数据挖掘方法精品文稿.ppt

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1、数据挖掘方法第1页，本讲稿共11页 现在先进的数据挖掘工具都提供多种可供选择的数据挖掘算法，因为一种算法不可能完成所有的不同类型的数据挖掘任务，没有一种数据挖掘的方法可以应付所有的要求。对于某一特定的问题，数据本身的特点会影响工具的选择。目前最流行的几种数据挖掘方法有决策树、神经网络神经网络、遗传算法、概率论和数理统计以及关联规则等 第2页，本讲稿共11页神经网络神经网络v神经网络的基本概念v神经网络的研究方法v神经网络的特征v神经网络缺点v神经网络的应用实例v神经网络商业应用第3页，本讲稿共11页神经网络的概念神经网络的概念v神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据

2、生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。第4页，本讲稿共11页神经网络的研究方法神经网络的研究方法v目前神经网络主要用于两类问题的研究，即：分类和回归。v最常用的有：（1）基于自组织神经网络的数据挖掘 （2）基于模糊神经网络的数据挖掘第5页，本讲稿共11页v 自组织过程是一种无师学习的过程，通过学习来提取一组数据中的重要特征或某种内在的知识，如数据分布的特征等。v 将模糊处理功能引进神经网络之后，不仅可以增加神经网络的输出表达能力而且使系统变得更加稳定，经常用于数据挖掘的

3、模糊神经网络有模糊感知机模型、模糊BP网络、模糊Kohonen聚类网络、模糊推理网络等。第6页，本讲稿共11页驱动数据挖掘驱动数据挖掘v 驱动数据挖掘的神经网络实际上是以神经网络为工具的联机分析技术（OLAP），该技术特别适合于针对某种规则、定理、专家知识等监督或约束下的动态监测监控、预测预报，以及针对事务数据库、动态数据库等的数据挖掘。第7页，本讲稿共11页网络神经的特征网络神经的特征v能较好地模拟人的形象思维v具有大规模并行协同处理能力v具有较强的容错能力和联想能力v具有较强的学习能力v获取知识具有非线性第8页，本讲稿共11页神经网络的缺点神经网络的缺点v分析过程很难理解，分析结果很难解释v数据准备量大，周期长v一个算法对不同的网络结构有不同的性能第9页，本讲稿共11页神经网络的应用实例神经网络的应用实例 信贷申请信贷申请v收集数据：性别，婚姻，子女，职业，收入，月支出，住宅，账户，信用卡，贷款v训练和测试数据：训练神经网络获得弧线加权值，学习集至少100个值。测试100个v转换数据形式：文字变为数字的v选择、训练和检测网络v重复前面，直到满意v神经网络模型应用第10页，本讲稿共11页神经网络商业应用神经网络商业应用v贷款申请v保险欺诈v破产预测v客户关系管理第11页，本讲稿共11页