数据挖掘算法

本文来自 网易云社区 。 常用的数据挖掘软件还是有很多的，各有千秋。对学习数据挖掘的学生来说，如何选择确实是道难题，下面就介绍一下几种常用的挖掘软件的特点，供大家参考。 数据挖掘软件首推R ，它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。 R作为一款用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语言，即R语言。R支持一系列分析技术，包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。 R软件的首选界面是命令性界面，通过编写脚本来调用分析功能。如果缺乏编程技能，也可使用图形界面，比如使用R Commander。 其次是Python ，Python几乎都可以做（通用性语言），函数比R多，比R快。但是缺点是比R难学一点。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。它的语言简单易懂，做分析方便，而且可以开发大型软件。 其它数据挖掘软件用的并不是很多，但是可以结合知友的回答推荐几款，常用的数据挖掘软件还是有很多的，各有千秋。 SAS Data Mining: 发掘数据集的模式，其描述性和预测性模型为用户更深入的理解数据提供了基础。用户不需要写任何代码

第一部分 导论 第1章 商业数据挖掘简介 　1.1 介绍 　1.2 进行数据挖掘需要什么 　1.3 数据挖掘 　1.4 集聚营销 　1.5 商业数据挖掘 　1.6 数据挖掘工具 第2章 数据挖掘过程与知识发 　2.1 CRISP-DM 　2.2 知识发现过程 第3章 数据挖掘的数据库支持 　3.1 数据仓库 　3.2 数据集市 　3.3 联机分析处理 　3.4 数据仓库的实现 　3.5 元数据 　3.6 系统示范 　3.7 数据质量 　3.8 软件产品 　3.9 实例 第二部分 数据挖掘工具 第4章 数据挖掘方法概述 　4.1 数据挖掘方法 　4.2 数据挖掘视野 　4.3 数据挖掘的作用 　4.4 实证数据集 附录4A 第5章 聚类分析 　5.1 聚类分析 　5.2 聚类分析的描述 　5.3 类数量的变动 　5.4 聚类分析的运用 　5.5 在软件中使用聚类分析 　5.6 大数据集的方法运用 　5.7 软件产品 附录5A 第6章 数据挖掘中的回归算法 　6.1 回归模型 　6.2 逻辑回归 　6.3 线性判别分析 　6.4 数据挖掘中回归的实际应用 　6.5 大样本数据集的模型应用 第7章 数据挖掘中的神经网络 　7.1 神经网络 　7.2 数据挖掘中的神经网络 　7.3 神经网络的商业应用 　7.4 神经网络应用于大样本数据集 　7.5 神经网络产品 第8章 决策树算法 　8

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录 数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益（Information gain） 2.1.5 信息增益率 (Information Gain Ratio) 2.1.6 基尼系数 3. 决策树算法 3.1 ID3算法 3.1.1 ID3算法简述 3.1.2 熵值对决策的影响 3.1.3 算法思想 3.1.4 递归返回条件 3.1.5 算法步骤 3.1.6 ID3算法缺点 3.2 C 4.5 算法 3.2.1 为什么采用C 4.5 算法？ 3.2.2 C4.5对以上缺点的改进 3.2.3 算法思想 3.2.4 算法步骤 3.2.6 决策树C4.5算法的不足与改进 3.3 CART分类/回归树 3.3.1 为什么引入CART分类/回归树 3.3.2 结点选择标准 3.3.3 CART分类树算法对连续特征和离散特征的处理 3.3.4 CART分类树算法思想 3.3.6 CART剪枝 4. 总结 4.1

数据挖掘是如何解决问题的 本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。 2.1.1 节中关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而 Target 公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。 很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。 尿不湿和啤酒 超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（ Wal Mart ）拥有世界上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”！这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？ 为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国

在业界广泛流传着一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。 由此可见，数据和特征是多么的重要，而在数据大多数场景下，数据已经就绪，不同人对于同样的数据处理得到的特征却千差万别，最终得到的建模效果也是高低立现。从数据到特征这就要从特征工程说起了... 0. 特征工程 首先介绍下，特征工程是什么：利用数据领域的相关知识来创建 能够使机器学习算法达到最佳性能的 特征的过程 [1.wiki] 。特征工程是一个较大领域，它通常包括特征构建、特征提取和特征选择这三个子模块，重要性排序：特征构建>特征提取>特征选择。 先来介绍几个术语： 特征构建：从原始数据中构建出特征，有时也称作特征预处理，包括缺失值处理、异常值处理、无量纲化（标准化/归一化）、哑编码等。 特征提取：将原特征转换为一组具有明显物理意义或统计意义或核的新特征。 特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征子集。 其中本文主要总结下可统一用于特征降维的特征提取和特征选择技术方法，特征构建涉及技术点较少，下回再分解。 1. 特征降维 WHAT ：将高维空间的特征通过删减或变换转为低维空间特征 WHY ：降低时间/空间复杂度、降低提取特征开销、降噪、提升鲁棒性、增强可解释性、便于可视化； HOW ：主要有两种方式，即特征选择和特征提取。 1.1 特征选择（子集筛选）： 特征选择方法主要分为三种：

随着秋季校招落下帷幕，网上的各类招聘数据也已分布，大数据行业工程师以平均月薪11,600元领跑全国，成为“超高薪、高大上”的代名词。如果你学的是大数据相关专业，那么恭喜你，你的发展良机来了，如果你想要转行大数据也为时不晚。本文将利用从前程无忧招聘网站收集的7万多条大数据岗位招聘信息，分析当下大数据热门的就业和发展方向和技能需求，帮助相关专业在校生和想转行大数据的职场小白们找到适合自己的职业目标和发展方向，成为大数据时代的就业“新宠”，实现高薪梦想，走向人生巅峰！ 数据说明： 一、前景光明的大数据行业 数据源：百度指数 《纽约时报》在2012年的一篇专栏中就曾称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。随着近年来互联网和信息行业的发展，数据量正在加速增长膨胀，人们越来越多的意识到数据对企业的重要性。从上图所示的“大数据”百度搜索频次可以看出，从2012年开始其搜索热度在全国范围内迅速增长，经历了2017年一个爆发年之后，至今仍不断受到广泛关注。 数据来源：中商产业研究院 随着国家大数据战略的实施和人工智能、云服务、物联网等产业的高速发展，我国大数据产业规模正呈现逐年增长趋势，预计到2021年将达到8000亿元。同时，从数据类型份额的角度看，物联网等极具活力大数据类型将出现大幅增长，为大数据企业带来了新的发展良机。

常用的基本上UCI和w3c的。关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http://www.ics.uci.edu/~mlearn/\\MLRepository.htm statlib http://liama.ia.ac.cn/SCILAB/scilabindexgb.htm http://lib.stat.cmu.edu/ 样本数据库 http://kdd.ics.uci.edu/ http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 关于基金的数据挖掘的网站 http://www.gotofund.com/index.asp http://lans.ece.utexas.edu/~strehl/ reuters数据集 http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html 各种数据集： http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html http://www.mlnet.org/cgi-bin/mlnetois.pl/

《数据挖掘学习日记》系列主要是在学习本科《数据挖掘基础》这门课时留下的笔记，共10篇。 若有机会继续学习，还会接着写下去：） 数据挖掘学习日记0·常用工具、博客 数据挖掘学习日记1·有监督学习与无监督学习 数据挖掘学习日记2·训练集 验证集 测试集 预测集 数据挖掘学习日记3·关联规则挖掘 数据挖掘学习日记4·分类初阶 数据挖掘学习日记5·ClassAdvanced入门 数据挖掘学习日记6·以K-means为例的聚类算法基本流程 数据挖掘学习日记7·k-means算法JAVA代码实现 数据挖掘学习日记8·深度学习入门 数据挖掘学习日记9·Hadoop环境搭建(一) 数据挖掘学习日记10·Hadoop环境搭建（二） 来源： CSDN 作者： mustuo 链接： https://blog.csdn.net/mustuo/article/details/104702776

最近邻分类器 1. 算法 2. 最近邻分类器的特征 决策树和基于规则的分类器是 积极学习方法 的例子，因为如果训练数据可用，衙门就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。与之相反的策略是推迟对训练数据的建模，知道需要分类测试样例时再进行，采用这种策略的技术被称为 消极学习方法 消极学习方法的一个例子是Rote分类器，它记住整个训练数据，仅当测试实例的属性和某个训练样例完全匹配才进行分类 使用该方法更灵活的一个途径是找出和测试样例的属性相对接近的所有训练样例。给定样例 z z z 的k-近邻是指和 z z z 距离最近的k个数据点 1. 算法 一旦得到最近邻表，测试样例就会根据最近邻中的多数类进行分类： 多 数 表 决 ： y ′ = a r g m a x v ∑ ( x i , y i ∈ D z ) I ( v = y i ) 多数表决：y' = \underset{v}{argmax} \sum_{(x_i,y_i \in D_z)}I(v=y_i) 多 数 表 决 ： y ′ = v a r g ma x ​ ∑ ( x i ​ , y i ​ ∈ D z ​ ) ​ I ( v = y i ​ ) v v v 是类标号， y i y_i y i ​ 是一个最近邻的类标号， I ( ⋅ ) I(\cdot) I ( ⋅ ) 是示性函数 每个近邻对分类的影响都一样，这使得算法对

论文原文 论文下载 论文被引：20211 论文年份：2009 WEKA：Weka是经过实践检验的开源机器学习软件，可以通过图形用户界面，标准终端应用程序或Java API进行访问。它被广泛用于教学，研究和工业应用，包含用于标准机器学习任务的大量内置工具，并且可以透明地访问scikit-learn，R和Deeplearning4j等知名工具箱。 WEKA官网 WEKA下载 The WEKA data mining software: an update ABSTRACT More than twelve years have elapsed since the first public release of WEKA. In that time, the software has been rewritten entirely from scratch, evolved substantially and now accompanies a text on data mining [35]. These days, WEKA enjoys widespread acceptance in both academia and business, has an active community, and has been downloaded more than 1.4 million