一、数据挖掘的内容

1、关联规则挖掘

（1）关联规则挖掘工作内容

        关联规则挖掘是指寻找给定数据集中项之间的有趣关联或相关联系（频繁出现的项集模式知

识）；可以帮助许多决策的制定。

2、非监督式机器学习-聚类

（1）处理数据的类型

        处理的是没有事先标记分类的数据。

（2）常见的五种聚类算法

        ①K-means；

        ②Hierarchical；

        ③GMM；

        ④DBSCAN（基于密度的聚类算法）；

        ⑤基于网格Grid的聚类算法；

3、监督式机器学习

（1）监督式机器学习解释

        可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实

例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值

（称为回归分析），或是预测一个分类标签（称作分类）。

（2）监督式机器学习工作内容

        ①离散标签预测——标签分类；

        ②连续标签预测­——数值预测；

4、回归

（1）回归解释

        回归是指一种用于预测任何连续值属性的监督机器学习技术。回归有助于任何业务组织分析

目标变量和预测变量的关系。

二、认识数据

1、数据类型和统计

（1）数据对象

        一个数据对象代表一个实体，而一个或多个数据对象组成一个或多个数据集；

（2）属性的类型

        ①标称类型的数据（状态可列举的数据），例如：类别、状态，特殊情况：二进制类型数据

（通常只有两个状态的数据），二进制类型数据又分为对称二进制类型数据（数据的两个状态数量

规模相当）和不对称二进制类型数据（这两个状态数据规模差距很大）；

        ②序数类型数据：通常有一个有意义的顺序；

        ③区间标注属性：通常没有零点，所以它的倍数没有意义；

        ④比率标度属性：具有固定零点的数值属性，有序且可以计算倍数，例：长度、重量等；

2、数据统计汇总

（1）中性化趋势度量

        均值、中位数和众数；

（2）分布趋势度量 

        

三、数据可视化 

1、箱线图分析

（1）箱线图功能

      箱线图能够分析多个属性数据的分布差异性。

（2）箱线图例

 2、直方图分析

（1）直方图的功能

        用来分析单个属性在各个区间的变化分布。

（2）直方图例

        

3、散点图分析

（1）散点图的功能

         用来显示两组数据的相关性分析（正相关和负相关以及不相关）。

（2）散点图例

 

四、数据相似性

1、度量数据的相似性和相异性

（1）数据矩阵

        N个数据，p个维度；

（2）相异矩阵

        N个数据点，记录两点之间的距离，是三角矩阵；

（3）度量数据的三个特性描述

        

2、标称属性的邻近性度量 

（1）标称属性描述

        标称属性可以取两个或者多个状态；

        方法：简单匹配； 

（2）邻近性度量的计算方法

        d(I,j) = (p-m) / p ; 其中m是匹配次数，p是属性总数；

        例：

                 ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

 3、二值属性的邻近性度量

        （1）这里的q表示两个人的测试（即后面六项）都是阳性（用Y或者P表示的）的有多少个；

        （2）这里的r就是表示其中Jack是Y或P，而Marry是N的有多少；

        （3）这里的s表示Jack是N，而Marry是Y或者P的有多少；

        （4）t表示两个都是N的有多少个；

4、几个重要的距离描述

（1）闵可夫斯基距离

 （2）曼哈顿距离

        

 （3）欧氏距离

        

        

（4） 上确界距离