數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘∶概念和技術-展示頁
2024-09-12 09:03本頁面
【正文】 規(guī)則 ? 關聯(lián)規(guī)則挖掘 ? 從交易數(shù)據(jù)庫中挖掘一維的布爾形關聯(lián)規(guī)則 ? 從交易數(shù)據(jù)庫中挖掘多層次關聯(lián)規(guī)則 ? 在交易數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中挖掘多維關聯(lián)規(guī)則 ? 從關聯(lián)挖掘到相關性分析 ? 基于約束的關聯(lián)挖掘 ? 小結(jié) 2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 14 多維關聯(lián)規(guī)則： 概念 ? 單維規(guī)則： buys(X, ―milk‖) ? buys(X, ―bread‖) ? 多維規(guī)則： 2個以上維 /謂詞 ? 維間關聯(lián)規(guī)則 (維詞 不重復 ) age(X,‖1925‖) ? occupation(X,―student‖) ? buys(X,―coke‖) ? 混合維關聯(lián)規(guī)則 (維詞重復 ) age(X,‖1925‖) ? buys(X, ―popcorn‖) ? buys(X, ―coke‖) ? 類別屬性 ? 有限個值 , 值之間無順序關系 ? 數(shù)量屬性 ? 數(shù)字的，值之間隱含了順序關系 2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 15 挖掘多維關聯(lián)的技術 ? 搜索頻繁 k維詞集合 ： ? 如 : {age, occupation, buys} 是一個 3維詞集合。 2. 帶數(shù)量的關聯(lián)規(guī)則 ? 根據(jù)數(shù)據(jù)的分布動態(tài)的把數(shù)值屬性離散化到不同的“箱” 。 ? 適宜使用數(shù)據(jù)立方體 ? N維立方體的每個單元 對應一個維詞集合 ? 使用數(shù)據(jù)立方體速度更快 (ine) (age) () (buys) (age, ine) (age,buys) (ine,buys) (age,ine,buys) 2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 17 帶數(shù)量的關聯(lián)規(guī)則 age(X,”3034”) ? ine(X,”24K 48K”) ? buys(X,”high resolution TV”) ? 動態(tài) 離散化數(shù)值屬性 ? Such that the confidence or pactness of the rules mined is maximized. ? 2維數(shù)量關聯(lián)規(guī)則： Aquan1 ? Aquan2 ? Acat ? 用 2維表格把“鄰近”的 關聯(lián)規(guī)則組合起來 ? 例子 2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 18 ARCS (關聯(lián)規(guī)則聚集系統(tǒng) ) ARCS 流程 1. 分箱 2. 查找頻繁維詞 集合 3. 聚集 4. 優(yōu)化 2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 19 ARCS的局限性 ? 數(shù)值屬性只能出現(xiàn)在規(guī)則的左側(cè) ? 左側(cè)只能有兩個屬性 (2維 ) ? ARCS 的改進 ? 不用基于柵格的方法 ? 等深分箱 ? 基于 局部完整性 測度的聚集 ? ―Mining Quantitative Association Rules in Large Relational Tables‖ by R. Srikant and R. Agrawal. 2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 20 挖掘基于距離的關聯(lián)規(guī)則 ? 分箱的方法沒有體現(xiàn)數(shù)據(jù)間隔的語義 ? 基于距離的分割是更有“意義”的離散化方法，考慮 ： ? 區(qū)間內(nèi)密度或點的個數(shù) ? 區(qū)間內(nèi)點的“緊密程度 價格（ $ ）等寬( 寬度 $10)等深( 深度 2) 基于距離7 [ 0 , 1 0 ] [ 7 , 2 0 ] [ 7 , 7 ]20 [ 1 1 , 2 0 ] [ 2 2 , 5 0 ] [ 2 0 , 2 2 ]22 [ 2 1 , 3 0 ] [ 5 1 , 5 3 ] [ 5 0 , 5 3 ]50 [ 3 1 , 4 0 ]51 [ 4 1 , 5 0 ]53 [ 5 1 , 6 0 ]2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 23 Chapter 8. 聚類分析 ? 什么是聚類分析 ? ? 聚類分析中的數(shù)據(jù)類型 ? 主要聚類分析方法分類 ? 劃分方法（ Partitioning Methods） ? 分層方法 ? 基于密度的方法 ? 基于表格的方法 ? 基于模型（ ModelBased） 的聚類方法 ? 異常分析 ? 總結(jié) 2020116 數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術 25 聚類的常規(guī)應用 ? 模式識別 ? 空間數(shù)據(jù)分析 ? 在 GIS中，通過聚類發(fā)現(xiàn)特征空間來建立主題索引； ? 在空間數(shù)據(jù)挖掘中，檢測并解釋空間中的簇； ? 圖象處理 ? 經(jīng)濟學 (尤其是市場研究方面 ) ? WWW ? 文檔分類 ? 分析 WEB日志數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)相似的訪問模式 2020
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