数据挖掘复习：概念、预处理、关联规则与分类

"这份资料是关于数据挖掘的复习材料，包含复习大纲、例题和习题，适合备考或深入学习数据挖掘的人群使用。" 在数据挖掘领域，本资料涵盖了多个核心知识点： 1. **数据挖掘概念**：数据挖掘是从大量数据中提取有用知识的过程，涉及数据清洗、数据集成、数据选择、数据转换、模式评估和知识表示等多个环节。它可在各种信息库中进行，旨在发现特征、区别、关联、分类、聚类、孤立点和趋势。 2. **数据预处理**：数据预处理是数据挖掘的关键步骤，确保数据质量。预处理包括数据清洗（去除噪声和不一致性）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据规约（减少数据量但保持信息）、特征提取（选择重要特征）和离散化处理（将连续数据转化为离散类别）。 3. **数据仓库和OLAP**：数据仓库是用于决策支持的多维数据集合，通常采用星模式、雪花模式或事实星座结构。OLAP（在线分析处理）操作如下钻、上卷、切片、切块和旋转，帮助用户从不同角度分析数据。OLAP服务器有ROLAP、MOLAP和HOLAP三种类型，分别对应关系型、多维和混合存储方式。 4. **关联规则挖掘**：关联规则挖掘寻找项集之间的频繁模式。Apriori算法是一种经典的挖掘方法，通过迭代生成频繁项集。FP-growth算法则通过构建FP树来高效地找出频繁项集。支持度和置信度是评估规则的重要度量，而兴趣度（如提升度）可以进一步衡量规则的实用价值。 5. **分类和预测**：分类是将数据对象分配到预定义类别的过程，常用方法有决策树归纳、贝叶斯分类、规则基础分类（如C4.5或ID3算法）、基于神经网络的后向传播分类以及关联分类。准确率和错误度量用于评估分类性能。 6. **聚类分析**：聚类是无监督学习的一种，目标是将相似对象分组。常见的聚类方法有划分方法（如K均值）、层次方法、基于密度的方法（如DBSCAN）、基于网格的方法和基于模型的方法。孤立点分析则关注异常值的检测。 复习题示例涉及到决策树的信息增益和基尼指数，以及条件概率的估计。信息增益衡量了属性对分类信息的贡献，而基尼指数则反映了数据集的纯度。条件概率P(A|+)、P(B|+)、P(C|+)、P(A|-)等用于描述在给定类别条件下属性出现的概率。 这些知识点构成了数据挖掘的基础，对理解和应用数据挖掘技术至关重要。通过复习这些内容，学习者可以深化对数据挖掘的理解，并提高解决实际问题的能力。