《数据挖掘基本算法》PPT课件

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1、数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘第一章数据仓库与数据挖掘概述第二章数据仓库的分析第三章数据仓库的设计与实施第四章信息分析的基本技术第五章数据挖掘过程第六章数据挖掘基本算法第七章非结构化数据挖掘第八章离群数据挖掘第九章数据挖掘语言与工具的选择第十章知识管理与知识管理系统第六章数据挖掘基本算法6.1分类规则挖掘6.2预测分析与趋势分析规则6.3数据挖掘的关联算法6.4数据挖掘的聚类算法6.5数据挖掘的统计分析算法6.6数据挖掘的品种优化算法6.7数据挖掘的进化算法6.2预测分析与趋势分析规则6.2.1预言的基本方法

2、6.2.2定量分析预测6.2.3预测的结果分析6.2.4趋势分析挖掘6.2.1预言的基本方法预言（prediction）是一门掌握对象变化动态的科学，它是对对象变动趋势的预见、分析和判断，也是一种动态分析方法。预言的目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。一旦建立了表示数据中固有模式和趋势的模型，那么这个模型就可以成功地用于对未来时间的结果进行预测。6.2.1预言的基本方法预测的基本步骤：（1）确定预测目标，包括预测对象、目的、对象范围；（2）收集分析内

3、部和外部资料；（3）数据的处理及模型的选择；（4）预测模型的分析、修正；（5）确定预测值。6.2.1预言的基本方法预测方法一般有定性分析预测法和定量预测法。定性预测包括：集合意见法、用户意见法（对象调查法）、员工意见法、专家评估法、类推法、判断预测和目标分解法等；定量预测方法包括:情景分析法、时间序列分析法（移动平均，指数平滑，季节系数，DOX-TENKENS法）、因果分析法（线性，回归，非线性模型：含生命周期法，经济计量模型，灰色系统模型，状态转移分析法，模拟法，系统模型）等。6.2.2定量分析预测（1）时间序列

4、分析法（2）回归预测（3）非线性预测（4）灰色预测模型GM(1,1)（5）组合预测（1）时间序列分析法时间序列分析法的原始数据要求：1）在时间上具有连续性；2）数据之间的可比性；3）可以采取交叉预测。时间序列可划为四种变化特征：趋势性（T）、季节性（S）、周期性（C）、不规则性（I）。可以利用散点图识别来变化特征。时间序列分析法一般有：简单平均、移动平均、加权移动平均、指数平滑、一元线性回归、相关比例推算。（1）时间序列分析法时间序列定义——从时间序列的角度来看,每个数据单元可以被抽象为一个二元组(t,o)。其中：

5、t为时间变量;o为数据变量,反映数据单元的实际意义,如某种商品的销售金额、股票的价格等。由此，对于时间序列可以给出如下定义：时间序列R是一个有限集{(t1,o1),(t2,o2),⋯,(tn,on)},满足ti

6、列相关规则提取与模式分析；海量时间序列可视化；时间序列预测。典型的应用股票预测、机电系统诊断、医学诊断、生物信息学、营销指导、运动图像分析、生产过程监测等。（2）回归预测一元线性回归（趋势外推）：Y=a0+a1×X多元回归(因果关系)：Y=a0+a1×X1+a2×X2+…+an×Xn系数用最小二乘法确定系数：a0,a1,…,an（3）非线性预测Y=A+B×LOG(X)Y=1/(A+B×EXP(-X)Y=1/(A+B×X)Y=X/(A+B×X)Y=A×X^B，(A>0)Y=A×EXP(B×X)，(A>0)Y=A×EX

7、P(B/X)，(A>0)Y=A×EXP(B×X^2)，(A>0)将以上模型进行线性处理再转化为一元回归模型。（4）灰色预测模型客观世界，既是物质的世界又是信息的世界。它既包含大量的已知信息，也包含大量的未知信息与非确知信息。未知的或非确知的信息称为黑色信息；已知信息称为白色信息。白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。既含有已知信息又含有未知的、非确知的信息的系统，称为灰色系统。（4）灰色预测模

8、型在现实世界中，灰色系统是普遍存在的。灰色系统理论，是由我国著名学者邓聚龙先生于80年代初首创的一种系统科学理论。主要包括：灰色系统建模理论、灰色系统控制理论、灰色关联分析方法、灰色预测方法、灰色规划方法、灰色决策方法等。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统。（4）灰色预测模型灰色预测通过鉴别系