数据挖掘2.6——聚类 知识点整理
数据挖掘2.6——聚类1.聚类分析概述2.基本聚类方法2.1 划分方法1.Kmeans算法2.k-modes算法3.KMeans++算法4.k-中心点2.2 层次方法2.3基于密度的方法3.聚类评估1.聚类分析概述■ 定义• 把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程• 每个子集是一个簇 (clu...
数据挖掘2.5——分类 知识点整理
1.基本概念分类找出描述和区分数据类或概念的模型， 以便能够使用模型预测类标号未知的对象的类标号。概念区分■ 分类与预测• 分类是预测分类（ 离散、 无序） 标号；• 预测建立连续值函数模型；■ 分类与聚类• 分类是有监督学习， 提供了训练元组的类标号；• 聚类是无监督学习， 不依赖有...
数据挖掘2.4——关联规则挖掘 知识点整理
1.基本概念1.1定义关联分析用于发现隐藏在大型数据集中令人兴趣的联系， 所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。 如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系， 那么， 其中一个事物发生就能够预测与它相关联的其它事物的发生。项集支持度：...
数据挖掘2.3——数据预处理 知识点整理
1.数据质量2.数据预处理方法数据清理填写缺失值， 平滑噪声数据， 识别或删除离群， 并解决不一致问题数据集成整合多个数据库， 多维数据集或文件数据缩减降维Numerosity reduction数据压缩数据转换和数据离散化正常化生成概念层次结构2.1 数据清洗脏数据不完整的： 缺少属性值， 缺乏某...
数据挖掘2.2——认识数据 知识点整理
在数据挖掘领域，了解和处理数据是非常关键的一部分。数据的特性、统计汇总和相似性度量对于构建有效的数据挖掘模型和分析数据非常重要。本文将深入研究数据的各个方面，包括数据类型、属性、统计汇总和相似性度量。1.数据类型数据库中的行 ->数据对象列 -> 属性1.1数据对象数据对象是数据的基本单...
数据挖掘2.1——绪论 知识点整理
数据挖掘是一个涵盖多个领域的交叉学科，旨在从大规模数据集中发现有用的模式、关系和信息。在本文中，我们将介绍数据挖掘的背景、定义、过程、任务和应用，以及相关的问题和挑战。参考https://blog.csdn.net/qq_41433002/article/details/1232607141.数据挖...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法） 前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法） 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法） 前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft ...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇） 前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列...
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