数据挖掘1(经典)PPT课件是一份关于数据挖掘基础理论和技术的详细讲解资料,由宋执环教授制作,适用于浙江大学工业控制研究所控制科学与工程学系的研究生课程。该课程主要涵盖了以下几个核心部分: 1. **数据挖掘概述**:介绍了数据挖掘的基本概念,强调它是统计学、数据库技术和人工智能的综合运用,目的是从大量数据中自动发现规律、模式、关联、变化、异常和有意义的结构,以及如何通过这些发现来改善预测模型。 2. **数据预处理**:这是挖掘前的重要步骤,包括数据清洗、集成、转换和规约等,确保数据的质量和可用性,以便后续算法的有效运行。 3. **数据挖掘算法**: - **分类与预测**:涉及机器学习算法,如决策树、支持向量机、神经网络等,用于预测和分类任务。 - **聚类分析**:通过将数据对象分组,发现数据内在的结构和相似性,常用方法有K-means、层次聚类等。 - **关联分析**:研究数据项之间的频繁模式或关联规则,如Apriori算法常用于市场篮子分析。 - **序列模式挖掘**:关注时间序列数据中的重复模式,如时间序列关联规则挖掘。 4. **数据挖掘软件**:介绍了数据挖掘工具和技术平台,如R、Python(pandas和scikit-learn)、SAS、SPSS等,它们在实际应用中的作用和使用方法。 5. **数据挖掘应用**:展示了数据挖掘技术在各个领域的实际应用,如商业智能、金融风控、医疗健康、社交网络分析等,阐述了其对国民经济和社会信息化的推动作用。 6. **数据挖掘与KDD**:对比了知识发现(KD)与数据挖掘(DM)之间的区别,尽管两者都涉及从数据中提取有价值的信息,但KD倾向于规则输出,而DM更倾向于模型输出。两者都依赖于自动化过程,但实际操作中往往需要人工干预。 7. **社会需求与信息化**:指出随着社会信息化的发展,数据挖掘成为支撑社会运转的关键,它对于优化决策、提升效率、挖掘历史趋势等方面具有重要意义。 这门课程深入浅出地介绍了数据挖掘的基本原理、关键技术和实践应用,为学生提供了扎实的数据挖掘基础知识,以适应快速发展的信息技术环境。
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