數據挖掘演算法pdf

① 帶你了解數據挖掘中的經典演算法

數據挖掘的演算法有很多，而不同的演算法有著不同的優點，同時也發揮著不同的作用。可以這么說，演算法在數據挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數據挖掘的話就不得不了解這些演算法，下面我們就繼續給大家介紹一下有關數據挖掘的演算法知識。
1.The Apriori algorithm，
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。這個演算法是比較復雜的，但也是十分實用的。
2.最大期望演算法
在統計計算中，最大期望演算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚領域。而最大期望演算法在數據挖掘以及統計中都是十分常見的。
3.PageRank演算法
PageRank是Google演算法的重要內容。PageRank里的page不是指網頁，而是創始人的名字，即這個等級方法是以佩奇來命名的。PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」，這個標准就是衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
3.AdaBoost演算法
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。這種演算法給數據挖掘工作解決了不少的問題。
數據挖掘演算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的演算法都是十分經典的演算法，相信大家一定可以從中得到有價值的信息。需要告訴大家的是，我們在進行數據挖掘工作之前一定要事先掌握好數據挖掘需呀掌握的各類演算法，這樣我們才能在工總中得心應手，如果基礎不牢固，那麼我們遲早是會被淘汰的。職場如戰場，我們一定要全力以赴。

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③ 數據挖掘十大演算法-

整理里一晚上的數據挖掘演算法，其中主要引自wiki和一些論壇。發布到上作為知識共享，但是發現Latex的公式轉碼到網頁的時候出現了丟失，暫時沒找到解決方法，有空再回來填坑了。

——編者按

一、 C4.5

C4.5演算法是由Ross Quinlan開發的用於產生決策樹的演算法[1]，該演算法是對Ross Quinlan之前開發的ID3演算法的一個擴展。C4.5演算法主要應用於統計分類中，主要是通過分析數據的信息熵建立和修剪決策樹。

1.1 決策樹的建立規則

在樹的每個節點處，C4.5選擇最有效地方式對樣本集進行分裂，分裂規則是分析所有屬性的歸一化的信息增益率，選擇其中增益率最高的屬性作為分裂依據，然後在各個分裂出的子集上進行遞歸操作。

依據屬性A對數據集D進行分類的信息熵可以定義如下：

劃分前後的信息增益可以表示為：

那麼，歸一化的信息增益率可以表示為：

1.2 決策樹的修剪方法

C4.5採用的剪枝方法是悲觀剪枝法(Pessimistic Error Pruning，PEP)，根據樣本集計運算元樹與葉子的經驗錯誤率，在滿足替換標准時，使用葉子節點替換子樹。

不妨用K表示訓練數據集D中分類到某一個葉子節點的樣本數，其中其中錯誤分類的個數為J，由於用估計該節點的樣本錯誤率存在一定的樣本誤差，因此用表示修正後的樣本錯誤率。那麼，對於決策樹的一個子樹S而言，設其葉子數目為L(S)，則子樹S的錯誤分類數為：

設數據集的樣本總數為Num，則標准錯誤可以表示為：

那麼，用表示新葉子的錯誤分類數，則選擇使用新葉子節點替換子樹S的判據可以表示為：

二、KNN

最近鄰域演算法(k-nearest neighbor classification, KNN)[2]是一種用於分類和回歸的非參數統計方法。KNN演算法採用向量空間模型來分類，主要思路是相同類別的案例彼此之間的相似度高，從而可以藉由計算未知樣本與已知類別案例之間的相似度，來實現分類目標。KNN是一種基於局部近似和的實例的學習方法，是目前最簡單的機器學習演算法之一。

在分類問題中，KNN的輸出是一個分類族群，它的對象的分類是由其鄰居的「多數表決」確定的，k個最近鄰居（k為正整數，通常較小）中最常見的分類決定了賦予該對象的類別。若k = 1，則該對象的類別直接由最近的一個節點賦予。在回歸問題中，KNN的輸出是其周圍k個鄰居的平均值。無論是分類還是回歸，衡量鄰居的權重都非常重要，目標是要使較近鄰居的權重比較遠鄰居的權重大，例如，一種常見的加權方案是給每個鄰居權重賦值為1/d，其中d是到鄰居的距離。這也就自然地導致了KNN演算法對於數據的局部結構過於敏感。

三、Naive Bayes

在機器學習的眾多分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型(Naive Bayesian Model，NBC)[3]。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。

在假設各個屬性相互獨立的條件下，NBC模型的分類公式可以簡單地表示為：

但是實際上問題模型的屬性之間往往是非獨立的，這給NBC模型的分類准確度帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型；而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。

四、CART

CART演算法(Classification And Regression Tree)[4]是一種二分遞歸的決策樹，把當前樣本劃分為兩個子樣本，使得生成的每個非葉子結點都有兩個分支，因此CART演算法生成的決策樹是結構簡潔的二叉樹。由於CART演算法構成的是一個二叉樹，它在每一步的決策時只能是「是」或者「否」，即使一個feature有多個取值，也是把數據分為兩部分。在CART演算法中主要分為兩個步驟：將樣本遞歸劃分進行建樹過程；用驗證數據進行剪枝。

五、K-means

k-平均演算法(k-means clustering)[5]是源於信號處理中的一種向量量化方法，現在則更多地作為一種聚類分析方法流行於數據挖掘領域。k-means的聚類目標是：把n個點（可以是樣本的一次觀察或一個實例）劃分到k個聚類中，使得每個點都屬於離他最近的均值（此即聚類中心）對應的聚類。

5.1 k-means的初始化方法

通常使用的初始化方法有Forgy和隨機劃分(Random Partition)方法。Forgy方法隨機地從數據集中選擇k個觀測作為初始的均值點；而隨機劃分方法則隨機地為每一觀測指定聚類，然後執行「更新」步驟,即計算隨機分配的各聚類的圖心，作為初始的均值點。Forgy方法易於使得初始均值點散開，隨機劃分方法則把均值點都放到靠近數據集中心的地方；隨機劃分方法一般更適用於k-調和均值和模糊k-均值演算法。對於期望-最大化(EM)演算法和標准k-means演算法，Forgy方法作為初始化方法的表現會更好一些。

5.2 k-means的標准演算法

k-means的標准演算法主要包括分配(Assignment)和更新(Update)，在初始化得出k個均值點後，演算法將會在這兩個步驟中交替執行。

分配(Assignment)：將每個觀測分配到聚類中，使得組內平方和達到最小。

更新(Update)：對於上一步得到的每一個聚類，以聚類中觀測值的圖心，作為新的均值點。

六、Apriori

Apriori演算法[6]是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法，其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。Apriori採用自底向上的處理方法，每次只擴展一個對象加入候選集，並且使用數據集對候選集進行檢驗，當不再產生匹配條件的擴展對象時，演算法終止。

Apriori的缺點在於生成候選集的過程中，演算法總是嘗試掃描整個數據集並盡可能多地添加擴展對象，導致計算效率較低；其本質上採用的是寬度優先的遍歷方式，理論上需要遍歷次才可以確定任意的最大子集S。

七、SVM

支持向量機(Support Vector Machine, SVM)[7]是在分類與回歸分析中分析數據的監督式學習模型與相關的學習演算法。給定一組訓練實例，每個訓練實例被標記為屬於兩個類別中的一個或另一個，SVM訓練演算法創建一個將新的實例分配給兩個類別之一的模型，使其成為非概率二元線性分類器。SVM模型是將實例表示為空間中的點，這樣映射就使得單獨類別的實例被盡可能寬的明顯的間隔分開。然後，將新的實例映射到同一空間，並基於它們落在間隔的哪一側來預測所屬類別。

除了進行線性分類之外，SVM還可以使用所謂的核技巧有效地進行非線性分類，將其輸入隱式映射到高維特徵空間中，即支持向量機在高維或無限維空間中構造超平面或超平面集合，用於分類、回歸或其他任務。直觀來說，分類邊界距離最近的訓練數據點越遠越好，因為這樣可以縮小分類器的泛化誤差。

八、EM

最大期望演算法(Expectation–Maximization Algorithm, EM)[7]是從概率模型中尋找參數最大似然估計的一種演算法。其中概率模型依賴於無法觀測的隱性變數。最大期望演算法經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類（Data Clustering）領域。最大期望演算法經過兩個步驟交替進行計算，第一步是計算期望(E)，利用對隱藏變數的現有估計值，計算其最大似然估計值；第二步是最大化(M)，最大化在E步上求得的最大似然值來計算參數的值。M步上找到的參數估計值被用於下一個E步計算中，這個過程不斷交替進行。

九、PageRank

PageRank演算法設計初衷是根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量對網站的價值進行衡量。PageRank將每個到網頁的鏈接作為對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。

演算法假設上網者將會不斷點網頁上的鏈接，當遇到了一個沒有任何鏈接出頁面的網頁，這時候上網者會隨機轉到另外的網頁開始瀏覽。設置在任意時刻，用戶到達某頁面後並繼續向後瀏覽的概率，該數值是根據上網者使用瀏覽器書簽的平均頻率估算而得。PageRank值可以表示為：

其中，是被研究的頁面集合，N表示頁面總數，是鏈接入頁面的集合，是從頁面鏈接處的集合。

PageRank演算法的主要缺點是的主要缺點是舊的頁面等級會比新頁面高。因為即使是非常好的新頁面也不會有很多外鏈，除非它是某個站點的子站點。

十、AdaBoost

AdaBoost方法[10]是一種迭代演算法，在每一輪中加入一個新的弱分類器，直到達到某個預定的足夠小的錯誤率。每一個訓練樣本都被賦予一個權重，表明它被某個分類器選入訓練集的概率。如果某個樣本點已經被准確地分類，那麼在構造下一個訓練集中，它被選中的概率就被降低；相反，如果某個樣本點沒有被准確地分類，那麼它的權重就得到提高。通過這樣的方式，AdaBoost方法能「聚焦於」那些較難分的樣本上。在具體實現上，最初令每個樣本的權重都相等，對於第k次迭代操作，我們就根據這些權重來選取樣本點，進而訓練分類器Ck。然後就根據這個分類器，來提高被它分錯的的樣本的權重，並降低被正確分類的樣本權重。然後，權重更新過的樣本集被用於訓練下一個分類器Ck[，並且如此迭代地進行下去。

AdaBoost方法的自適應在於：前一個分類器分錯的樣本會被用來訓練下一個分類器。AdaBoost方法對於雜訊數據和異常數據很敏感。但在一些問題中，AdaBoost方法相對於大多數其它學習演算法而言，不會很容易出現過擬合現象。AdaBoost方法中使用的分類器可能很弱（比如出現很大錯誤率），但只要它的分類效果比隨機好一點（比如兩類問題分類錯誤率略小於0.5），就能夠改善最終得到的模型。而錯誤率高於隨機分類器的弱分類器也是有用的，因為在最終得到的多個分類器的線性組合中，可以給它們賦予負系數，同樣也能提升分類效果。

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

④ 數據挖掘演算法與生活中的應用案例

數據挖掘演算法與生活中的應用案例

如何分辨出垃圾郵件」、「如何判斷一筆交易是否屬於欺詐」、「如何判斷紅酒的品質和檔次」、「掃描王是如何做到文字識別的」、「如何判斷佚名的著作是否出自某位名家之手」、「如何判斷一個細胞是否屬於腫瘤細胞」等等，這些問題似乎都很專業，都不太好回答。但是，如果了解一點點數據挖掘的知識，你，或許會有柳暗花明的感覺。
本文，主要想簡單介紹下數據挖掘中的演算法，以及它包含的類型。然後，通過現實中觸手可及的、活生生的案例，去詮釋它的真實存在。 一般來說，數據挖掘的演算法包含四種類型，即分類、預測、聚類、關聯。前兩種屬於有監督學習，後兩種屬於無監督學習，屬於描述性的模式識別和發現。
有監督學習有監督的學習，即存在目標變數，需要探索特徵變數和目標變數之間的關系，在目標變數的監督下學習和優化演算法。例如，信用評分模型就是典型的有監督學習，目標變數為「是否違約」。演算法的目的在於研究特徵變數（人口統計、資產屬性等）和目標變數之間的關系。
分類演算法分類演算法和預測演算法的最大區別在於，前者的目標變數是分類離散型（例如，是否逾期、是否腫瘤細胞、是否垃圾郵件等），後者的目標變數是連續型。一般而言，具體的分類演算法包括，邏輯回歸、決策樹、KNN、貝葉斯判別、SVM、隨機森林、神經網路等。
預測演算法預測類演算法，其目標變數一般是連續型變數。常見的演算法，包括線性回歸、回歸樹、神經網路、SVM等。
無監督學習無監督學習，即不存在目標變數，基於數據本身，去識別變數之間內在的模式和特徵。例如關聯分析，通過數據發現項目A和項目B之間的關聯性。例如聚類分析，通過距離，將所有樣本劃分為幾個穩定可區分的群體。這些都是在沒有目標變數監督下的模式識別和分析。
聚類分析聚類的目的就是實現對樣本的細分，使得同組內的樣本特徵較為相似，不同組的樣本特徵差異較大。常見的聚類演算法包括kmeans、系譜聚類、密度聚類等。
關聯分析關聯分析的目的在於，找出項目（item）之間內在的聯系。常常是指購物籃分析，即消費者常常會同時購買哪些產品（例如游泳褲、防曬霜），從而有助於商家的捆綁銷售。
基於數據挖掘的案例和應用上文所提到的四種演算法類型（分類、預測、聚類、關聯），是比較傳統和常見的。還有其他一些比較有趣的演算法分類和應用場景，例如協同過濾、異常值分析、社會網路、文本分析等。下面，想針對不同的演算法類型，具體的介紹下數據挖掘在日常生活中真實的存在。下面是能想到的、幾個比較有趣的、和生活緊密關聯的例子。
基於分類模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例，一個是垃圾郵件的分類和判斷，另外一個是在生物醫葯領域的應用，即腫瘤細胞的判斷和分辨。
垃圾郵件的判別郵箱系統如何分辨一封Email是否屬於垃圾郵件？這應該屬於文本挖掘的范疇，通常會採用樸素貝葉斯的方法進行判別。它的主要原理是，根據郵件正文中的單詞，是否經常出現在垃圾郵件中，進行判斷。例如，如果一份郵件的正文中包含「報銷」、「發票」、「促銷」等詞彙時，該郵件被判定為垃圾郵件的概率將會比較大。
一般來說，判斷郵件是否屬於垃圾郵件，應該包含以下幾個步驟。
第一，把郵件正文拆解成單片語合，假設某篇郵件包含100個單詞。
第二，根據貝葉斯條件概率，計算一封已經出現了這100個單詞的郵件，屬於垃圾郵件的概率和正常郵件的概率。如果結果表明，屬於垃圾郵件的概率大於正常郵件的概率。那麼該郵件就會被劃為垃圾郵件。
醫學上的腫瘤判斷如何判斷細胞是否屬於腫瘤細胞呢？腫瘤細胞和普通細胞，有差別。但是，需要非常有經驗的醫生，通過病理切片才能判斷。如果通過機器學習的方式，使得系統自動識別出腫瘤細胞。此時的效率，將會得到飛速的提升。並且，通過主觀（醫生）+客觀（模型）的方式識別腫瘤細胞，結果交叉驗證，結論可能更加靠譜。
如何操作？通過分類模型識別。簡言之，包含兩個步驟。首先，通過一系列指標刻畫細胞特徵，例如細胞的半徑、質地、周長、面積、光滑度、對稱性、凹凸性等等，構成細胞特徵的數據。其次，在細胞特徵寬表的基礎上，通過搭建分類模型進行腫瘤細胞的判斷。
基於預測模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例。即通過化學特性判斷和預測紅酒的品質。另外一個是，通過搜索引擎來預測和判斷股價的波動和趨勢。
紅酒品質的判斷如何評鑒紅酒？有經驗的人會說，紅酒最重要的是口感。而口感的好壞，受很多因素的影響，例如年份、產地、氣候、釀造的工藝等等。但是，統計學家並沒有時間去品嘗各種各樣的紅酒，他們覺得通過一些化學屬性特徵就能夠很好地判斷紅酒的品質了。並且，現在很多釀酒企業其實也都這么幹了，通過監測紅酒中化學成分的含量，從而控制紅酒的品質和口感。
那麼，如何判斷鑒紅酒的品質呢？
第一步，收集很多紅酒樣本，整理檢測他們的化學特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步，通過分類回歸樹模型進行預測和判斷紅酒的品質和等級。
搜索引擎的搜索量和股價波動一隻南美洲熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動了幾下翅膀，可以在兩周以後，引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。你在互聯網上的搜索是否會影響公司股價的波動？
很早之前，就已經有文獻證明，互聯網關鍵詞的搜索量（例如流感）會比疾控中心提前1到2周預測出某地區流感的爆發。
同樣，現在也有些學者發現了這樣一種現象，即公司在互聯網中搜索量的變化，會顯著影響公司股價的波動和趨勢，即所謂的投資者注意力理論。該理論認為，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了該股票被投資者關注的程度。因此，當一隻股票的搜索頻數增加時，說明投資者對該股票的關注度提升，從而使得該股票更容易被個人投資者購買，進一步地導致股票價格上升，帶來正向的股票收益。這是已經得到無數論文驗證了的。
基於關聯分析的案例：沃爾瑪的啤酒尿布啤酒尿布是一個非常非常古老陳舊的故事。故事是這樣的，沃爾瑪發現一個非常有趣的現象，即把尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品擺在一起，能夠大幅增加兩者的銷量。原因在於，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以，她們常常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。沃爾瑪從數據中發現了這種關聯性，因此，將這兩種商品並置，從而大大提高了關聯銷售。
啤酒尿布主要講的是產品之間的關聯性，如果大量的數據表明，消費者購買A商品的同時，也會順帶著購買B產品。那麼A和B之間存在關聯性。在超市中，常常會看到兩個商品的捆綁銷售，很有可能就是關聯分析的結果。
基於聚類分析的案例：零售客戶細分對客戶的細分，還是比較常見的。細分的功能，在於能夠有效的劃分出客戶群體，使得群體內部成員具有相似性，但是群體之間存在差異性。其目的在於識別不同的客戶群體，然後針對不同的客戶群體，精準地進行產品設計和推送，從而節約營銷成本，提高營銷效率。
例如，針對商業銀行中的零售客戶進行細分，基於零售客戶的特徵變數（人口特徵、資產特徵、負債特徵、結算特徵），計算客戶之間的距離。然後，按照距離的遠近，把相似的客戶聚集為一類，從而有效的細分客戶。將全體客戶劃分為諸如，理財偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國債偏好者、風險均衡者、渠道偏好者等。
基於異常值分析的案例：支付中的交易欺詐偵測採用支付寶支付時，或者刷信用卡支付時，系統會實時判斷這筆刷卡行為是否屬於盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這裡面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常，這筆交易可能會被終止。
異常值的判斷，應該是基於一個欺詐規則庫的。可能包含兩類規則，即事件類規則和模型類規則。第一，事件類規則，例如刷卡的時間是否異常（凌晨刷卡）、刷卡的地點是否異常（非經常所在地刷卡）、刷卡的商戶是否異常（被列入黑名單的套現商戶）、刷卡金額是否異常（是否偏離正常均值的三倍標准差）、刷卡頻次是否異常（高頻密集刷卡）。第二，模型類規則，則是通過演算法判定交易是否屬於欺詐。一般通過支付數據、賣家數據、結算數據，構建模型進行分類問題的判斷。
基於協同過濾的案例：電商猜你喜歡和推薦引擎電商中的猜你喜歡，應該是大家最為熟悉的。在京東商城或者亞馬遜購物，總會有「猜你喜歡」、「根據您的瀏覽歷史記錄精心為您推薦」、「購買此商品的顧客同時也購買了商品」、「瀏覽了該商品的顧客最終購買了商品」，這些都是推薦引擎運算的結果。
這裡面，確實很喜歡亞馬遜的推薦，通過「購買該商品的人同時購買了**商品」，常常會發現一些質量比較高、較為受認可的書。一般來說，電商的「猜你喜歡」（即推薦引擎）都是在協同過濾演算法（Collaborative Filter）的基礎上，搭建一套符合自身特點的規則庫。即該演算法會同時考慮其他顧客的選擇和行為，在此基礎上搭建產品相似性矩陣和用戶相似性矩陣。基於此，找出最相似的顧客或最關聯的產品，從而完成產品的推薦。
基於社會網路分析的案例：電信中的種子客戶種子客戶和社會網路，最早出現在電信領域的研究。即，通過人們的通話記錄，就可以勾勒出人們的關系網路。電信領域的網路，一般會分析客戶的影響力和客戶流失、產品擴散的關系。
基於通話記錄，可以構建客戶影響力指標體系。採用的指標，大概包括如下，一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等。基於社會影響力，分析的結果表明，高影響力客戶的流失會導致關聯客戶的流失。其次，在產品的擴散上，選擇高影響力客戶作為傳播的起點，很容易推動新套餐的擴散和滲透。
此外，社會網路在銀行（擔保網路）、保險（團伙欺詐）、互聯網（社交互動）中也都有很多的應用和案例。
基於文本分析的案例這裡面主要想介紹兩個案例。一個是類似「掃描王」的APP，直接把紙質文檔掃描成電子文檔。相信很多人都用過，這里准備簡單介紹下原理。另外一個是，江湖上總是傳言紅樓夢的前八十回和後四十回，好像並非都是出自曹雪芹之手，這裡面准備從統計的角度聊聊。
字元識別：掃描王APP手機拍照時會自動識別人臉，還有一些APP，例如掃描王，可以掃描書本，然後把掃描的內容自動轉化為word。這些屬於圖像識別和字元識別（Optical Character Recognition）。圖像識別比較復雜，字元識別理解起來比較容易些。
查找了一些資料，字元識別的大概原理如下，以字元S為例。
第一，把字元圖像縮小到標准像素尺寸，例如12*16。注意，圖像是由像素構成，字元圖像主要包括黑、白兩種像素。
第二，提取字元的特徵向量。如何提取字元的特徵，採用二維直方圖投影。就是把字元（12*16的像素圖）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個維度，垂直方向有16個維度。這樣分別計算水平方向上各個像素行中黑色像素的累計數量、垂直方向各個像素列上的黑色像素的累計數量。從而得到水平方向12個維度的特徵向量取值，垂直方向上16個維度的特徵向量取值。這樣就構成了包含28個維度的字元特徵向量。
第三，基於前面的字元特徵向量，通過神經網路學習，從而識別字元和有效分類。
文學著作與統計：紅樓夢歸屬這是非常著名的一個爭論，懸而未決。對於紅樓夢的作者，通常認為前80回合是曹雪芹所著，後四十回合為高鶚所寫。其實主要問題，就是想確定，前80回合和後40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。
這事讓一群統計學家比較興奮了。有些學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞出現的頻次，以及不同詞性之間的相關系做判斷。有些學者通過虛詞（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、別、好），判斷前後文風的差異。有些學者通過場景（花卉、樹木、飲食、醫葯與詩詞）頻次的差異，來做統計判斷。總而言之，主要通過一些指標量化，然後比較指標之間是否存在顯著差異，藉此進行寫作風格的判斷。

以上是小編為大家分享的關於數據挖掘演算法與生活中的應用案例的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑤ 常見的數據挖掘方法有哪些

數據挖掘的常用方法有：

• 神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。


• 遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

• 決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

• 粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

• 覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

• 統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

⑥ 數據挖掘的方法有哪些

數據挖掘的的方法主要有以下幾點：
1.分類挖掘方法。分類挖掘方法主要利用決策樹進行分類，是一種高效且在數據挖掘方法中佔有重要地位的挖掘方法。為了對數據進行較為准確的測試並據此分類，我們採用決策樹演算法，而決策樹中比較典型的幾種方法為：ID3演算法，此方法具有較強的實用性，適用於大規模數據處理；KNN演算法，此方法算量較大，適用於分別類別的數據處理。
2..聚類分析挖掘方法。聚類分析挖掘方法主要應用於樣品與指標分類研究領域，是一種典型的統計方法，廣泛應用於商業領域。此聚類分析方法根據適用對象不同又可分為四種分析挖掘方法：基於網格的聚類分析方法、基於分層的聚類方法、基於密度的聚類挖掘方法和基於模型的聚類方法。
3.預測方法。預測方法主要用於對知識的預測以及對連續數值型數據的挖掘，傳統的預測方法主要分為：時間序列方法、回歸模型分析法、灰色系統模型分析。而現在預測方法主要採用神經網路與支持向量機演算法，進行數據分析計算，同時可預測未來數據的走向趨勢。

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