数据挖掘概念与技术——读书笔记（1）

原书第三版
Jiawei Han     Micheline Kamber     Jian Pei  著

---

第一章 引论

为什么进行数据挖掘

解决“数据丰富，但信息贫乏”的问题。
数据的爆炸式增长，广泛可用，巨大数量  ——>   数据时代  ——>   需要功能强大和通用的工具，从海量数据中发现有价值的信息。

什么是数据挖掘

从数据中挖掘知识。

• 数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）
• 数据集成（多种数据源可以组合在一起）
• 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）
• 数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）
• 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）
• 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的数据）
• 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）
  

可以挖掘什么类型的数据

• 数据库数据
  
  • 由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成。
  • 关系数据库是表的汇集（属性—>字段或列，元祖—>记录或行）。对象被唯一关键字标识，被一组属性值描述。
• 数据仓库
  
  • 从多个数据源收集的信息储存库（例如分部遍布全世界的公司的数据库）
    
• 事务数据
  
  • 每个记录代表一个事务。
  • 包含一个唯一的事务标识号，以及一个组成事务的项。
    
    • 例如商场的第50条交易记录，用户购买了A，D，F这三件物品。
• 其他类型的数据
  
  • 空间数据，超文本和多媒体数据……等等

可以挖掘什么类型的模式

• 描述性（刻画目标数据中数据的一般性质）
• 预测性（在当前数据上做出归纳，以便进行预测）

类/概念描述：特征化与区分
数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总
数据区分：将目标类，与一个或多个可比较类进行比较。
                 例如：定期购买电脑产品的客户和不购买电脑产品的客户进行比较。

挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式：在数据中频繁出现的模式。

• 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现（顾客在小卖部总是一起买牛奶和面包）
• 频繁子序列：顾客先买数码相机，再买内存卡。
• 频繁子结构

关联分析（例如分析，哪些商品总是一起被购买）

• “computer”=>“software”[1% , 50%] 表示所有事务的1%显示计算机和软件被同时购买。购买了计算机的人，有50%的可能性会选择购买软件。

相关性（相关联的属性-值对之间的统计相关性）

用于预测分析的分类和回归

• 分类：找出描述和区分数据类或概念的模型（或函数），预测类别标号。
• 回归：建立连续值函数模型，预测缺失的或难以获得的数值数据值。

相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

聚类分析
聚类分析：分析数据对象，而不考虑类标号。可以使用聚类产生数据组群的类标号。
—>“最大化类内相似性，最小化类间相似性”

离群点分析
异常挖掘。有时看做噪声而丢弃，但是在比如欺诈检测等应用中，罕见事件的出现，更令人感兴趣。

所有模式都是有趣的吗？

• 易于被人理解
• 在某种确信度上，对于新的或检验数据是有效的
• 潜在有用的
• 新颖的

客观度量：支持度，置信度。

使用什么技术

• 统计学：例如建立分类或预测模型之后，统计假设检验来验证模型
• 机器学习：监督学习（基本上是分类的同义词），无监督学习（本质上是聚类的同义词），半监督学习，主动学习
• 信息检索：搜索文档或文档中信息的科学

面向什么类型的应用

商务智能、Web搜索、生物信息学、卫生保健信息学、金融、数字图书馆……

数据挖掘的主要问题

• 挖掘方法
  
  • 新的知识类型、多维空间中的知识、跨学科、网络环境下的挖掘能力、模式评估
• 用户交互
  
  • 结合背景知识
  • 表示和可视化，使知识更容易理解
• 有效性与可伸缩性
• 处理多种多样的数据类型
  
  • 动态的、复杂的。
• 数据挖掘与社会
  
  • 保护隐私
  • 社会影响

---

自己加油加油 笨鸟后飞也要飞呀飞