《数据挖掘入门》课件.pptx
《《数据挖掘入门》课件.pptx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《《数据挖掘入门》课件.pptx(35页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、数据挖掘入门ppt课件目录数据挖掘概述数据预处理特征工程挖掘算法数据挖掘应用数据挖掘的挑战与未来发展01数据挖掘概述数据挖掘的定义总结词一种从大量数据中提取有用信息的过程详细描述数据挖掘是从大量数据中通过算法搜索出隐藏在其中的信息、模式或趋势的过程。这些信息对于决策制定和预测未来趋势非常有价值。起源于20世纪80年代,随着大数据技术的兴起而迅速发展总结词数据挖掘起源于20世纪80年代的数据库知识发现(KDD)过程,最初主要用于商业和科学研究。随着大数据技术的兴起,数据挖掘的应用范围不断扩大,涉及金融、医疗、教育等多个领域。详细描述数据挖掘的起源与发展总结词包括聚类分析、分类与预测、关联分析等详
2、细描述数据挖掘的常用方法包括聚类分析(将数据点分组)、分类与预测(预测新数据点的标签或未来趋势)、关联分析(发现数据点之间的关联规则)等。这些方法在各种实际应用中发挥着重要作用。数据挖掘的常用方法02数据预处理检查数据中的缺失值,并根据实际情况进行填充或删除。缺失值处理识别并处理异常值,如使用中位数或平均数进行填充。异常值处理将数据转换为统一格式,以便进行后续处理。格式转换将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型,如将字符串转换为数字。数据类型转换数据清洗将来自不同数据源的数据进行匹配,确保数据的一致性。数据匹配识别并删除冗余数据,减少数据量。数据冗余将多个数据源的数据融合到一个数据集中。数据
3、融合验证数据的准确性和完整性。数据验证数据集成特征工程通过变换或组合原始特征来创建新的特征。特征选择选择对目标变量最有影响的特征,减少特征数量。特征编码将分类变量转换为数值型变量,或将数值型变量转换为分类变量。特征缩放对特征进行缩放,使其在同一量纲上,便于模型训练。数据转换主成分分析将相似的数据点归为同一类,减少数据点数量。聚类分析特征子集选择样本子集选择01020403选择有代表性的样本子集,代替全部样本进行模型训练。利用降维技术将多个特征转换为少数几个综合特征。选择对目标变量影响最大的特征子集,降低维度。数据归约03特征工程文本特征从文本数据中提取关键词、短语、句子等,用于表示文本内容。时
4、间序列特征从时间序列数据中提取周期性、趋势性、季节性等特征,用于预测未来趋势。图像特征从图像数据中提取颜色、纹理、形状等特征,用于图像分类和识别。音频特征从音频数据中提取音高、音强、音长等特征,用于音频分类和识别。特征提取通过统计方法评估每个特征的重要性,选择最重要的特征。基于统计的特征选择基于模型的特征选择基于互信息的特征选择基于关联规则的特征选择通过训练机器学习模型,选择与目标变量最相关的特征。利用互信息衡量特征与目标变量之间的相关性,选择互信息高的特征。通过关联规则挖掘,找出特征之间的关联关系,选择关联性强的特征。特征选择特征缩放将特征值缩放到特定的范围,如归一化或标准化。特征编码将非数
5、值型特征转换为数值型特征,如独热编码或标签编码。特征降维通过降维技术减少特征的数量,如主成分分析或线性判别分析。特征组合将多个特征组合起来形成新的特征,如多项式特征或交叉特征。特征变换04挖掘算法03优点:简单直观,易于理解和实现,对非线性数据和连续数据有较好的处理能力。01决策树分类02决策树是一种常用的分类算法,通过递归地将数据集划分为更小的子集,直到每个子集形成纯类别。分类算法分类算法01缺点:对噪声数据敏感,容易过拟合。02朴素贝叶斯分类基于贝叶斯定理的分类方法,通过计算样本属于某个类别的概率来进行分类。03对小数据集和特征值较多的数据集有较好的处理能力。假设特征之间独立,与实际情况可
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数据挖掘入门 数据 挖掘 入门 课件
限制150内