第6章现代数据挖掘技术知识与发展 《数据仓库原理设计与应用》课件.pptVIP

第6章现代数据挖掘技术与发展 本章学习目标： (1) 通过知识挖掘系统的体系结构的学习掌握知识发现的定义和知识发现系统的结构 。 (2) 通过现代挖掘技术及应用的学习掌握规则型、神经网络型、遗传算法型、粗糙集型和决策树型现代挖掘技术。 (3) 通过知识发现工具与应用的学习掌握知识挖掘工具的系统结构、运用中的问题和知识挖掘的价值。 (4) 经过数据挖掘技术的发展的学习了解文本挖掘、Web挖掘、可视化数据挖掘、空间数据挖掘和分布式数据挖掘。 现代数据挖掘技术与发展 6.1知识挖掘系统的体系结构 6.2现代挖掘技术及应用 6.3知识发现工具与应用 6.4数据挖掘技术的发展 练 习 6.1知识挖掘系统的体系结构 6.1.1知识发现的定义 ·知识发现是用一种简洁的方式从大量数据中抽取信息的一种技术，所抽取的信息是隐含的、未知的，并且具有潜在应用价值。 ·知识发现可看成是一种有价值信息的搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，仍然能够找到那些非预期的令人关注的信息，这些信息表示了不同研究对象之间的关系和模式。它还能通过全面的信息发现与分析，找到有价值的商业规则。 ·知识发现意味着在数据仓库或数据集市的几千兆、几万兆字节数据中寻找预先未知的商业模式与事实。 6.1.2 知识发现系统的结构 知识发现系统的结构由知识发现系统管理器、知识库、商业分析员、数据仓库的数据库接口、数据选择、知识发现引擎、知识发现评价和知识发现描述等部分组成（图6.1）。 数据仓库 知识库 数据库接口 数据选择 知识发现引擎 知识发现评价 知识发现描述 知识发现管理器 商业分析员 图6.1 知识发现系统结构 1.知识发现系统管理器 控制并管理整个知识发现过程 2.知识库和商业分析员 知识库包含了源于各方面的知识。商业分析员要按一种有效的方式指导关注信息的发现。 3.数据仓库的数据库接口 知识发现系统的数据库接口可以直接与数据仓库通信。 4.数据选择 确定从数据仓库中需要抽取的数据及数据结构 5.知识发现引擎 将知识库中的抽取算法提供给数据选择构件抽取的数据 6.发现评价 有助于商业分析员筛选模式，选出那些关注性的信息 7.发现描述 发现、评价并辅助商业分析员在知识库中保存关注性发现结果以备将来引用,并保持知识发现与管理人员的通信。 3.关联规则的算法 Apriori算法 1．找出所有支持度大于最小支持度的项集，这些项集称为频集，包含k个项的频集称为k-项集。 2．使用第1步找到的频集产生所期望的规则。 Apriori算法的第1步采用了递归方法，算法表示为 L1={large 1-itemsets};//产生频繁1项集L1 for (k=2;Lk-1≠○;k++) do //循环产生频繁2项集L2直到某个r使Lr为空 begin Ck=apriori-gen(Lk-1);//产生k-项集的候选集 for all transactions t∈D do begin Ct=subset(Ck,t);//事务t中包含的候选集 for all candidates c∈Ct do c.count++; end Lk={c∈Ck|c.count≥minsup} end Answer=UkLk 第2步算法较为简单。如果只考虑规则的右边只有一项的情况，给定一个频集Y=I1,I2,I3,…,Ik,k≥2,Ij∈I，那么只有包含集合{ I1,I2,I3,…,Ik}中的项的规则最多有k条。这种规则形如I1,I2,I3,…Ii-1,Ii+1…,Ik→Ii,。这些规则置信度必须大于用户给定的最小置信度。 数据库D C1 L1 事务标识 项集 项集 支持度 项集 支持度 A1 1,3,4 扫描数据 库D {1} 2 {1} 2 A2 2,3,5 {2} 3 比较 支持度 {2} 3 A3 1,2,3,5 {3} 3 {3} 3 A4 2,5 {4} 1 {5} 3 {5} 3 由L1产生C2 C2 L2 项集 项集 支持度 项集 支持度 {1,2} 扫描数据 库D {1,2} 1 {1,2} 2 {1,3} {1,3} 2 比较 支持度 {2,3} 2 {1,5} {1,5} 1 {2,5} 3 {2,3} {2,3} 2 {3,5} 2 {2,5} {2,5} 3 {3,5} {3,5} 2 项集 扫描数据 库D 项集 支持度 {2,3,5} {2,3,5} 2 由L2产生C3 L3 4.关联规则