2. The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。

3. Support vector machines

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。

4. The Apriori algorithm

Apriori算法，它是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的算法核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

关于数据挖掘的经典算法有哪些，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑼ 数据挖掘算法有哪些

问题一：常用的数据挖掘算法有哪几类？ 10分 有十大经典算法： 我是看谭磊的那本书学的。。。
下面是网站给出的答案：
1. C4.5
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2) 在树构造过程中进行剪枝；
3) 能够完成对连续属性的离散化处理；
4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k >

问题二：数据挖掘中的预测算法有哪些 数据挖掘（六）：预测
blog.csdn/...977837

问题三：用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)
超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。如果你想做类似半监督学习，或者是既要模型简单又要性能好，NB值得尝试。
Logistic回归(Logistic Regression, LR)
LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机（SVM）不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。如果你想要一些概率信息（如，为了更容易的调整分类阈值，得到分类的不确定性，得到置信区间），或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。
决策树（Decision Tree, DT）
DT容易理解与解释（对某些人而言――不确定我是否也在他们其中）。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题（例如，DT可以轻松的处理这种情况：属于A类的样本的特征x取值往往非常小或者非常大，而属于B类的样本的特征轿伍x取值在中间范围）。DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林（Random Forest, RF）（或者Boosted树）等集成学习算法被提出来的原因。此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好（我个人相信一般比SVM稍好），且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。由于较大的内存需求和搏帆瞎繁琐的调参，我认为RF已经开始威胁其地位了。
回到LR与DT的问题（我更倾向是LR与RF的问题），做个简单的总结：两种方法都很快且可扩展。在正确率方面，RF比LR更优。但是LR可以在线更新且提供有用的概率信息。鉴于你在Square(不确定推断科学家是什么，应该不是有趣的化身)，可能从事欺诈检测：如果你想快速的调整阈值来改变假阳性率与假阴性率，分类结果中包含概率信息将很有帮助。无论你选择什么算法，如果你的各类样本数量是不基空均衡的（在欺诈检测中经常发生），你需要重新采样各类数据或者调整你的误差度量方法来使各类更均衡。

问题四：数据挖掘与算法是什么关系？ data mining：数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。reference:数据挖掘2.聚类和分类：关于这些，我相信再好的算法，都会有一定的准确度，我没有说这些东西不重要。3.如果你的数据量足够大，举个例子说明吧，数据挖掘是这样做的，你要判断什么样的苹果是甜的，应该这样做，去超市买苹果，总结甜苹果的特征 A B ，第二次你也去买苹果，就选具备这些特征值的。存的的问题有可能买到的苹果还不是甜的，可能原因是要同时包含特征C。但是如果你数据量足够大，足够大，你要买的苹果直接能够找到，一模一样的苹果，是不是甜的，都已经知道啦，直接取出来不就好了吗？前提是数据你想要什么有什么。@黄宇恒@肖智博@葛少华@余天升

问题五：数据挖掘的方法有哪些？ 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分丹、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。6、变化和偏差分析偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。7、Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

问题六：数据挖掘中常见的分类方法有哪些 判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法等等挺多的，这个问题范围太大了，云速数据挖掘分类挺多。

问题七：数据挖掘的方法有哪些 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
1、分类
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征
特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析
偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
7、Web页挖掘
随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

问题八：用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何 数据挖掘可以看看【云速数据挖掘】，全中文界面，只要设置好挖掘的熟悉，什么信息都能挖掘到

问题九：大数据挖掘常用的方法有哪些 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。
(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。
(2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。
(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。
(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。
(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。
(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的 *** C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面......>>