数据挖掘技术：关联规则与序列模式

"这是一份来自山东大学的数据挖掘期末复习笔记，涵盖了数据挖掘的主要概念和技术，包括关联规则挖掘、序列模式挖掘、分类方法以及聚类分析等。笔记中详细介绍了Apriori算法、FP树、KNN、ID3决策树、朴素贝叶斯分类以及K-means等经典算法。此外，还提到了数据预处理的关键步骤，如缺失值处理和噪声识别。" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是寻找项集之间有趣关系的过程。Apriori算法是其中的一个经典算法，它通过计算支持度和置信度来发现频繁项集。支持度表示项集在所有交易中出现的频率，而置信度则是两个项集同时出现的概率。在Apriori中，频繁项集的子集也必须是频繁的，这用于剪枝以减少计算量。FP树是一种压缩数据结构，用于高效地挖掘频繁项集。 序列模式挖掘则关注时间序列中的模式，如AprioriALL算法和GSP算法。这些算法用于找到频繁出现的项集序列，并可以转化为分类任务，如KNN（K最近邻）算法。KNN是一种基于实例的学习，通过寻找最接近的邻居进行预测。另一方面，决策树（如ID3）选择具有最大信息增益的属性作为分裂节点，信息增益是衡量划分不确定性的减少。 分类方法中还包括朴素贝叶斯，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行决策。聚类分析如K-means、Agnes、Diana和DBSCAN等，则用于无监督学习中，将数据分组到具有相似特性的簇中。K-means是迭代优化过程，寻找最佳聚类中心，而DBSCAN通过密度相连的概念来识别核心点并形成簇。 在数据预处理阶段，处理缺失值是重要步骤，可以采用忽略、手工填写、全局常量填充、属性均值填充等方式。数据清洗还包括识别并处理噪声，如离群点检测，可以通过聚类方法Clustering来实现。最后，数据集成涉及到合并不同来源的数据，解决属性冗余和元组冗余问题，以及实体识别，确保数据的一致性。 这些笔记内容全面且深入，为理解数据挖掘的核心概念提供了扎实的基础，对于准备相关考试或项目具有很高的参考价值。