数据挖掘
本文实现的招生管理挖掘系统综合 了以前诸多部门的各种不同的系统，是一个系统的融合，这样做不仅使得管理操作统一、界面相同，更重要的是使得各项不同的数据能够保存在一个数据仓库系统中，共用相同的数据结构，以便更加方便地利用数据挖掘算法进行分析。 同时本文采用的决策树和聚类分析挖掘算法是最常使用的挖掘算法，它们高效、简单，能够快速地得出知识信息，并且能够以清楚简单易于理解的方式显示给用户。 最后
�甅 ��算法缺点也较为明显：计算平方差时采用的是类中对象的均值， 定的，无法动态添加。 在 � 甅 �� 算法和 � 狹 ��� 算法之前，围绕中心点划分算法 �������� ��� ������ 彩荎中心算法之一。 �� 拇 � 砉 � 涛 !�� 浚菏紫龋 � 婊 � ≡馣 个中心点，然后，随机匹配对象对，以其中一个为中心点，另一个为候选点，计 � 狹 ��� 算法。 根据随机性抽
纯为了研究的需要，更主要是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。 但所有企业面临的一个共同问题是：企业数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量的数据中经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样，数据挖掘也因此而得名。 （ .， 2020) 5 因此，数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析， 揭示隐藏的
属性阈值控制 : typical 28, specified/default. 概化关系阈值控制 : 控制最终关系的大小 基本算法 InitialRel: 得到相关数据，形成初始关系表 PreGen: 通过统计不同属性的含有的不同值的个数决定是丢弃该属性还是对其进行汇总。 PrimeGen:根据上一步的计算结果，对属性概化到相应的层次，计算汇总值，得到主概化关系。
距离的分割是更有“意义”的离散化方法，考虑 ： 区间内密度或点的个数 区间内点的“紧密程度 价格（ $ ）等宽( 宽度 $10)等深( 深度 2) 基于距离7 [ 0 , 1 0 ] [ 7 , 2 0 ] [ 7 , 7 ]20 [ 1 1 , 2 0 ] [ 2 2 , 5 0 ] [ 2 0 , 2 2 ]22 [ 2 1 , 3 0 ] [ 5 1 , 5 3 ] [ 5 0 ,
条形图 饼形图 • 常见的描述连续变量的图形有 直方图 • 常见的描述两个离散变量之间关系的图形有 Web图 条形图 • 常见的描述两个连续变量之间关系的图形有 散点图 • 常见的描述一个离散变量和一个连续变量之间关系的图形是 条形图 通过图形可以表现多个变量之间的关系 Chapter 2 Clementine 简介 Chapter 2 Clementine 简介 • 目的： –初步了解
,w:[t nn111 ( X )c o n d it io n( X )c o n d it io ns s ( X )ta r g e t _ c l aX,nd_ w e i gh t ]:[dX)c on dit i on (s s ( X )t ar ge t _c l aX, t _w e i gh t ]:[tX)c on di t i on (s s ( X )t
不会打破交易中的任何模式 包含了序列模式挖掘所需的全部信息 紧密 去除不相关信息 —不包含非频繁项 支持度降序排列 : 支持度高的项在 FPtree中共享的机会也高 决不会比原数据库大（如果不计算树节点的额外开销 ) 例子 : 对于 Connect4 数据库 ,压缩率超过 100 2020116 数据挖掘：概念和技术 20 用 FPtree挖掘频繁集 基本思想
挖掘：路线图 布尔 vs. 定量 关联 (基于规则中所处理数据的值类型 ) buys(x, ―SQLServer‖) ^ buys(x, ―DMBook‖) buys(x, ―DBMiner‖) [%, 60%] age(x, ―30..39‖) ^ ine(x, ―42..48K‖) buys(x, ―PC‖) [1%, 75%] 单维 vs. 多维 关联
生成的会可能会 Overfit 太多的分支 , 有些可能是对异常例外的反映 在进行预测的时候准确率比较差 两种 预修剪 : 难点：选择一个域值比较困难 后修建 : 先生成完整的树，然后进行修剪 使用另外一个的一个测试集来决定哪个树最好 2020年 10月 5日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 24 决定最终树大小的方法