&&&&数据挖掘与数学建模
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版 次：1页 数：352字 数：483000印刷时间：日开 本：16开纸 张：胶版纸印 次：1包 装：平装是否套装：国际标准书号ISBN：5丛书名：现代计算机科学与技术教材系列所属分类：&&&
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数据挖掘与数学建模的关系
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3秒自动关闭窗口《数据挖掘与数学建模》(廖芹，赫志峰，陈志宏)【摘要_书评_试读】- 蔚蓝网
共有图书2941257种
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页数：352&&&&&
开本：大32开&&&&&
包装：平装
《数据挖掘与教学建模》以国际数据挖掘标准流程（GRISP-DM）为依据，以企业管理面临的现实问题为应用案例，由浅入深介绍数据挖掘方法及其解决问题过程的数据理解、数据处理、数据分析、数学建模、模型结果评估等内容，并引人应用广泛的数据挖掘Clementine软件辅助问题案例的解决，使读者不仅可以集中地学习数据挖据的主要理论方法，而且可以了解基于数据挖掘的数学建模过程，可以学习应用软件辅助解决问题的操作方法。　　《数据挖掘与教学建模》把理论、案例、建模、软件辅助结合一体统一叙述，简述理论，突出应用，详细分析，展示过程，既考虑高校学生的学习需要，分本科生与研究生学习层次，又考虑企业管理者的应用与实践需要。　　《数据挖掘与教学建模》可作为数据挖掘理论与技术的教学、实践、应用和提高的教科书或参考书。适合高等学校本科高年级学生、研究生以及学习数据挖掘、数学模型课程的学生使用，也适合相关的企业管理与决策支持技术人员使用。
第1章 数据挖掘与数学建模关系概述1.1 当前信息化发展的趋势与面对问题1.2 数据挖掘发展及其应用1.3 基于数据挖掘的数学建模1.4 数据挖掘软件Clementine的基本操作概述1.4.1 Clementine数据挖掘的基本思想1.4.2 Clementine的基本操作方法参考文献第2章 统计分析2.1 问题概述2.2 回归分析及其应用2.2.1 回归分析概述2.2.2 一元线性回归及其模型建立2.2.3 多元线性回归及其建模过程2.2.4 Clementine辅助多元回归分析2.3 二项逻辑回归2.3.1 二项逻辑回归概述2.3.2 二项逻辑回归模型2.3.3 二项逻辑回归方程中回归系数的含义2.3.4 二项逻辑回归方程的检验2.3.5 Clementine辅助Logistic回归模型2.4 主成分分析2.4.1 主成分分析概述2.4.2 主成分分析的数学模型2.4.3 主成分计算步骤及应用2.5 因子分析2.5.1 因子分析概述2.5.2 因子分析的数学模型2.5 3因子载荷阵的估计方法2.5.4 因子旋转2.5.5 因子得分2.5.6 因子分析与主成分分析的联系与区别2.6 管理胜任力的案例分析和数学建模2.6.1 问题提出2.6.2 数据处理2.6.3 模型建立2.6.4 模型检验2.6.5 模型应用参考文献第3章 聚类分析3.1 问题概述3.2 聚类分析概述3.3 基于距离的聚类相似度3.4 系统聚类法3.5 C-均值（C-Means）聚类算法3.6 Clementine辅助K-Means聚类3.7 模糊聚类3.7.1 模糊C-Means（FCM）算法3.7.2 WFCM算法3.8 聚类有效性3.8.1 基于可能性分布的聚类有效性函数3.8.2 基于模糊相关度的聚类有效性函数3.9 医疗建设评价的案例分析与数学建模参考文献第4章 神经网络及其应用4.1 问题概述4.2 神经网络概述4.3 神经网络的基本模型4.3.1 神经网络的理论依据4.3.2 神经网络的组成4.3.3 感知机模型4.4 误差逆传播神经网络模型4.4.1 BP神经网络的基本原理4.4.2 BP神经网络的学习算法4.4.3 Clementine辅助XOR问题的模型建立4.5 RBF神经网络4.5.1 RBF神经网络的基本原理4.5.2 RBF神经网络的学习算法4.5.3 新型轮胎性能的RBF神经网络预测4.6 自组织特征映射（SOM）神经网络4.6.1 SOM模型的基本原理4.6.2 SOM模型的学习算法4.6.3 Clementine辅助Kohonen模型建立4.7 神经网络的案例分析与数学建模4.7.1 城市医疗能力评价的BP神经网络4.7.2 地下燃气管网安全风险的综合评价4.8 模糊神经网络4.8.1 模糊基本概念4.8.2 模糊神经网络概述4.8.3 模糊神经网络学习算法4.8.4 食品安全管理主任评价模糊神经网络模型参考文献第5章 决策树及其应用5.1 问题概述5.2 决策树概述5.2.1 决策树基本算法5.2.2 CLS算法5.2.3 信息熵5.3 ID3算法5.3.1 基本思想5.3.2 ID3算法应用实例5.4.4.5 算法5.4.1 基本思想5.4.2 基于信息增益率建模的决策树5.5 CART算法5.5.1 基本思想5.5.2 基于CART算法建模的决策树5.6 Clementine辅助决策树建立5.7 决策树的评价标准5.8 决策树的剪枝5.9 决策树的优化5.10 燃气管网安全预测案例分析与数学建模5.11 模糊决策树5.11.1 模糊决策树基本原理5.11.2 模糊决策树ID3算法5.11.3 绩效评估的模糊决策树建立参考文献第6章 关联分析6.1 问题概述6.2 关联分析概述6.3 Apriori关联规则算法6.4 Clementine辅助Apriori算法实现关联分析6.5 基于Apriori算法的改进算法6.6 基于分类搜索的关联规则算法6.7 基于频繁树的关联规则算法6.8 关联规则的推广6.8.1 层次关联规则算法6.8.2 三种层次关联规则的算法6.9 时序关联规则算法6.10 Clememtin辅助时序关联分析6.11 多值属性关联规则算法6.12 增量关联规则算法6.12.1 方法概述6.12.2 算法描述……第7章 遗传算法第8章 贝叶斯网络与知识推理参考文献
摘要与插图
如果检验结果达到期望的目标，表示模型建立完毕，如果检验发现有较大的偏差，即模型计算的目标值与实际样本目标值不一致，表示模型的结果不符合实际需要，此时要返回数据处理环节，检查提取样本特征和定义样本取值的合理性，当学习样本不足以代表检验样本信息或拟合模型偏离时，可能导致建立模型的失效性。　　5）结果评估　　建立的模型通过模型检验后，要对模型结果反映的数据关系的变化规律进行科学分析与评估，使与实际应用问题的物理意义与现实机理反映的特征规律相一致，如果模型结果反映的变化规律与实际的不一致，表示尽管学习样本、检验样本与模型结果一致，但反映的变化规律仍与问题研究的目标有差异，此时应返回数据理解环节，分析可能存在但忽略的影响因素变量，通过补充，重新定义新的样本与模型结构，通过再学习使模型结果与实际问题的变化规律和物理意义相一致。　　6）结果应用　　当建立的数学模型不仅通过指定样本检验，而且通过应用问题的结果评估时，模型可以应用于问题领域，一般分为试应用和完善应用两个阶段。由于基于数据挖掘的数学建模，是从数据切入，数据获取的部分性和定义样本的非全局代表性，可能使模型结果的应用也带有局部而非全局的特征，需要不断地扩大数据收集范围，扩大模型吸取学习样本的特征信息，才能扩展模型应用的全局性质，因此，试应用是不断补充样本特征信息使模型自适应学习修正模型参数的过程；完善应用是不断比较模型结果与专家经验，使模型结果与实际的期望结果更接近的完善过程。　　1.4 数据挖掘软件Clemerttine的基本操作概述　　目前，各领域应用的数据挖掘软件辅助决策有许多，较常用的一个软件是由SPSS生产商推出的数据挖掘软件Clementine。该软件按照国际定义的数据挖掘标准流程设计，包含了基本的数据挖掘方法，具有较强的数据与模型集成功能，使用方便直观，是一种较好的数据挖掘教学与应用分析工具。　　1.4.1 Clementine数据挖掘的基本思想　　Clementine提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等），并用基于图形化的界面为认识、了解、熟悉这个软件提供了方便。除了这些，Clementine还拥有优良的数据挖掘设计思想，正是因为有了这个思想，每一步的工作也变得很清晰，如图1.1 所示。　　如图1.1 所示，CRISP-DM Model包含了6个步骤，并用箭头指示了步骤间的执行顺序。这些顺序并不严格，用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤，也可以跳过某些步骤不予执行。
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【方法】建模方法学习2，数据挖掘收藏
说实话，建模期间学到的知识量比较大，但是不深入，建模期间时间紧张，也是效率优先，现在建模空档期，系统的学下相关建模知识，不止为建模，主要是学会方法及其应用
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数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。 一边找好的资源一边在贴吧学习，所以不定期更新，吧友有好的资源欢迎贴出来与大家分享，共同学习
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。看得出来该方法与遗传算法的联系，完全可以考虑在两者之间建立一些联系
1)数据挖掘能做以下七种不同事情　　（分析方法）：
数据挖掘· 分类 （Classification）
　　· 估计（Estimation）
　　· 预测（Prediction）
　　· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
　　· 聚类（Clustering）
　　· 描述和可视化（Description and Visualization）
　　· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
2)数据挖掘分类　　以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘
　　· 直接数据挖掘
　　目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
　　· 间接数据挖掘
　　目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。
　　· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介　　·分类 （Classification）
　　首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
　　例子：
　　a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
　　b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。
　　注意： 类的个数是确定的，预先定义好的
　　· 估计（Estimation）
　　估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类
数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
　　例子：
　　a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数
　　b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入
　　c. 估计real estate的价值
　　一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
　　· 预测（Prediction）
　　通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变
量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，
才知道预言准确性是多少。
　　· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
　　决定哪些事情将一起发生。
　　例子：
　　a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A =& B(关联规则)
　　b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
　　· 聚类（Clustering）
　　聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
　　例子：
　　a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
　　b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
　　聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
　　· 描述和可视化（Description and Visualization）
　　是对数据挖掘结果的
数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此
外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、规划，以及流程的差异性，即使
同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。如此一来，不仅可以较容易地跨领域应
用，也可以结合不同的专业知识，发挥数据挖掘的真正精神。
　　数据挖掘完整的步骤如下：
　　① 理解数据和数据的来源（understanding）。
　　② 获取相关知识与技术（acquisition）。
　　③ 整合与检查数据（integration and checking）。
　　④ 去除错误或不一致的数据（data cleaning）。
　　⑤ 建立模型和假设（model and hypothesis development）。
　　⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。
　　⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verification）。
　　⑧ 解释和应用（interpretation and use）。
　　由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖
掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的
分析之前，还有许多准备工作要完成。编辑本段数据挖掘在行业中的应用电信行业　
　价格竞争空前激烈，语音业务增长趋缓，快速增长的中国移动通信市场正面临着前所未有的生存压力。中国电信业改革的加速推进形成了新的竞争态势，移动运营
市场的竞争广度和强度将进一步加大，这特别表现在集团客户领域。移动信息化和集团客户已然成为未来各运营商应对竞争、获取持续增长的新引擎。
　　随着国内三足鼎立全业务竞争态势和3G牌照发放，各运营商为集团客户提供融合的信息化解决方案
将是大势所趋，而移动信息化将成为全面进入信息化服务领域的先导力量。传统移动运营商因此面临着从传统个人业务转向同时拓展集团客户信息化业务领域的挑
战。如何应对来自内外部的挑战，迅速以移动信息化业务作为融合业务的竞争利器之一拓展集团客户市场，在新兴市场中立于不败之地，是传统移动运营商需要解决
的紧迫问题。
　　IBM全球企业咨询服务部经过研究认为，传统移动运营商在拓展集团客户信息化市场的过程中所面
临的外部挑战主要来自三个方面，即市场需求不成熟，技术与业务融合，全业务的竞争。同时，运营商在自身发展上也存在诸多问题，例如目标市场细分不清晰，信
息化需求挖掘与评估不足；产品规划和管理难以满足客户信息化需求；渠道较为单一，无法有效覆盖客户；对合作伙伴吸引力较弱，尚未形成共赢的价值链；在运营
管理层面，业务流程、销售团队能力以及IT支撑上都不适应集团信息化业务的发展。
数据挖掘十大经典算法1。C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
　　2. K-means算法：是一种聚类算法。
　　3.SVM：一种监督式学习方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中
　　4.Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
　　5.EM：最大期望值法。
　　6.pagerank：是google算法的重要内容。
　　7. Adaboost:是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器**起来，构成一个更强的最终分类器。
　　8.KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
　　9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes）
　　10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。
上楼中的很多算法我没接触过也确实不懂，有很多都要去了解学习，鉴于自身学习能力、时间有限只能选自己最感兴趣的去深入了解和学习，我觉得吧友们也是，时间都是有限的，也没必要掌握全部的，只选自己感兴趣的深入学习和研究，人生中选择是很重要的
基本参考书 简单推荐《数据挖掘：概念与技术》，Jiawei Han、Micheline Kamber等著，机械工业出版社，2001年。 ISBN 1-。 最负盛名的数据挖掘著作，但版本较老，对读者的计算机尤其是数据库背景要求较高。 《数据挖掘导论》， Pang-Ning Tan, Michael Steinbach等著，范明、范宏建等译，人民邮电出版社，2006年。 ISBN 7-115-14698-5 。图灵教育 最新出版的数据挖掘著作，其写作目的是“尽可能直接地学习数据挖掘，以便尽快地将其应用到各自的领域”。覆盖了多学科应用实例，对读者数学和计算机背景要求较低。 《数据挖掘》，丁一贤、陈牧言合著，沧海出版社，2005年。 ISBN 986- 。沧海书局 Yuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13- Oded Maimon and Mark Last (2000), "Knowledge Discovery and Data Mining - The Info-Fuzzy Network (IFN) Methodology", Kluwer Academic Publishers. ISBN 0- Sholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1- Ian Witten and Eibe Frank, "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations" (2000), ISBN 1-, (see also Free Weka software) 《数据挖掘(原书第2版)》，~ Jiawei Han (作者), Micheline Kamber (作者), 范明 (译者), 孟小峰 (译者) ，机械工业出版社,日.ISBN 8
lz，除了数据挖掘一类的东西，还有什么需要注意的呢？
我想问问，数据挖掘的数据一般都从哪找的？
给大神跪了！
楼主可以请教你一个问题吗？
楼主，我也在研究数据挖掘，可以互相交流下，我扣扣
楼主，能不能麻烦你解答一下，建模题中有很大的数据，是关于病毒入侵基因的数据，1万多个基因，一个一行，200多列，不同对象不同时间点的测量值。怎么处理啊？
好帖！！！
楼主，我明天数学建模最后一天，我们小组有思路，有方法，但是数据处理都不会（大量数据），我熬到4点多也没学会，我和队友这几天全部投入其中，都有一定的期望，楼主白天有时间的话可以帮我们处理一下数据吗？
数据挖掘软件都有什么
网上一搜索就是这篇，整理的不错哈
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谢谢LZ 帮助很大
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