数据挖掘算法应用

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1、班级：网络工程1202班学号：1208020231姓名：扬喜朋1.数据挖掘定义数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英谐：Knowledge-DiscoveryinDatabases,簡称：KDD）巾的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据屮自动搜索隐藏于其屮的旮着特殊关系性（属于Associationrulelearning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学宥关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。2.基本概念数据挖掘（Da

2、taMining）是通过分析每个数据，从人量数据中寻找其规律的技术，主耍有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务宥关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。3.数据挖掘算法数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的•组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并杳找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包拈:说明数据集屮的事例如何相关的一组分类。预测结果并

3、描述不同条件是如何影响该结果的决策树。预测销量的数学模型。说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则，以及一起购买产品的概率。4.数据挖掘常用的方法在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库屮发现隐含在其屮奋价值的、潜在奋用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学＞J，模式学习，统计学等。通过对大数据高度G动化地分析，做出归纳性的推理，从屮挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对帘场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领

4、域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企、Ik管理危机等。人数据的挖掘常用的方法冇分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共M特点丼按照分类模式将其划分为不M的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段吋间内的购买情况划分成不M的类，根据情况內用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。(2)回归分析。回归分析反映了数据库

5、屮数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数裾序列的预测及相关关系的研究屮去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销雋趋势作出预测并做出针对性的营销改变。(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的n的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之闹数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖

6、掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据屮找出所有的高频项□组;第二阶段为从这些高频项口组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业屮用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户Y解并获取相应信息来改善自身的营销。(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其H身行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主耍分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈

7、式神经网络模型，其主耍代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数裾挖掘屮使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。(1)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web从文档结构和使用的集合C屮发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P看做是输出，那么Web挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。当前越来越多的Web数据都是以数据

8、流的形式出现的，因此对Web数据流挖掘就具冇很重耍的意义。目前常用的Web数据挖