数据挖掘相关公式的概述

最新推荐文章于 2025-05-03 16:03:05 发布
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1、TF-IDF公式，在下面公式中，tf是指某一单词在某一文档中出现的次数。idf如下说明


数据挖掘的数学基础：30 个关键公式解释
AI天才研究院
12-29 1062
1.背景介绍 数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。它是一种利用计算机科学方法来解决实际问题的方法。数据挖掘的目标是从数据中发现新的、有价值的信息，并将其转化为商业价值。数据挖掘的主要技术包括数据清洗、数据集成、数据挖掘算法、数据可视化等。数据挖掘的主要应用领域包括金融、医疗、电商、广告、社交网络等。 数据挖掘的数学基础是
数据挖掘十大算法
weixin_39484738的博客
10-15 1万+
数据挖掘十大算法一、C4.5 算法二、K-Means 算法三、朴素贝叶斯算法四、K 最近邻分类算法（KNN）五、EM 最大期望算法六、PageRank 算法七、AdaBoost八、Apriori 算法九、SVM 支持向量机十、CART 分类与回归树 一、C4.5 算法 ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID3 算法的改进，改进方面有：
数据挖掘中的公式
weixin_30615767的博客
05-01 409
1. 数据预处理阶段，判定冗余数据用到的相关性分析、协方差分析（统计分析）： 2. 关联规则中的支持度、置信度、相关性分析（概率分析）： 转载于:https://www.cnblogs.com/fuleying/p/4471241.html...
数据挖掘：贝叶斯（Bayes）公式
金融科技和数据治理
06-13 1821
大自然的规律有很多，在人们没发现之前都认为是上帝在操作，当我们发现其真正规律之后，我们往往惊讶于这样的发现，贝叶斯公式（Bayes）就是世界通用型规律。 参考文献 1.全概率公式、贝叶斯公式 ...
数据挖掘公式推导
qq_34229351的博客
04-06 683
《数据挖掘与机器学习》—— 第一章 数据挖掘概述作业
m0_54127955的博客
11-28 1250
题量: 33快捷查找：Ctrl+F在搜索框中输入题目。
数据中台在大数据领域的实时数据挖掘
AI天才研究院
04-27 1486
在当今数字化时代，大数据的规模呈爆炸式增长，企业和组织面临着如何从海量数据中快速、准确地挖掘有价值信息的挑战。数据中台作为一种新兴的技术架构，为解决这一问题提供了有效的途径。本文的目的是深入探讨数据中台在大数据领域实时数据挖掘中的应用，包括其原理、算法、实际案例等方面。范围涵盖了数据中台的架构设计、实时数据挖掘的核心算法、基于数据中台的实时数据挖掘项目实战，以及相关工具和资源的推荐。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述了文章的目的、范围、预期读者和文档结构。
大数据领域数据挖掘的应用场景全解析
AI天才研究院
05-03 1131
随着全球数据量以年均40%的速度增长（IDC《数据时代2025》报告），数据已成为企业核心资产。数据挖掘（Data Mining）作为从海量、高维、异构数据中提取隐含、潜在、有价值信息的关键技术，是大数据价值落地的核心工具。本文聚焦数据挖掘在各行业的具体应用场景，覆盖技术原理、实战案例与未来趋势，为企业技术选型与业务创新提供参考。核心概念：定义数据挖掘关键技术（分类、聚类、关联规则等）；算法与数学模型：结合Python代码与公式解析核心算法；应用场景：分行业解析零售、金融、医疗等领域的具体应用；
数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于C++的垃圾邮件判别.doc
06-30
#### 一、数据挖掘技术概述 数据挖掘技术作为一种高效的数据分析手段，在现代社会中扮演着越来越重要的角色。随着信息技术的发展，各行各业积累了大量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了关键问题之一...
数据仓库与数据挖掘-数据的汇总统计、可视化、OLAP概述 共37页.ppt
08-09
人们经常会将数据划分为4个部分，每一个部分大约包含有1/4即25％的数据项。这种划分的临界点即为四分位数。它们定义如下： Q1=第1四分位数，即第25百分位数； Q2=第2四分位数，即第50百分位数； Q3=第3四分位数，即...
数据挖掘的数学基础：必知必会的公式
AI天才研究院
12-27 563
1.背景介绍 数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。它是人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于商业、科学和政府等领域。数据挖掘的核心技术是数学和统计学，因此掌握数据挖掘的数学基础对于数据挖掘专业人士来说是至关重要的。 在本文中，我们将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 具体代码实例和详细解释说明 未来发展趋...
数据挖掘分类算法详解
china1000的专栏
10-17 9389
待续
数据挖掘和机器学习中距离和相似度公式
u011081315的专栏
07-26 1504
距离：闵可夫斯基距离公式，也叫 Lp 范数： 当p=1时，变为曼哈顿距离公式，也即 L1范数： 当p=2时，变为欧式距离公式，也即 L2范数： 衡量空间中点的绝对距离，对绝对数值敏感。 相似性： 余弦相似： 皮尔逊相关系数，即相关分析中的相关系数，对两个个体的向量基于总体标准化后计算向量夹角的余弦值： Jaccard相似系数，主要用于计
数据挖掘十大算法（九）：朴素贝叶斯原理、实例与Python实现
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tensory的博客
07-27 1万+
一、条件概率的定义与贝叶斯公式 二、朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯是一种有监督的分类算法，可以进行二分类，或者多分类。一个数据集实例如下图所示： 现在有一个新的样本，X = (年龄：<=30, 收入：中， 是否学生：是， 信誉：中)，目标是利用朴素贝叶斯分类来进行分类。假设类别为C(c1=是 或 c2=否)，那么我们的目标是求出P(c1|X)和P(c2|X)，比较谁更大，那么...
数据挖掘算法总结
zcc_0015的专栏
04-20 1787
一、关联规则挖掘 1、 Apriori算法 （1）Apriori算法原理 Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规
数据挖掘如何计算相关性_给你一个基因，利用数据挖掘能做什么？
weixin_39814126的博客
11-22 490
本文来源于微信公众号：SCI狂人，版权归SCI狂人团队所有~原文链接假如帮你选好一个基因，利用数据挖掘能做什么？利用数据挖掘能做的比较多的就是表达数据，例如看看在肿瘤组织与正常组织之间是否有差异，表达与预后的相关性。其实，我们还看看它的甲基化水平，看看平均甲基化程度在两种条件下是否有差异，查看甲基化与表达的相关性，再看看这个基因的位点与表达的相关性等等。除了看看甲基化外，我们还可以看看SNP突变数...
20120620数据挖掘经验谈
Jimmy的专栏
07-01 3047
http://db365.net/home.php?mod=space&uid=19鉴于优快云无故删除博文，本博客不再更新，暂时迁至http://www.db365.net 商业智能群199567325，2012年6月20号《数据挖掘经验谈》，讲解者：ltd，本文整理者蓝天星月。 6月20日晚9点由大神ltd讲解数据挖掘 先抛个砖 有一大堆已知公式，类似A 操作B = C
一位数据挖掘成功人士给数据挖掘在读研究生的建议
wf471859778的专栏
05-27 382
原文网址:http://www.cognoschina.net/club/viewthread.php?tid=1518 关于数据挖掘方面的研究，我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层面。 因此来说，数据挖掘融合了相当多...
常用数据挖掘算法
hbyzl的专栏
07-12 1443
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其
数据挖掘技术概述
最新发布
05-07
<think>嗯，用户想了解数据挖掘技术的基本概念和应用，以及它的基本原理和应用场景。首先，我需要明确数据挖掘的定义，确保自己理解正确。数据挖掘是从大量数据中发现模式、趋势和知识的过程，对吧？可能涉及统计学、机器学习和数据库技术。然后要分步骤解释基本原理，比如数据预处理、算法选择、模型评估这些步骤。应用场景方面，可能需要举几个常见的例子，比如市场分析、客户细分、欺诈检测之类的。 用户提供的引用内容里提到有18种数据挖掘算法，涵盖了机器学习、数据挖掘和图算法，所以可能需要简要提到一些常用算法，比如分类、聚类、关联规则等。另外，用户提到的引用2专门讨论了聚类分析在大数据中的应用，这部分可能需要详细一点，比如聚类分析的原理，比如K-means，层次聚类这些方法，以及它们在市场分析、客户细分中的应用。引用3提到视频融合技术和地理信息，可能这里的数据挖掘应用在物联网或者智慧城市方面，可以举这样的例子。 需要注意的是用户可能不太熟悉技术细节，所以解释时要避免过于专业化的术语，或者如果用了术语，需要简单解释。比如，监督学习和无监督学习的区别，分类和聚类的不同。同时，用户可能想知道数据挖掘在实际生活中的应用，所以具体的例子很重要，比如电商推荐系统、金融风控、医疗诊断等。 另外，用户的问题结构要求先生成相关问题，所以需要根据回答的内容提出几个相关的问题，比如不同算法的区别、实施步骤、挑战等。要确保问题与回答内容相关，并且能够引导用户进一步了解。 还要注意使用中文回答，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，比如K-means的目标函数可能需要用公式表示。同时检查LaTeX语法是否正确，比如积分符号、上下标等。引用标识要放在引用内容的末尾，比如在提到聚类分析时引用[^2]，在提到智慧城市时引用[^3]。 可能需要先组织回答的结构：基本原理分步骤，应用场景分领域，然后举例子。确保每个部分清晰，逻辑连贯。最后生成的问题要覆盖基本原理的细节、具体应用案例、实施步骤和挑战，这样用户可以根据问题进一步深入学习。</think>### 数据挖掘技术的基本原理 数据挖掘是从大规模数据中提取隐含的、有价值的信息的过程，其核心原理可概括为以下步骤： 1. **数据预处理** 包括数据清洗（处理缺失值、噪声数据）、数据集成（合并多源数据）、数据转换（归一化、离散化）和降维（如主成分分析$PCA$）[^2]。 2. **算法选择与建模** 根据目标选择合适算法： - **分类**（如决策树、支持向量机）：预测离散标签 - **聚类**（如K-means、层次聚类）：无监督分组数据 - **关联规则**（如Apriori）：发现变量间关联性 - **回归分析**：预测连续值 3. **模型评估与优化** 通过交叉验证、混淆矩阵等指标评估性能，调整超参数（如K-means的聚类数$k$）[^1]。 --- ### 典型应用场景 1. **商业智能与客户分析** - **市场细分**：通过聚类算法将客户分为高价值/低价值群体[^2] - **推荐系统**：利用关联规则分析（如“购买A商品的用户也购买B”） 2. **风险控制与异常检测** - **金融欺诈检测**：分类模型识别异常交易模式 - **工业设备故障预测**：时序数据挖掘实现预防性维护 3. **智慧城市与物联网** - **交通流量预测**：回归分析结合历史数据 - **视频融合分析**：将监控视频与地理信息结合，提升城市管理效率[^3] --- ### 示例：K-means聚类算法 目标是最小化所有样本到聚类中心的距离平方和： $$\min \sum_{i=1}^{k} \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2$$ 其中$C_i$为第$i$个簇，$\mu_i$为簇中心。 ```python from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_ ``` ---
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