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数据挖掘与融合课件PPT

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目录

壹

数据挖掘基础

贰

数据挖掘方法

叁

数据融合概念

肆

数据融合技术

伍

数据挖掘应用案例

陆

数据挖掘工具与平台

数据挖掘基础

第一章

数据挖掘定义

数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的模式和关联。

数据挖掘的含义

与传统数据分析相比，数据挖掘使用更复杂的算法，能够处理更大规模的数据集，揭示深层次的模式。

数据挖掘与传统分析的区别

数据挖掘的目标是通过分析数据来预测趋势和行为模式，支持决策制定和知识发现。

数据挖掘的目标

01

02

03

数据挖掘流程

明确数据挖掘的目标和问题，例如预测销售趋势或识别客户细分。

定义问题

搜集相关数据，可能包括内部数据库、公开数据集或通过网络爬虫获取的数据。

数据收集

清洗数据，处理缺失值和异常值，进行数据转换和归一化，以提高数据质量。

数据预处理

选择合适的算法，如决策树、聚类或神经网络，并用数据集训练模型。

模型选择与训练

通过交叉验证等方法评估模型性能，并将有效的模型部署到实际应用中。

结果评估与部署

关键技术介绍

聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，通过将数据集中的样本划分为多个类别，以发现数据的内在结构。

聚类分析

关联规则学习用于发现大型数据集中变量之间的有趣关系，如购物篮分析中的“啤酒与尿布”关联。

关联规则学习

异常检测技术帮助识别数据中的异常或离群点，广泛应用于欺诈检测、网络安全等领域。

异常检测

预测建模通过历史数据来预测未来事件或趋势，是数据挖掘中用于决策支持的关键技术之一。

预测建模

数据挖掘方法

第二章

分类与回归

决策树通过构建树状模型，将数据集分割成不同类别，广泛应用于信用评分和疾病诊断。

01

决策树分类

SVM通过寻找最优超平面，实现数据的分类，常用于图像识别和文本分类任务。

02

支持向量机(SVM)

逻辑回归用于估计事件发生的概率，常用于市场分析和预测客户行为。

03

逻辑回归

随机森林通过构建多个决策树并进行投票，提高分类的准确性和鲁棒性，适用于复杂数据集。

04

随机森林

KNN算法根据最近的K个邻居的类别来预测新数据点的类别，常用于推荐系统和生物信息学。

05

K-最近邻(KNN)

聚类分析

K-means是最常用的聚类算法之一，通过迭代计算，将数据点分到K个簇中，以实现数据的分组。

K-means算法

01

层次聚类通过构建一个多层次的嵌套簇结构，形成一个树状图，帮助理解数据的层次结构。

层次聚类

02

DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能够识别任意形状的簇，并能有效处理噪声数据。

DBSCAN算法

03

关联规则挖掘

01

Apriori算法是关联规则挖掘中常用的一种方法，通过迭代查找频繁项集，以发现数据中的关联性。

02

FP-Growth算法利用FP树结构压缩数据集，避免了Apriori算法的多次扫描数据库，提高了挖掘效率。

03

支持度、置信度和提升度是评估关联规则重要性的三个关键指标，它们帮助确定规则的有效性和可靠性。

Apriori算法

FP-Growth算法

关联规则的评估指标

数据融合概念

第三章

数据融合定义

数据融合旨在整合来自不同源的数据，以提高数据质量和决策支持系统的准确性。

数据融合的目的

数据融合分为像素级、特征级、决策级，每层处理数据的抽象程度和复杂性不同。

数据融合的层次

数据融合技术包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约等，以优化数据处理流程。

数据融合的技术

数据融合层次

在数据收集阶段，通过传感器或数据源直接整合原始数据，如多传感器数据同步。

原始数据层融合

在数据处理的最后阶段，将来自不同模型或算法的决策结果综合起来，形成最终决策。

决策层融合

在数据预处理后，提取特征并进行融合，例如结合不同传感器的特征向量进行决策。

特征层融合

数据融合方法

在数据融合前，通常需要进行数据清洗、归一化等预处理步骤，以确保数据质量。

数据预处理

01

特征级融合涉及将不同数据源的特征直接合并，以形成更丰富的特征集。

特征级融合

02

决策级融合是基于各个数据源的独立决策结果，通过投票或加权平均等方式进行综合。

决策级融合

03

模型驱动融合使用统计模型或机器学习算法来整合来自不同源的数据，以提高预测准确性。

模型驱动融合

04

数据融合技术

第四章

实体识别技术

01

命名实体识别（NER）

NER技术通过算法识别文本中的专有名词，如人名、地名、机构名等，是实体识别的基础。

02

实体关系抽取

关系抽取关注于识别实体之间的关系，如“苹果公司”与“蒂姆·库克”的雇佣关系。

03

实体链接

实体链接将文本中的实体与知识库中的相应实体进行匹配，如将“北京”链接到维基百科的条目。

04

跨语言实体识别

跨语言实体识别技术能够