物聯(lián)網(wǎng)中的智能決策v1135-展示頁(yè)
2025-01-13 22:22本頁(yè)面
【正文】 (知識(shí) )進(jìn)行評(píng)估 ?知識(shí)表示：使用可視化和知識(shí)表示相關(guān)技術(shù)，呈現(xiàn)所挖掘的知識(shí) 數(shù)據(jù)挖掘概述 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程 數(shù)據(jù)挖掘概述 數(shù)據(jù)挖掘的基本類型和算法 * 智能決策與物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)挖掘的基本類型和算法有那些？ 本章內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘的基本類型和算法 數(shù)據(jù)挖掘的基本類型 關(guān)聯(lián)分析 (Association Analysis) 聚類分析 (Clustering Analysis) 離群點(diǎn)分析 (Outlier Analysis) 分類與預(yù)測(cè) (Classification and Prediction) 演化分析 (Evolution Analysis) 描述性 挖掘任務(wù)：刻劃數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的一般特性 預(yù)測(cè)性 挖掘任務(wù)：在當(dāng)前數(shù)據(jù)上進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè) 關(guān)聯(lián)分析 關(guān)聯(lián)分析 的目標(biāo)是從給定的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的模式，即 關(guān)聯(lián)規(guī)則 關(guān)聯(lián)規(guī)則 通常的表述形式是 X Y，表示“數(shù)據(jù)庫(kù)中滿足條件 X的記錄 (元組 )可能也滿足條件 Y” 以某電器商場(chǎng)銷售記錄為例： 含義： 4% (支持度 )的顧客的年齡在 20至 29歲且月收入在 3000至 5000元，且這樣的顧客中， 65% (置信度 )的人購(gòu)買了筆記本電腦 關(guān)聯(lián)分析 挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，需要 置信度 和 支持度 越高越好 基本概念 項(xiàng)集 ：滿足若干條件的數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合，如果條件數(shù)為 k，則稱 k項(xiàng)集 ?滿足年齡 (顧客 , “20~29”)的項(xiàng)集是 1項(xiàng)集 ?滿足年齡 (顧客 , “20~29”) 收入 (顧客 , “3000~5000”)的項(xiàng)集是 2項(xiàng)集 計(jì)算步驟 ?首先找到具備足夠支持度的項(xiàng)集，即 頻繁項(xiàng)集 ?然后由頻繁項(xiàng)集構(gòu)成關(guān)聯(lián)規(guī)則，并計(jì)算置信度 關(guān)聯(lián)分析 如何尋找頻繁項(xiàng)集 ?Apriori算法 基本思想： 利用已求出的 k項(xiàng)集來(lái)計(jì)算 (k+1)項(xiàng)集 ?首先計(jì)算頻繁 1項(xiàng)集 ?然后根據(jù)兩個(gè)頻繁 k項(xiàng)集 {p1, p2, ..., pk}， {q1, q2, ..., qk}計(jì)算頻繁 (k+1)項(xiàng)集，其中 pi=qi， 1=i=k1，且該 (k+1)項(xiàng)集為 {p1, p2, ..., pk, qk} ?最后判定該 (k+1)項(xiàng)集是否頻繁即可 缺點(diǎn)： 可能產(chǎn)生大量候選項(xiàng)集，并需要重復(fù)地掃描數(shù)據(jù)庫(kù) ?FPGrowth算法 利用樹狀結(jié)構(gòu)保存項(xiàng)集，從而減小了計(jì)算頻繁項(xiàng)集所需的存儲(chǔ)空間 關(guān)聯(lián)分析 如何由頻繁項(xiàng)集構(gòu)造關(guān)聯(lián)規(guī)則，并計(jì)算置信度 關(guān)聯(lián)規(guī) A B的置信度 其中 count(A AND B)為滿足條件 A以及 B的數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)目， count(A)為滿足條件 A的數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)目 計(jì)算步驟 ?對(duì)于每一個(gè)頻繁項(xiàng)集 S，計(jì)算 S的所有非空子集 ?對(duì)于每個(gè) S的非空子集 F，若 大于給定置信度閾值，則得到一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? )(count ) AND (count)|(P)(Confide
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