知识发现理论与实务.pptx

知识发现理论与实务汇报人：XXX2024-01-04

知识发现理论数据预处理特征提取分类与聚类关联规则挖掘序列模式挖掘可视化技术目录

01知识发现理论

从大量数据中识别出有用的、新颖的、潜在有用的模式或知识的过程。知识发现定义可以是数据库、数据仓库、数据湖或其他数据源。数据来源可以是关联规则、分类规则、聚类、异常检测等。知识类型知识发现定义

去除重复、错误或不完整的数据，为后续分析提供高质量的数据集。数据清洗对训练好的模型进行评估，以确定其性能和准确性。模型评估初步了解数据集的结构、分布和特征，为后续的数据处理和建模提供依据。数据探索根据业务需求和数据特点，对原始数据进行转换、处理和选择，以提取出对模型有用的特征。特征工程利用提取的特征训练模型，以发现数据中的模式或规律。模型训练0201030405知识发现过程

03数据挖掘综合运用统计分析、机器学习、数据库等技术，从大量数据中提取出有用的模式和知识。01统计分析利用统计学原理和方法对数据进行描述和推断，以发现数据中的模式和关系。02机器学习利用算法和模型对数据进行分类、聚类、关联等分析，以发现数据中的模式和规律。知识发现方法

02数据预处理

ABCD数据清洗数据清洗包括检查数据完整性、处理丢失值、处理异常值等。数据清洗是知识发现过程中的一个重要步骤，旨在消除数据中的错误和不一致性。数据清洗过程中，需要采用适当的算法和技术，如异常值检测、缺失值填充等。数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和知识发现提供准确的数据基础。

01数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合的过程。02数据集成的主要目的是将多个数据源中的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。03数据集成过程中需要解决数据格式不一致、数据语义冲突等问题。04数据集成可以采用联邦数据库、数据仓库等技术实现。数据集成

201401030204数据归约数据归约是指在不改变数据集合的正确性的前提下，通过降低数据规模来减少数据量。数据归约可以采用特征选择、主成分分析等技术实现。数据归约可以降低数据的维度和复杂性，提高数据处理速度和知识发现效率。数据归约有助于在有限的计算资源和时间内处理大规模数据集。

数据变换是指将原始数据进行转换，使其更适合于后续的数据分析和知识发现。数据变换可以采用线性变换、非线性变换等技术实现。数据变换数据变换包括特征缩放、特征编码等，旨在消除数据中的尺度效应和属性间的不等价性。数据变换是提高数据质量和知识发现效果的重要手段之一。

03特征提取

总结词特征选择是知识发现过程中的关键步骤，它涉及从原始数据中选取与目标任务相关的特征，以减少特征维度并提高模型性能。详细描述特征选择的方法包括过滤法、包装法、嵌入式法和正则化法等。过滤法基于特征的统计属性或信息增益进行特征选择，如逐步回归和特征选择算法。包装法使用特定算法对特征进行评估和选择，如基于关联规则的特征选择。嵌入式法将特征选择与模型训练相结合，如支持向量机和随机森林等算法中的特征选择。正则化法通过惩罚项对模型复杂度进行控制，从而实现特征选择，如Lasso回归和Ridge回归等。特征选择

特征构造是通过组合原始特征生成新的特征，以更好地捕捉数据的内在规律和模式。总结词特征构造的方法包括基于统计的方法、基于规则的方法和基于深度学习的方法等。基于统计的方法通过统计量或概率分布来构造新特征，如均值、方差和协方差等。基于规则的方法根据领域知识和经验规则来构造新特征，如决策树和规则基分类器中的特征构造。基于深度学习的方法利用神经网络自动提取和生成特征，如卷积神经网络和循环神经网络等。详细描述特征构造

特征转换特征转换是将原始特征转换为另一种形式或表达方式，以改善模型的性能和泛化能力。总结词特征转换的方法包括主成分分析、线性判别分析和核映射等。主成分分析通过将原始特征转换为少数几个主成分，以减少特征维度并消除冗余信息。线性判别分析将原始特征转换为判别函数，以提高分类准确率和可解释性。核映射将原始特征映射到高维空间，以增强数据的可分性和模型的泛化能力。详细描述

04分类与聚类

朴素贝叶斯分类基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，具有简单、高效的特点。K最近邻（KNN）分类根据待分类样本的最近邻样本的类别进行分类。决策树分类通过构建决策树来对数据进行分类，主要步骤包括特征选择、决策树生成和剪枝。分类算法

将数据划分为K个集群，每个集群内数据点的平均值尽可能接近该集群的中心。K均值聚类层次聚类DBSCAN聚类通过不断合并或分裂数据点来形成聚类层次结构，主要有凝聚和分裂两种方式。基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的聚类。030201聚类算法

目的分类旨在预测未知类别的数据点，而聚类旨在发现数据点之间的相似性并形成集群。预先处理分类通常需要对数据进行特征选择和规范化，