（一）概述
为什么要数据挖掘（Data Mining）？
存在可以广泛使用的大量数据，并且迫切需要将数据转转换成有用的信息和知识
什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。

对何种数据进行数据挖掘？
关系数据库、数据仓库、事务数据库
空间数据
超文本和多媒体数据
时间序列数据
流数据
（二）数据预处理
为什么要预处理数据？
为数据挖掘过程提供干净、准确、简洁的数据，提高数据挖掘的效率和准确性，是数据挖掘中非常重要的环节；
数据库和数据仓库中的原始数据可能存在以下问题：
定性数据需要数字化表示
不完整
含噪声
度量单位不同
维度高
数据的描述
度量数据的中心趋势：均值、加权均值、中位数、众数
度量数据的离散程度：全距、四分位数、方差、标准差
基本描述数据汇总的图形显示：直方图、散点图
度量数据的中心趋势
集中趋势：一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度。

集中趋势测度：寻找数据水平的代表值或中心值。

常用的集中趋势的测度指标：
均值：
缺点：易受极端值的影响
中位数：对于不对称的数据，数据中心的一个较好度量是中位数
特点：对一组数据是唯一的。

不受极端值的影响。

众数：一组数据中出现次数最多的变量值。

特点：不受极端值的影响。

有的数据无众数或有多个众数。

度量数据的离散程度
反映各变量值远离其中心值的程度（离散程度），从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度。

常用指标：
全距（极差）：全距也称极差，是一组数据的最大值与最小值之差。

R=最大值-最小值
组距分组数据可根据最高组上限-最低组下限计算。

受极端值的影响。

四分位距 (Inter-Quartilenge, IQR)：等于上四分位数与下四分位数之差（q3-q1）
反映了中间50%数据的离散程度，数值越小说明中间的数据越集中。

不受极端值的影响。

可以用于衡量中位数的代表性。

四分位数：
把顺序排列的一组数据分割为四（若干相等）部分的分割点的数值。

分位数可以反映数据分布的相对位置（而不单单是中心位置）。

在实际应用中四分位数的计算方法并不统一（数据量大时这些方法差别不大）。

对原始数据：
SPSS中四分位数的位置为(n+1)/4， 2(n+1)/4， 3 (n+1)/4。

Excel中四分位数的位置分别为(n+3)/4， 2(n+1)/4，（3 n+1)/4。

如果四分位数的位置不是整数，则四分位数等于前后两个数的加权平均。

方差和标准差：方差是一组数据中各数值与其均值离差平方的平均数，标准差是方差正的平方根。

是反映定量数据离散程度的最常用的指标。

基本描述数据汇总的图形显示
直方图(Histogram)：使人们能够看出这个数据的大体分布或“形状”
散点图
如何进行预处理
定性数据的数字化表示：
二值描述数据的数字化表示
例如：性别的取值为“男”和“女”，男→1，女→0
多值描述数据的数字化表示
例如：信誉度为“优”、“良”、“中”、“差”
第一种表示方法：优→1，良→2，中→3，差→4
第二种表示方法：
填充空缺值(不完整的数据)：
忽略元组
人工填写
使用属性的均值
使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值
消除含噪声的数据：
分箱：
分箱前对记录集按目标属性值的大小进行排序
等深分箱法
等宽分箱法
用户自定义
分箱之后，按箱平均值平滑，按箱边界平滑
数据变换
最小-最大规范化
z-score规范化
小数定标
数据压缩
主成分分析（PCA）
特征选择
（三）数据分类
分类的定义
分类是指把数据样本映射到一个事先定义的类中的学习过程，即给定一组输入的属性向量及其对应的类，用基于归纳的学习算法得出分类。

分类问题使用的数据集格式：
描述属性的取值可以定性的数据，也可以是定量的数据；而类别属性的取值必须是定性的数据。

定量的数据是指在某一个区间或者无穷区间内取值是连续的，例如描述属性“Age”
定性的数据是指该属性的取值是不连续的，例如属性“Salary”和“Class”
获取数据
输入数据、对数据进行量化
预处理
去除噪声数据、对空缺值进行处理
数据变换、数据压缩
分类器设计
划分数据集、分类器构造、分类器测试
分类决策
对未知类标号的数据样本进行分类
决策树的基本概念
适用于定性取值属性、定量取值属性
采用自顶向下的递归方式产生一个类似于流程图的树结构
在根节点和各内部节点上选择合适的描述属性，并且根据该属性的不同取值向下建立分枝。

决策树的优点：
进行分类器设计时，决策树分类方法所需时间相对较少；
决策树的分类模型是树状结构，简单直观，比较符合人类的理解方式；
可以将决策树中到达每个叶节点的路径转换为IF—THEN形式的分类规则，这种形式更有利于理解。

决策树算法ID3
ID3只能处理定性取值属性；在选择根节点和各个内部节点上的分枝属性时，采用信息增益作为度量标准，选择具有最高信息增益的描述属性作为分枝属性
决策树算法C4.5
C4.5算法使用信息增益比来选择分枝属性，克服了ID3算法使用信息增益时偏向于取值较多的属性的不足；
C4.5既可以处理定性取值属性，也可以处理定量取值属性。

（四）数据聚类
聚类分析的定义
聚类分析是将物理的或者抽象的数据集合划分为多个类别的过程，聚类之后的每个类别中任意两个数据样本之间具有较高的相似度，而不同类别的数据样本之间具有较低的相似度
连续型属性的相似度计算方法
欧氏距离（Euclidean distance ）
曼哈顿距离（Manhattan distance ）
明考斯基距离（Minkowski distance ）
二值离散型属性（二元变量）的相似度计算方法
对称的二值离散型属性是指属性取值为1或者0同等重要。

例如：性别就是一个对称的二值离散型属性
不对称的二值离散型属性是指属性取值为1或者0不是同等重要。

例如：血液的检查结果是不对称的二值离散型属性，阳性结果的重要程度高于阴性结果
多值离散型属性的相似度计算方法
分类变量的相似度
d 为数据集中的属性个数，u 为样本xi 和xj 取值相同的属性个数
对于包含混合类型属性的数据集的相似度通常有两种计算方法：
将属性按照类型分组，每个新的数据集中只包含一种类型的属性；之后对每个数据集进行单独的聚类分析
把混合类型的属性放在一起处理，进行一次聚类分析
k-means 聚类算法的基本概念
划分聚类方法对数据集进行聚类时包含三个要点：
选定某种距离作为数据样本间的相似性度量
选择评价聚类性能的准则函数
选择某个初始分类，之后用迭代的方法得到聚类结果，使得评价聚类的准则函数取得最优值 ∑=-=d 1k 2jk
ik j i )x x ()x ,x (d ∑=-=d
1k jk
ik j i x x )x ,x (d q /1d 1k q jk ik j i )
x x ()x ,x (d ∑=-=d
u d )x ,x (d j i -=
层次聚类方法的基本概念
层次聚类方法分为凝聚型层次聚类和分解型层次聚类。

凝聚型层次聚类按照自底向上的方式对数据集进行聚类，初始时将每个数据样本单独看作一个类别，之后按照某种相似性度量标准逐步将数据样本进行合并，直到所有的数据样本都属于同一个类别或者满足终止条件为止；
分解型层次聚类按照自顶向下的方式对数据集进行聚类，初始时将所有的数据样本归为一个类别，之后按照某种相似性度量标准逐步将数据样本分解为不同的类别，直到每个数据样本单独构成一个类别或者满足终止条件为止。

（五）关联规则
概述
关联规则(Association Rule Mining)挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一最早是由R.Agrawal等人提出的
其目的是为了发现超市交易数据库中不同商品之间的关联关系。

一个典型的关联规则的例子是：70%购买了牛奶的顾客将倾向于同时购买面包。

经典的关联规则挖掘算法：Apriori算法和FP-growth算法
（六）统计分析
●某企业希望通过增加广告支出，调整产品价格等措施来增加销售量
●企业需要确定销售量与广告支出、销售价格之间的定量关系
●确定以上定量关系的过程称为回归分析
●我们感兴趣的属性（销售量）称为因变量
●影响因变量变动的属性（广告支出、销售价格）称为自变量
●表示因变量和自变量之间定量关系的函数称为回归模型
●回归模型中只包含一个自变量时，称为一元回归模型，否则，称为多元回归
模型
●回归模型中的自变量只以一次方的形式出现时，称为线性回归模型，否则，
称为非线性回归模型
●主要研究多元线性回归模型
（七）人工神经网络
人工神经网络（artificial neural networks）是实现非解析关系预测的主要手段之一，它把系统看作一个黑匣子，不关心系统内部的数据变换，只关心系统的输入数据和输出数据。

梯度下降法
梯度下降法是一个最优化算法，常在机器学习和人工智能中用来进行递归性地逼近最小偏差。

梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。