Southwest university of science and technology 数据挖掘课程报告
ID3算法
学院名称计算机科学与技术
专业名称计算机科学与技术
学生姓名
学号
指导教师吴珏
2014年12月
声明
在辛苦的将这个论文写完之后，怀着忐忑的心情让众所周知的学霸大神指点看看有什么不妥的地方，没有想到还是出现了一个bug。
因此在这里作一个声明，以免引起不必要的误会。
由于我选择的课题ID3算法分析，早在86年，在数据挖掘这个科目之前就已经有学者提出了，因此在分析上虽然经典但是早已有更新版本出现。在查询百科的时候甚至有这样说法：详细请查询改进版。
于是在找实验用例的时候就难以寻找，由于笔者能力有限也无法编制一个特别有针对性的用例，在苦思之后突然笔者灵光一闪，既然这个版本的用例很难寻找，那何不用改进版的例子进行实验呢？于是就套用了实验中的例子（考虑到这个例子很经典，并且很有针对性，有助于论文理论的理解），请放心，用例是这样的，但是方法完全是按照本文算法进行计算的，没有抄袭的可能。
在询问了学霸兼大神之后，他说在这方面会有一些麻烦建议我换一个例子，但是做一个例子并完全画出各种图，只有做的人才明白这有多么费劲。于是在此作一下声明。
怀着忐忑的心情，献上此声明，并为此致以深深的歉意。
如有任何疑问，请拨打：
2014年12月3日
摘要 ............................................................................................................................................. - 1 -关键字 ......................................................................................................................................... - 1 -第一章绪论.. (2)
1.1 引言 (3)
1.2 什么是ID3算法 (3)
1.3信息熵 (4)
1.4信息增益 (4)
1.5 ID3算法流程 (4)
第二章ID3算法 (5)
2.1 ID3算法 (5)
2.2 公式 (5)
2.2.1 公式一 (5)
2.2.2 公式二 (5)
2.2.3 公式三 (5)
第三章实验用例 (6)
3.1 网球与天气 (6)
3.2 学生成绩 (8)
第四章ID3算法发展 (11)
4.1 ID3算法 (11)
4.2 ID4算法 (12)
4.3 ID5算法 (12)
第五章个人评价 (12)
参考文献 (13)
致谢 (14)
ID3算法
【摘要】
决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一，依据学习算法可以建立能够准确地预测未知样本类标号的模型。分类方法的实例包括：决策树分类法、基于规则的分类法、神经网络、支持向量级、朴素贝叶斯分类方法等。相对于其他几种算法而言，ID3算法理论清晰，算法简单，是很有实用价值的实例学习算法，计算时间是例子个数、特征属性个数、节点个数属性之积的线性函数，总预测准确率较高，针对属性选择问题，是决策树学习方法中最具影响和最为典型的算法。ID3算法理论清晰、使用简单、学习能力较强，且构造的决策树平均深度较小，分类速度较快，特别适合处理大规模的学习问题，目前已经得到广泛的应用。本文主要讲述ID3算法的相关知识，对于ID3算法的分析，实验结果分析，在对算法的分析还有算法实验结果分析之后对ID3算法的总结还有展望。
【关键字】
ID3算法介绍ID3算法分析ID3算法实例ID3算法实验结果分析ID3算法总结ID3算法展望个人评价
第一章绪论
1.1 引言
接触数据挖掘还要得益于我的老师吴珏老师，之前我甚至没有听说过这一门知识，在知道这个词之后，一瞬间发现原来这种技术早已经充溢在我们的周围，这项技术早已经被广泛应用，连我最喜爱的《纸牌屋》也是这一项技术的高科技结晶！于是我对这门课有了极大的兴趣，并申请报了吴珏老师的《数据挖掘技术》这门课，并简单的了解这一门技术。
我们身处在大数据时代，数据挖掘没有像蓝翔那样的沃尔沃挖掘机，甚至没有铲子，怎么从大量的数据中提取到无污染、少误差、凝练的结果呢？这就需要科学家们总结的经典的应对不同情况所作出的分析算法，在大量的数据中一击制胜，找出很多平时生活中难以发现甚至奇葩的规律，就比如啤酒和尿片的问题。
当然我们挖掘算法有很多种，每一种都可以说是一个难以复制的经典。
分类技术是一种根据输入数据集建立分类模型的系统方法。分类技术一般是用一种学习算法确定分类模型，该模型可以很好地拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系。依据学习算法可以建立能够准确地预测未知样本类标号的模型。分类方法的实例包括：决策树分类法、基于规则的分类法、神经网络、支持向量级、朴素贝叶斯分类方法等。相对于其他几种算法而言，ID3算法理论清晰，算法简单，是很有实用价值的实例学习算法，计算时间是例子个数、特征属性个数、节点个数属性之积的线性函数，总预测准确率较高，针对属性选择问题，是决策树学习方法中最具影响和最为典型的算法。因此本文将详细介绍该算法。
1.2 什么是ID3算法
ID3算法可以说是一个很超前的概念，它出现在数据挖掘技术真正出现在大众视野之前。id3是一种基于决策树的分类算法，由J.Ross Quinlan在1986年开发。id3根据信息增益，运用自顶向下的贪心策略建立决策树。信息增益用于度量某个属性对样本集合分类的好坏程度。由于采用了信息增益，id3算法建立的决策
树规模比较小，查询速度快。id3算法的改进是C4.5算法，C4.5算法可以处理连续数据，采用信息增益率，而不是信息增益。理解信息增益，需要先看一下信息熵。
1.3 信息熵
信息熵是随机变量的期望。度量信息的不确定程度。信息的熵越大，信息就越不容易搞清楚。处理信息就是为了把信息搞清楚，就是熵减少的过程。
Entropy(X) = -Sum(p(xi) * log(p(xi))) {i: 0 <= i <= n}
p(x)是概率密度函数；对数是以2为底；
1.4 信息增益
用于度量属性A降低样本集合X熵的贡献大小。信息增益越大，越适于对X分类。
Gain(A, X) = Entropy(X) - Sum(|Xv| / |X| * Entropy(Xv)) {v: A的所有可能值} Xv表示A中所有为v的值；|Xv|表示A中所有为v的值的数量；
1.5 ID3算法流程
输入：样本集合S，属性集合A
输出：id3决策树。
1) 若所有种类的属性都处理完毕，返回；否则执行2）
2）计算出信息增益最大属性a，把该属性作为一个节点。
如果仅凭属性a就可以对样本分类，则返回；否则执行3）
3）对属性a的每个可能的取值v，执行一下操作：
i. 将所有属性a的值是v的样本作为S的一个子集Sv；
ii. 生成属性集合AT=A-{a};
iii.以样本集合Sv和属性集合AT为输入，递归执行id3算法；
当然，这里只是简单的介绍，笔者会在后续为大家介绍1。
1《ID3算法应用研究》，2013年11月20日
第二章ID3算法
2.1 ID3算法
在ID3决策树归纳方法中，通常是使用信息增益方法来帮助确定生成每个节点时所应采用的合适属性。这样就可以选择具有最高信息增益（熵减少的程度最大）的属性最为当前节点的测试属性，以便对之后划分的训练样本子集进行分类所需要的信息最小，也就是说，利用该属性进行当前（节点所含）样本集合划分，将会使得所产生的样本子集中的“不同类别的混合程度”降为最低。因此，采用这样一种信息论方法将有效减少对象分来所需要的次数，从而确保所产生的决策树最为简单。
ID算法是一个众所周知的决策树算法，该算法是澳大利亚悉尼大学的Ross Quinlan于1986年提出，也是国际上最早、最有影响力的决策树算法，其他的许多算法如C4.5、CART算法等都是在ID3算法基础上的改进。
在ID3算法中，决策节点属性的选择运用了信息论中的熵概念作为启发式函数。在这种属性选择方法中，选择具有最大信息增益（ingformation gain）的属性作为当前划分节点。
通过这种方式选择的节点属性可以保证决策树具有最小的分枝数量，是得到的决策树冗余最小。
2.2 公式
2.2.1公式一
设定数据划分D为类标记的元组的训练集。假定类标号属性具有M个不同值，定义m个不同的类Ci（I=1,2，...，m），Ci，D是Ci类的元组的集合。和分别表示D和Ci，D中元组的个数。
对D中的元组分类所需的期望信息由下式给出：
∑=-=m
i i i p p D Info 1
2)
(log )( (2-1)
2.2.2公式二
假设属性A 具有v 个不同的离散属性值，可使用属性A 把数据集D 划分成v 个子集{D1，D2，...Dv}。设子集Dj 中全部的记录数在A 上具有相同的值aj 。基于按A 划分对D 的元组分类所需要的期望信息由下式给出：
)
( Dj )(1
j v
j A
D Info D
D Info
∑
=?-= (2-2)
2.2.3公式三
信息增益定义为原来的信息需求（基于类比例）与新的信息需求（对A 划分之后得到的）之间的差，即
InfoA(D)-Info(D)A)(Gain = (2-3)2
第三章 实验用例
3.1网球与天气
假如你是一个网球爱好者，天气状况（天气、温度、湿度、风力）是你决定是否去打球的重要因素，利用ID3算法构筑决策树。
2
邹良颖，《浅析ID3算法原理及应用》，华南金融电脑2008年12月10日第12期
以往部分打球数据库类标记的训练元组统计如下表所示：
以往部分打球数据库类标记的训练元组统计
类标号打球有两个取值（即{是、否}），因此有两个不同的类，即m=2，设
C1类对应是，设C2类对应否。C1有9个元组，C2有5个元组。我们根据公式1
可以计算D 中元组分类所需要的期望信息：
位940.0145log 145149log 149)(22=--
=D Info
如果根据天气属性划分，根据公式二则对D 的元组进行分类所需要的期望信息为：
位694.0)52
log 5252log 53(145)44log 44(144)53log 5352log 52(145)(22222=--?+-?+--?=
D Info
根据公式三这种划分的信息增益是
位天气天气246.0694.0-940.0)(info )(info Gain ==-=D D
029
.0)(info )(info G ain =-=D D 温度温度
151
.0)(info )(info G ain =-=D D 湿度温度 位
风力风力048.0)(info )(info G ain =-=D D
由于天气在属性中具有最高信息增益，它被选作测试属性。创建一个节点，用天气标记，并根据每个属性值，引出一个分支。注意，落在分区天气=‘多云’的样本都属于同一类，根据算法，要在该分支的端点创建一个树叶，并用“是”标记。同理，在“晴朗”和“雨天”这两个分支上，分别对“温度”、“湿度”、“风力”属性计算其信息增益，分别选取下一个测试属性。
依照算法全部计算后返回的最终决策树如图：
结论：天气晴朗的情况下高湿度可以Play ；天气多云的情况下可以play ；雨天弱风力的情况下可以play 。在其他的情况下can ’t play 。
3.2学生成绩
考察某校学生学习情况为例，展示ID3算法的一个实际应用。此例假定要按
照某校学生学习好坏的这个概念对一个集合进行分类，该集合中用来描述学生的属性有性格、父母教育程度和性别。性格的取值为外向、内向；父母教育程度取值为良好、中等和差。性别的取值为男生、女生。例子集合中共有12名学生，如下表所示。在类别一栏，将“学习好”的一栏用“好”标出，反例即用“差”标出。
用表格进行统计得到
类标号“学生成绩”有两个取值（即{好、坏}），因此有两个不同的类，即
m=2，设C 1类对应“好”，设C2类对应“坏”。C 1有6个元组，C2有6个元
组。我们根据公式1可以计算D 中元组分类所需要的期望信息：
1126log 126126log 126Inf o(D)22=--
=
下面分别计算例子集中各个属性的信息赢取值。对属性“性格”来说，分“外
向”和“内向”两个分支。当v=“外向”时候，有4名“外向”小学生是“学习成绩好”的，有2名“外向”小学是“学习成绩差”的。因此
9183
.062
log 6264log 64Inf o(D)22=--=
同理，性别、父母教育程度信息赢取值为
Gain （父母教育程度）=0.4591 Gain （性别）=0
由此可以看出以“父母教育程度”这个属性进行例子集分类的信息赢取值最大，于是“父母教育程度”就被选为用于划分的属性，创建一个节点，用天气标记，并根据每个属性值，引出一个分支。注意，落在分区父母受教育程度=‘良’的样本都属于同一类，根据算法，要在该分支的端点创建一个树叶，并用“好”标记。同理，在“父母受教育程度=中”和“父母受教育程度=雨天”这两个分支上，分别对“性格”、“性别”属性计算其信息增益，分别选取下一个测试属性。
依照算法全部计算后返回的最终决策树如下树状图。 分析结果：
在统计分析之后，发现父母教育程度良好的学生学习成绩好； 父母教育程度中的学生外向的男生成绩好； 父母教育程度差的学生外向的女生成绩好； 除此之外，其余情况下的学生成绩差。
学生成绩树状图
第四章ID3算法发展3
4.1 ID3算法
ID3算法可能会收敛于局部最优解而丢失全局最优解，因为它是一种自顶向下贪心算法，逐个地考虑训练例，而不能使用新例步进式地改进决策树，同3张亚磊，《决策树算法的研究与改进》，海南大学2005级计算机科学与技术论文
时它是一种单一变量决策树算法，表达复杂概念时非常困难；信息增益的方法往往偏向于选择取值较多的属性；连续性的字段比较难预测；当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；只适合解决属性值为离散变量的问题；抗噪性差，比例较难控制。
后来又出现了ID3算法的增量版本ID4算法和ID5算法，它们相对于小的数据集很有效率。
1.2 ID4算法
在每个可能的决策树结点创造一系列表，每个表由全部未检测属性值和每个值的正例和反例数组构成，当处理一个新例时，每个属性值的正例和反例递增计量，也就是递增概念归纳。
ID4算法优点：选择性的利用了原有规则集和决策表，使树结构规则，搜索和匹配速度很快。但它规则前件集中，样本正确识别率低，对不确定性处理能力差。
1.3 ID5算法
ID5算法抛弃了旧的检测属性下面的子树，从下面选出检测属性形成树。它具有学习能力强，保证生成和ID3相同的判定树，使用树结构、搜索匹配速度快；但上拉复杂度高，判定生成树代价高，规则前件集中，样本识别率低，对不确定性记录处理能力差。由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法以及后来的C5.0算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。但C4.5在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
此外，很多计算机的爱好者也对ID3算法和C4.5算法提出了各种各样的改进方法，在此本文就不一一列举了。
第五章个人评价
众所周知，一个学科的发展必须要有其社会发展作为推动力，我们生活在一个数据爆炸的时代，数据生成和收集技术的进步促使商业和科研领域产生了海量数据集。数据仓库能够存储多种数据，如：企业销售和运作的详细情况，地球轨道卫星发送回地球的高分辨率图像和遥感数据，对越来越多的有机体进行的基因组实验产生的序列，结构和机能数据。收集数据和存储变得越来越简单，已经完全改变了人们对于的态度，人们开始尽可能的收集各个时期和各个来源的数据。人们相信收集的数据肯定会有价值，或者当初收集它就有明确的目的，或者是先收集起来再说。
传统数据分析技术在应对这些新型数据集提出的挑战时存在着种种的局限性，而数据挖掘技术突破了这些局限，应运而生！在以传统领域为基础上发展拓展了自己独有的知识架构，正如历史上统计学的许多进展都是由农业、工业、医疗技术、商业需求推动的一样，今天，数据挖掘技术的许多进展也正在被这些领域的需求所推动4。
在以前，谁能最快掌握最新的信息谁就能掌握世界，现在已经有些改变，谁能最快掌握并分析最新的信息谁就能够引领世界。随着技术的发展，收集数据变得越来越简便，对数据分析的要求也会变得越来越高。相信数据挖掘技术会拥有更多的发展空间，甚至会像某些科目一样随着社会的进步成为一门专业，傲然屹立在工科。但是，在同时我们也要注意数据挖掘技术所带来的数据安全问题。有关个人隐私的保护问题，试想一下，在未来的某一天，我们随手丢进垃圾箱中的纸张，甚至我们去买一次衣服，一次约会，一次吃饭会被有心人侦听，某些人甚至会根据我们平时的QQ，微信，微博找到分析我们生活在哪个小区，我们的性格，癖好，这将是多么恐怖的事情。在高速发展的今天，这一切都是会发生的，然而相关的隐私保护的条令却并没有被严格控制，这足以引起我们的深思。
4Pang-Ning Tang/Michael Steinbach/Vipin Kummar《数据挖掘导论》,人民邮电出版社
参考文献
[1]《ID3算法应用研究》，2013年11月20日
[2]邹良颖，《浅析ID3算法原理及应用》，华南金融电脑2008年12月10日第12 期
[3]张亚磊，《决策树算法的研究与该进》，海南大学2005级计算机科学与技术论文
[4]Pang-Ning Tang/Michael Steinbach/Vipin Kummar《数据挖掘导论》,人民邮电出版社
致谢
在全文的最后,首先感谢我的老师吴珏老师给予的指导，感谢在论文书写过程中给予我巨大帮助的我的同学们。
谢谢！
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
廊坊师范学院 《数据挖掘》课程论文 题目：国内游客总人数的时间序列分析学生姓名：xxx 任课老师：曹慧荣 院别：数学与信息科学学院 系别：信息与计算科学系 专业：信息与计算科学 年级：2011级本科1班 学号：xxxxxxx 完成日期2014年6月18日
数据挖掘本科生课程论文 论文题目：国内游客总人数的时间序列分析 摘要：研究的问题：通过对国内游客总人数的变化研究，研究各年人数的变化规律，挖掘有价值的信息.研究的方法：时间序列分析与预测，建立霍特双参数指数平滑模型，对历年的旅游总人数进行分析.得到的结论：旅游人数逐年上升，中国旅游业的前景非常的可观，中国旅游产业发展到一个新阶段，同时也从侧面反映了人们的物质生活条件的提高. 关键词：旅游总人数；时间序列；预测；霍特双参数指数平滑模型.
Title：Time Series Analysis of the Domestic Total Number of Visitors Abstract：Research: Through the study of changes in the total number of domestic tourists, the number of studies each variation, the excavation of valuable information. Methods: Time series analysis and forecasting, establish Holt two-parameter exponential smoothing model, the total number of tourists over the years analyzed. The conclusion: the number of tourists increased year by year, the prospects of China's tourism industry is very impressive, China's tourism industry to a new stage, but also from the reflection of the improvement of people's material living conditions. Keywords：The total number of tourist;Time series;Forecast;Holt two-parameter model.
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，它与组织机构的操作数据库分别维护，允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理；2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量 系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型：（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。【例子：sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time, item, branch和location。 （2）雪花型模式：它是星形模式的变种，其中某些维表是规化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。 （3）事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。 特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子：有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP：即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点：1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作：上卷：通过沿一个维的概念分层向上攀登，或者通过维归约，对数据立方体进行类聚。下钻：是上卷的逆操作，它由不太详细的数据得到更详细的数据，下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片：对给定方体的一个维进行进行选择，导致一个子立方体。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子立方体。转轴：是一种可视化操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 OLTP：即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有：a.实时性要求高；b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的，是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性，安全性。 OLTP和OLAP的区别：1）用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；2）数据容：OLTP 系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；3）数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；4）视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；5）访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。 7、PageRank算法原理：1）在初始阶段：构建Web图，每个页面初始设置相同的PageRank 值，通过迭代计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2）在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法：每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出 链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。 优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减 少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。 缺点：1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主 题性降低。2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游， 除非它是某个站点的子站点。
数据挖掘课程论文 ——————数据挖掘技术及其应用的实现 数据挖掘技术及其应用的实现 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分
数据挖掘课程体会 学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。 近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。 要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。 数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。在这里就不一一介绍了。 在学习关联规则的时候，提出了一个关于啤酒与纸尿布的故事：在一家超市里，纸尿布与啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使得啤酒和纸尿布的销量双双增加了。其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。从而意外的发现跟纸尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。按我们的常规思维，啤酒与纸尿布是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。这个故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。 总之，非常感谢周教员在这十余周的精彩授课，让我受益匪浅，我会继续学习这门课程，努力为今后的课题研究或论文打好基础。
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
数据挖掘课程实验最终报告 王丹 杨亮 朱鹏飞 文本分类和主题提取 实验内容简介： 文本分为10个类别，每个类别有200篇文章，每篇文章大概3000字，属于长文本分类，对于每个类别，提取其中的主题内容。 一、预处理阶段 首先需要对文本进行预处理， 1）去掉不相关的header，footer以及其他注释信息 2）去除文本分行标志的“\r\n”，合并为一个段落 3）将处理好的文件放到新的目录下，目录结构和之前的结构相同。 二分词 对上一步进行预处理的文本进行分词，分词后放到新的目录下，目录结构仍然保持和之前的目录结构一致。 三对预处理的文本进行打包 本次步骤主要是实现一个训练用语料数据结构，为做计算tf-idf向量空间模型做准备 1首先定义训练集的数据结构 定义训练集对象：data_set 使用python的bunch类提供一种key,value的对象形式 Target_name：所有分类集名称列表 Label:每个语篇定义分类标签列表
Filenames：分词后语篇路径 Contents:分词后语篇内容 2 从分词语料库中将所需信息读入训练集的数据结构中 3 将训练集持久化为一个数据对象文件 4 读出数据对象文件，验证持久化的正确性。 四对打包后的数据计算tf-idf权重，并持久化词包文件 1 导入训练集 2 从文件导入停用词表，并转换为list 3 创建词袋数据结构，并配置停用词表 4 统计每个词语的tf-idf权值。 使用Tdidfvectorizer计算tf-idf权值。 五对测试集进行分类 1 确定测试语料：对测试语料进行预处理 2 对测试语料进行分词 3 导入测试语料：随机选取测试语料类别并记录 4 导入训练词袋模型含vocabulary 5 计算测试语料的tf-idf权值，让两个tfidfvectorizer共享一个vocabulary 6 应用分类算法 7 预测和输出分类结果 8 计算分类精度 KNN算法分类 KNN算法原理：通过训练好模型，当有新的文章来时，统计它周围k个类别的文章的类型，距离采用的是计算tf-idf矩阵间的距离，由于每篇文章是平等的，由于每类文章的数量基本
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
海南大学 数据挖掘论文 题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数：
目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)
1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。
《数据分析与数据挖掘实训》课程论文模板 班级：学号：姓名：开课学院：理学院考试形式：开卷任课教师：
小论文题目黑体小二居中 张三信计091 摘要 “摘要”用黑体小三号,居中。"摘要"设置段前为8行,段后为1行。摘要的字数要求150字，用宋体五号。"关键词"用黑体(Times New Roman粗体)小五号,内容用宋体五号或小四号(Times New Roman体),包含3至5个字或词组,中间用逗号分隔,结束时不用标点符号。关键词与摘要相距1行。 关键词计算机，信计，经信 1一级标题,用黑体小二号 正文中所有非汉字均用Times New Roman体。1、字间距 设置为"标准",段落设置为"单倍行距"。2、段落采用三级标题, 用阿拉伯数字连续编号,例如1,1.1,1.1.1。每一段落的标题为一
级标题,用黑体小二号。段前距为0行,与紧接其后的文字或二 级标题间距为1行。 2 第二个一级标题,用黑体小二号 2.1二级标题用宋体四号 二级标题用宋体四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。 2.1.1三级标题用黑体小四号 三级标题用黑体小四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。正文用宋体五号或小4号。 4、表名位于表的正上方,用宋体小五号粗体;图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 表1-1 学生成绩 学号姓名年龄成绩图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 图1-1 瑞星卡卡 5、数学公式用斜体,注明编号。
sina+sinb=sinc (1-1) csina+csinb=sinc (1-2) 6、页眉从正文开始。页眉左端顶格为该篇文章的标题,右端右对齐为页码,用阿拉伯数字。参考文献用黑体小二号，左缩进为0，段前设置为0行,段后设置为1行,著录的内容应符合国家标准。 主要格式如下: 期刊:[序号]作者(用逗号分隔).题名.刊名,出版年,卷号:(期号),起始页码～终止页码 书籍:[序号]作者(用逗号分隔).书名.版本号(初版不写).出版地:出版者,出版年 论文集:[序号]作者(用逗号分隔).题名.见(英文用In):主编.论文集名. 出版地:出版者,出版年,起始页码－终止页码 学位论文:[序号]作者.题名[博士(硕士/学士)学位论文].保存地:保存单位,授予年 参考文献 [1] 张三,李四.计算机在初级会计电算化中的应用, 计算机研究进 展,2009,34(3):12-20 [2] 王珊,萨世轩.数据库原理及应用.第四版.北京.高等教育出版 社.2004 [3] 万明,李恪.数据挖掘在上海世博会中的应用.华东理工大学.高性 能计算国际会议.上海.高等教育出版社,2011,10-23
第一章绪论 什么是数据挖掘，什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页 处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的
吉JISHOU UNIVERSITY 课 程 论 文 课程名称 小二号楷GB2312不加粗 题 目 小二号楷GB2312不加粗 作 者 所属学院 专业年级 信息管理与信息系统2008级 写作时间 吉首大学教务处制
目 录 (1) Abstract (1) 引言 (2) 一、应收帐款具有“双刃性” (2) （一）有利方面 (2) （二）不利方面 (3) 二、我国应收帐款管理制度及缺陷 (3) （一）相关制度 (3) （二）制度缺陷 (3) 三、加强应收帐款管理的措施 (4) （一）制定适当的信用政策 (4) （二）提取坏帐准备金，减少坏帐损失 (4) （三）慎选结算方式，推行票据结算制度 (5) （四）对应收帐款设定担保，办理信用保险 (5) （五）制定合理的收款政策，催收帐款责任到位 (5) （六）根据帐龄情况采取必要措施 (5) 四、系统分析，为应收帐款科学管理提供思路 (5) 结语 (13) 参考文献 (13) （用3号黑体字，中间空2字符） （用小4号宋体字，1.5倍行距，下同）
学生姓名 （吉首大学 ***学院，湖南 张家界 摘要：（←用小4号黑体字）应收帐款的存在是买方市场下企业为占有市场而必然出现的结果。它既可扩大市场，提高市场占有率，又给企业带来潜在的坏帐风险，具有“双刃性”。企业应充分认识应收帐款的利弊，从应收帐款的周转情况、帐龄、规模及对收入和利润的弹性等方面系统分析，从信用政策、坏帐准备、及时催收、根据帐龄区别对待等方面加强管理，由此降低和控制应收帐款的风险。（←用5号宋体字，中文摘要应简洁明了，字数为300字左右，内容包括论文的写作目的、意义、研究方法、研究过程、主体内容及结论，突出创造性成果及新见解） 关键词：（←用小4号黑体字）应收帐款；管理；分析（←用5号宋体字，关键词为能反映论文最主要内容的名词性术语，数量3 The Management and the Analysis of the Account Receivable （↑用3号Times New Noman ，加粗，居中） （如果有副标题，用小3号Times New Noman ，居中） （作者姓名，用4号Times New Noman ，居中） (School of ****,Jishou University Zhangjiajie,Hunan 427000) （单位，用小4号 Abstract : （←用小4号Times New Noman ，加粗，首个字母大写）The existence of the account receivable is a result to occupy market in the buyer ’s market. The account receivable not only expands the occupation rate of market but also brings the potential bad account risk. It is “a pair of edge nature ”. Enterprises should study the pros and cons of the account receivable and analyze turnover situation and scale of the account receivable age of the debt and elasticity to the income and profit of the account receivable. And enterprises should strengthen management to lower and to control the （用4号宋体字）
总结报告 课程名称：数据挖掘R语言 任课教师： 姓名： 专业：计算机科学与技术 班级： 学号：
计算机科学与技术学院 2018 年 6 月19 日 一、数据预处理 针对不同分析目标，选择合适的字段，并将字段值处理成适于分析的形式。必要时还需对原数据集进行统计变换后形成易于分析的形式。 为每条数据添加字段：所属地区。根据下图中划分的美国四大地区，将每条数据中表示的案件发生地在该字段上划分为东北部、中西部、南部和西部四个值。 首先导入数据： gundata<-read.csv("d:/gun.csv",sep = ",",stringsAsFactors = FALSE,header = TRUE,quote=””) 然后将需要的字段取出来，在这里取出了一下几个字段：
gundata[,c("incident_id","date","state","city_or_county","n_killed","n_injured"," congressional_district","latitude","longitude","state_house_district","state_sen ate_district")] gd <- subset(gundata,select=c(incident_id,date,state,city_or_county,n_killed, n_injured,congressional_district,latitude,longitude,state_house_district,state_s enate_district)) 然后根据州字段将所有数据划分为四个地区 阿拉巴马州Alabama 阿拉斯加州Alaska 亚利桑那州Arizona 阿肯色州Arkansas 加利福尼亚州California 科罗拉多州Colorado 哥伦比亚特区Columbia 康涅狄格州Connecticut 特拉华州Delaware 佛罗里达州Florida 佐治亚州Georgia 夏威夷州Hawaii 爱达荷州Idaho 伊利诺州Illinois
《数据挖掘》结课报告 --基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告 (2013--2014 学年第二学期) 学院： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 二〇一四年五月二十四日
一、研究目的与意义 （介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义） 1、目的 （1）熟悉weka软件环境； （2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法； （3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法； （4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。 2、意义 此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。 二、技术支持 （介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理） 1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号； 2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对
接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。 三、数据处理及操作过程 （一）数据预处理方法 1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集； 2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。 “recommendation”属性只有2个取值：0，1，因此用文本编辑器“Ultra Edit”或者写字板打开数据集并直接修改“Dress Attribute Data Set.arff”文件，把“@attribute recommendation numeric”改为“@attribute recommendation {0,1,}”，并保存；在“Explorer”中重新打开“Dress Attribute Data Set.arff”，选中“recommendation”属性后，右方的属性摘要中“Type”值变为“Nominal”。 在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“discretize”，点击“Choose”右边的文本框进行参数设置，把“attribute Indices”右边改成“3”，计划将该属性分成3段，于是把“bins”改成“3”，其它参数不更改，点“OK”回到“Explorer”，单击“Apply”离散化后的数据如下所示：
数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖 掘技术论文开题报告，欢迎阅读！ 数据挖掘技术综述 数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘， 数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信 息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信 息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现 了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。 面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1，数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些 数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形， 图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可 以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行 数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领 域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术
知识点一数据仓库 1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。 2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。 3.数据仓库围绕主题组织 4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。 5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值 6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据 7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度 8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据 9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。 知识点二可以挖掘什么数据 1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析 2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性 3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质 4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测 5.数据可以与类或概念相关联 6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述 7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分 8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。 9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。 10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。 11.频繁项集一般指频繁地在事务数据中一起出现的商品的集合 12.频繁子序列就是一个频繁序列模式 13.子结构涉及不同的结构，可以与项集和子项集一起出现 14.挖掘频繁模式导致发现数据中有趣的关联和相关性 15.包含单个谓词的关联规则称作单维关联规则。多个谓词的关联规则叫做多维关联规则。 16.如果不能同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值是无趣的关联规则。 17.频繁模式挖掘的基础是频繁项集挖掘 18.分类找出描述和区分数据类或概念的模型或者函数来预测类标号未知对象的类标号。 19.导出模型是基于训练数据集的分析，预测类标号未知对象的类标号。形式有分类规则、决策树、数学公式或者神经网络 20.决策树类似流程图的树结构，每一个结点代表一个属性上的测试，每一个分支代表测试