数据挖掘算法与应用

A. 大数据挖掘方法有哪些

方法1.Analytic Visualizations(可视化分析)

无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数空桥滚据，让数据自己说话，让听众看到结果。

方法2.Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。

方法3.Predictive Analytic Capabilities(预测分析能力)

数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师斗余可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

方法4.semantic engine(语义引擎)

由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。

方法5.Data Quality and Master Data Management(数据质量和主数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定消码义的高质量分析结果。

关于大数据挖掘方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

B. 常用的数据挖掘算法有哪几类

常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。

目前已经进入大数据的时代，所以数据挖掘和大数据分析的就业前景非常好，学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域中发挥自己的价值；同时，大数据分析并不是一蹴而就的事情，而是需要你日积月累的数据处理经验，不是会被轻易替代的。一家公司的各项工作，基本上都都用数据体现出来，一位高级的数据分析师职位通常是数据职能架构中领航者，拥有较高的分析和思辨能力，对于业务的理解到位，并且深度知晓公司的管理和商业行为，他可以负责一个子产品或模块级别的项目，带领团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。

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C. 数据挖掘十大算法-

整理里一晚上的数据挖掘算法，其中主要引自wiki和一些论坛。发布到上作为知识共享，但是发现Latex的公式转码到网页的时候出现了丢失，暂时没找到解决方法，有空再回来填坑了。

——编者按

一、 C4.5

C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法[1]，该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法主要应用于统计分类中，主要是通过分析数据的信息熵建立和修剪决策树。

1.1 决策树的建立规则

在树的每个节点处，C4.5选择最有效地方式对样本集进行分裂，分裂规则是分析所有属性的归一化的信息增益率，选择其中增益率最高的属性作为分裂依据，然后在各个分裂出的子集上进行递归操作。

依据属性A对数据集D进行分类的信息熵可以定义如下：

划分前后的信息增益可以表示为：

那么，归一化的信息增益率可以表示为：

1.2 决策树的修剪方法

C4.5采用的剪枝方法是悲观剪枝法(Pessimistic Error Pruning，PEP)，根据样本集计算子树与叶子的经验错误率，在满足替换标准时，使用叶子节点替换子树。

不妨用K表示训练数据集D中分类到某一个叶子节点的样本数，其中其中错误分类的个数为J，由于用估计该节点的样本错误率存在一定的样本误差，因此用表示修正后的样本错误率。那么，对于决策树的一个子树S而言，设其叶子数目为L(S)，则子树S的错误分类数为：

设数据集的样本总数为Num，则标准错误可以表示为：

那么，用表示新叶子的错误分类数，则选择使用新叶子节点替换子树S的判据可以表示为：

二、KNN

最近邻域算法(k-nearest neighbor classification, KNN)[2]是一种用于分类和回归的非参数统计方法。KNN算法采用向量空间模型来分类，主要思路是相同类别的案例彼此之间的相似度高，从而可以借由计算未知样本与已知类别案例之间的相似度，来实现分类目标。KNN是一种基于局部近似和的实例的学习方法，是目前最简单的机器学习算法之一。

在分类问题中，KNN的输出是一个分类族群，它的对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。若k = 1，则该对象的类别直接由最近的一个节点赋予。在回归问题中，KNN的输出是其周围k个邻居的平均值。无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常重要，目标是要使较近邻居的权重比较远邻居的权重大，例如，一种常见的加权方案是给每个邻居权重赋值为1/d，其中d是到邻居的距离。这也就自然地导致了KNN算法对于数据的局部结构过于敏感。

三、Naive Bayes

在机器学习的众多分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model，NBC)[3]。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

在假设各个属性相互独立的条件下，NBC模型的分类公式可以简单地表示为：

但是实际上问题模型的属性之间往往是非独立的，这给NBC模型的分类准确度带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型；而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

四、CART

CART算法(Classification And Regression Tree)[4]是一种二分递归的决策树，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法构成的是一个二叉树，它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”，即使一个feature有多个取值，也是把数据分为两部分。在CART算法中主要分为两个步骤：将样本递归划分进行建树过程；用验证数据进行剪枝。

五、K-means

k-平均算法(k-means clustering)[5]是源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-means的聚类目标是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类。

5.1 k-means的初始化方法

通常使用的初始化方法有Forgy和随机划分(Random Partition)方法。Forgy方法随机地从数据集中选择k个观测作为初始的均值点；而随机划分方法则随机地为每一观测指定聚类，然后执行“更新”步骤,即计算随机分配的各聚类的图心，作为初始的均值点。Forgy方法易于使得初始均值点散开，随机划分方法则把均值点都放到靠近数据集中心的地方；随机划分方法一般更适用于k-调和均值和模糊k-均值算法。对于期望-最大化(EM)算法和标准k-means算法，Forgy方法作为初始化方法的表现会更好一些。

5.2 k-means的标准算法

k-means的标准算法主要包括分配(Assignment)和更新(Update)，在初始化得出k个均值点后，算法将会在这两个步骤中交替执行。

分配(Assignment)：将每个观测分配到聚类中，使得组内平方和达到最小。

更新(Update)：对于上一步得到的每一个聚类，以聚类中观测值的图心，作为新的均值点。

六、Apriori

Apriori算法[6]是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。Apriori采用自底向上的处理方法，每次只扩展一个对象加入候选集，并且使用数据集对候选集进行检验，当不再产生匹配条件的扩展对象时，算法终止。

Apriori的缺点在于生成候选集的过程中，算法总是尝试扫描整个数据集并尽可能多地添加扩展对象，导致计算效率较低；其本质上采用的是宽度优先的遍历方式，理论上需要遍历次才可以确定任意的最大子集S。

七、SVM

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)[7]是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

除了进行线性分类之外，SVM还可以使用所谓的核技巧有效地进行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中，即支持向量机在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集合，用于分类、回归或其他任务。直观来说，分类边界距离最近的训练数据点越远越好，因为这样可以缩小分类器的泛化误差。

八、EM

最大期望算法(Expectation–Maximization Algorithm, EM)[7]是从概率模型中寻找参数最大似然估计的一种算法。其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望(E)，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化(M)，最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。

九、PageRank

PageRank算法设计初衷是根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量对网站的价值进行衡量。PageRank将每个到网页的链接作为对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。

算法假设上网者将会不断点网页上的链接，当遇到了一个没有任何链接出页面的网页，这时候上网者会随机转到另外的网页开始浏览。设置在任意时刻，用户到达某页面后并继续向后浏览的概率，该数值是根据上网者使用浏览器书签的平均频率估算而得。PageRank值可以表示为：

其中，是被研究的页面集合，N表示页面总数，是链接入页面的集合，是从页面链接处的集合。

PageRank算法的主要缺点是的主要缺点是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外链，除非它是某个站点的子站点。

十、AdaBoost

AdaBoost方法[10]是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它被选中的概率就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提高。通过这样的方式，AdaBoost方法能“聚焦于”那些较难分的样本上。在具体实现上，最初令每个样本的权重都相等，对于第k次迭代操作，我们就根据这些权重来选取样本点，进而训练分类器Ck。然后就根据这个分类器，来提高被它分错的的样本的权重，并降低被正确分类的样本权重。然后，权重更新过的样本集被用于训练下一个分类器Ck[，并且如此迭代地进行下去。

AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感。但在一些问题中，AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟合现象。AdaBoost方法中使用的分类器可能很弱（比如出现很大错误率），但只要它的分类效果比随机好一点（比如两类问题分类错误率略小于0.5），就能够改善最终得到的模型。而错误率高于随机分类器的弱分类器也是有用的，因为在最终得到的多个分类器的线性组合中，可以给它们赋予负系数，同样也能提升分类效果。

引用

[1] Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993.

[2] Altman, N. S. An introction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician. 1992, 46 (3): 175–185. doi:10.1080/00031305.1992.10475879

[3] Webb, G. I.; Boughton, J.; Wang, Z. Not So Naive Bayes: Aggregating One-Dependence Estimators. Machine Learning (Springer). 2005, 58 (1): 5–24. doi:10.1007/s10994-005-4258-6

[4] decisiontrees.net Interactive Tutorial

[5] Hamerly, G. and Elkan, C. Alternatives to the k-means algorithm that find better clusterings (PDF). Proceedings of the eleventh international conference on Information and knowledge management (CIKM). 2002

[6] Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast algorithms for mining association rules in large databases. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, pages 487-499, Santiago, Chile, September 1994.

[7] Cortes, C.; Vapnik, V. Support-vector networks. Machine Learning. 1995, 20 (3): 273–297. doi:10.1007/BF00994018

[8] Arthur Dempster, Nan Laird, and Donald Rubin. "Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm". Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 39 (1):1–38, 1977

[9] Susan Moskwa. PageRank Distribution Removed From WMT. [October 16, 2009]

[10] Freund, Yoav; Schapire, Robert E. A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting. 1995. CiteSeerX: 10.1.1.56.9855

D. 常见的数据挖掘方法有哪些

数据挖掘的常用方法有：

• 神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。


• 遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

• 决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。

• 粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

• 覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。

• 统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

E. 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、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。

数据挖掘的作用体现在数据挖掘的定义上，作用就是从大量的数据中搜索出隐藏于其中有用的信息。

(5)数据挖掘算法与应用扩展阅读：

数据挖掘分析方法：

数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

1、分类，它首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘技术，建立一个分类模型，再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。

2、估值，估值与分类类似，但估值最终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。

3、预测，它是通过分类或估值来进行，通过分类或估值的训练得出一个模型，如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率，可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。

4、相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。

5、聚类，它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。

参考资料来源：网络-数据挖掘

F. 数据挖掘的应用领域有哪些

数据挖掘的应用领域非常广泛，目前来说在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务、电信、零售、农业、电力、生物、天体、化工等方面，未来将会应用在更多的领域之中。

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，一般只要该产业有分析价值需求的数据库，就可以利用数据挖掘工具进行有目的的对比分析，再将这些数据转换成有用的信息和知卖山识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括市场分析、生产控制、医疗服务、工程设计和科学探索等。比如某商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，可以提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；某医院内部医疗器具的管理、病人档案资料整理等工作，引进数据挖掘技术，能够深入分析疾病之间的联系及规律，帮助医生诊断和治疗，以达到诊断事半功倍的目标，且为保障人类健康等提供强大的技术支持。诸如此类的应用，还有很多。

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G. 数据挖掘的方法有哪些

数据挖掘的的方法主要有以下几点：
1.分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。为了对数据进行较为准确的测试并据此分类，我们采用决策树算法，而决策树中比较典型的几种方法为：ID3算法，此方法具有较强的实用性，适用于大规模数据处理；KNN算法，此方法算量较大，适用于分别类别的数据处理。
2..聚类分析挖掘方法。聚类分析挖掘方法主要应用于样品与指标分类研究领域，是一种典型的统计方法，广泛应用于商业领域。此聚类分析方法根据适用对象不同又可分为四种分析挖掘方法：基于网格的聚类分析方法、基于分层的聚类方法、基于密度的聚类挖掘方法和基于模型的聚类方法。
3.预测方法。预测方法主要用于对知识的预测以及对连续数值型数据的挖掘，传统的预测方法主要分为：时间序列方法、回归模型分析法、灰色系统模型分析。而现在预测方法主要采用神经网络与支持向量机算法，进行数据分析计算，同时可预测未来数据的走向趋势。

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H. 数据挖掘的方法及实施

数据挖掘的方法及实施
作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：
传统统计方法：①抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。②多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。
可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。
决策树：利用一系列规则划分，建立树状图，可用于分类和预测。常用的算法有CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0等。
神经网络：模拟人的神经元功能，经过输入层，隐藏层，输出层等，对数据进行调整，计算，最后得到结果，用于分类和回归。
遗传算法：基于自然进化理论，模拟基因联合、突变、选择等过程的一种优化技术。
关联规则挖掘算法：关联规则是描述数据之间存在关系的规则，形式为“A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn”。一般分为两个步骤：①求出大数据项集。②用大数据项集产生关联规则。
除了上述的常用方法外，还有粗集方法，模糊集合方法，Bayesian Belief Netords，最邻近算法（k-nearest neighbors method（KNN））等。
数据挖掘的实施流程
前面我们讨论了数据挖掘的定义，功能和方法，现在关键的问题是如何实施，其一般的数据挖掘流程如下：
问题理解和提出→数据准备→数据整理→建立模型→评价和解释
问题理解和提出：在开始数据挖掘之前最基础的就是理解数据和实际的业务问题，在这个基础之上提出问题，对目标有明确的定义。
数据准备：获取原始的数据，并从中抽取一定数量的子集，建立数据挖掘库，其中一个问题是如果企业原来的数据仓库满足数据挖掘的要求，就可以将数据仓库作为数据挖掘库。
数据整理：由于数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数掘结构，就要对数据进行初步的整理，清洗不完全的数据，做初步的描述分析，选择与数据挖掘有关的变量，或者转变变量。
建立模型：根据数据挖掘的目标和数据的特征，选择合适的模型。
评价和解释：对数据挖掘的结果进行评价，选择最优的模型，作出评价，运用于实际问题，并且要和专业知识结合对结果进行解释。
以上的流程不是一次完成的，可能其中某些步骤或者全部要反复进行。