barriers / 阅读 / 详情

谁有金融数据挖掘,关联规则分析与挖掘的一些介绍啊

2023-06-10 09:23:10
共4条回复
可乐

雨林算法的数据结构:

AVC-set:节点n包含的所有纪录在某个属性上的投影,其中该AVC-set包括了属性的不同值在每个类别上的计数。

AVC-group:一个节点n上所有的AVC -set的集合

AVC-set的所占内存的大小正比于对应属性的不同值个数,AVC-group并不是数据库信息的简单的压缩,它只是提供了建立决策树需要的信息, AVC-group所占用的内存空间远远小于数据库所实际占用的空间。

一般设计方案:

AVC_set

{

//存储属性的各个值

DistinctValue[]

//存储属性各个值在某个类上对应的计数

DistinctValueCountForClassA[]

DistinctValueCountForClassB[]

… …

}

AVC_group

{

//节点n中的每个属性的avc_set

AVC_set[]

}

自顶向下决策树算法

BuildTree(Node m,datapatition D,algorithm decisionTree)

对D使用决策树算法decisionTree得到分裂指标crit(n)

令k为节点n的子节点个数

if(k>0)

建立n的k个子节点c1,…,ck

使用最佳分割将D分裂为D1,…,Dk

for(i=1;i<=k;i++)

BuildTree(ci,Di)

endfor

endif

RainForest 算法框架重新定义的部分:

1a) for 每一个属性的谓词p,寻找最佳的分割

1b) decisionTree.find_best_partitioning(AVC-set of p)

1c) endfor

2a) k= decisionTree.decide_splitting_criterion();//决定最终的分割

雨林算法的常规过程:

建立节点的AVC-group

(通过读取整个原始数据库或者某个分支的数据库表或文件)

选择分裂属性和分裂标准:取决于使用雨林算法框架的具体算法,通过逐一检查AVC-set来选择。

将数据分解到各个子节点:必须读取整个数据集(数据库或文件),将各条数据分解到各个子节点中,此时如果有足够的内存,我们将建立一个或多个子节点的AVC-group

参考资料:李岱 rainforest.ppt 什么是数据挖掘

数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。

编辑本段数据挖掘的起源

为迎接前一节中的这些挑战,来自不同学科的研究者汇集到一起,开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上,在数据挖掘领域达到高潮。特别地是,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。

编辑本段数据挖掘能做什么

1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法):

· 分类 (Classification)

· 估值(Estimation)

· 预言(Prediction)

· 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)

· 聚集(Clustering)

· 描述和可视化(Des cription 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

以上六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;后三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. 分配客户到预先定义的客户分片

注意: 类的个数是确定的,预先定义好的

· 估值(Estimation)

估值与分类类似,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。

· 预言(Prediction)

通常,预言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)

· 聚集(Clustering)

聚集是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚集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(Des cription and Visualization)

是对数据挖掘结果的表示方式。

编辑本段数据挖掘中的关联规则上面算法讲的很清楚了,我来举个例子:

Training data:

Id age income class

1 young 65 G

2 young 15 B

3 young 75 G

4 senior 40 B

5 senior 100 G

6 senior 60 G

AVC set u201eage“ for N1:

value class count

young B 1

young G 2

senior B 1

senior G 2

AVC set u201eincome“ for N1:

value class count

15 B 1

40 B 1

60 G 1

65 G 1

75 G 1

100 G 1

AVC set u201eincome“ for N2:

value class count

15 B 1

65 G 1

75 G 1

AVC set u201eage“ for N2:

value class count

young B 1

young G 2

最后推出雨林: N1

age=young / age=senior

/

N2 N3

最后提醒一点,对于雨林算法,训练样本集不要大于3百万。否则改用SPRINT。

1.什么是关联规则

在描述有关关联规则的一些细节之前,我们先来看一个有趣的故事: "尿布与啤酒"的故事。

在一家超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例,并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析,想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是:"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!经过大量实际调查和分析,揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

按常规思维,尿布与啤酒风马牛不相及,若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析,沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题,以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化,如引入随机采样、并行的思想等,以提高算法挖掘规则的效率;对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题,最近几年已被业界所广泛研究。

2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法

2.1关联规则挖掘的过程

关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets),第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。

关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中,找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言,必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support),以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例,我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度,若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时,则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset,则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset),一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1,直到无法再找到更长的高频项目组为止。

关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则,是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则,在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下,若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度,称此规则为关联规则。例如:经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB,其信赖度可经由公式(2)求得,若信赖度大于等于最小信赖度,则称AB为关联规则。

就沃尔马案例而言,使用关联规则挖掘技术,对交易资料库中的纪录进行资料挖掘,首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值,在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布,啤酒」,满足下列条件,将可接受「尿布,啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布,啤酒)>=5%且Confidence(尿布,啤酒)>=70%。其中,Support(尿布,啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布,啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中,至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此,今后若有某消费者出现购买尿布的行为,超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布,啤酒」关联规则,因为就该超市过去的交易纪录而言,支持了“大部份购买尿布的交易,会同时购买啤酒”的消费行为。

从上面的介绍还可以看出,关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据,则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值),数据的离散化是数据挖掘前的重要环节,离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

2.2关联规则的分类

按照不同情况,关联规则可以进行分类如下:

1.基于规则中处理的变量的类别,关联规则可以分为布尔型和数值型。

布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的,它显示了这些变量之间的关系;而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来,对数值型字段进行处理,将其进行动态的分割,或者直接对原始的数据进行处理,当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如:性别=“女”=>职业=“秘书” ,是布尔型关联规则;性别=“女”=>avg(收入)=2300,涉及的收入是数值类型,所以是一个数值型关联规则。

2.基于规则中数据的抽象层次,可以分为单层关联规则和多层关联规则。

在单层的关联规则中,所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的;而在多层的关联规则中,对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如:IBM台式机=>Sony打印机,是一个细节数据上的单层关联规则;台式机=>Sony打印机,是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。

3.基于规则中涉及到的数据的维数,关联规则可以分为单维的和多维的。

在单维的关联规则中,我们只涉及到数据的一个维,如用户购买的物品;而在多维的关联规则中,要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话,单维关联规则是处理单个属性中的一些关系;多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如:啤酒=>尿布,这条规则只涉及到用户的购买的物品;性别=“女”=>职业=“秘书”,这条规则就涉及到两个字段的信息,是两个维上的一条关联规则。

2.3关联规则挖掘的相关算法

1.Apriori算法:使用候选项集找频繁项集

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。

该算法的基本思想是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递推的方法。

可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库,是Apriori算法的两大缺点。

2.基于划分的算法

Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块,每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集,然后把产生的频集合并,用来生成所有可能的频集,最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存,每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的,可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后,处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈;而另一方面,每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。

3.FP-树频集算法

针对Apriori算法的固有缺陷,J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法:FP-树频集算法。采用分而治之的策略,在经过第一遍扫描之后,把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树(FP-tree),同时依然保留其中的关联信息,随后再将FP-tree分化成一些条件库,每个库和一个长度为1的频集相关,然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候,也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明,FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性,同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。

3.该领域在国内外的应用

3.1关联规则发掘技术在国内外的应用

就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息,银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息,供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示,某个高信用限额的客户更换了地址,这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅,因此会有可能需要更高信用限额,更高端的新信用卡,或者需要一个住房改善贷款,这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候,数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点,同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。

同时,一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘,然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售,也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。

但是目前在我国,“数据海量,信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,却无法发现数据中存在的各种有用的信息,譬如对这些数据进行分析,发现其数据模式及特征,然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣,并可观察金融市场的变化趋势。可以说,关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。

3.2近年来关联规则发掘技术的一些研究

由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂,大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展,将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中,以此丰富关联规则的应用领域,拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系,时态关系,多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面,即扩展经典关联规则能够解决问题的范围,改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。

编辑本段数据挖掘技术实现

在技术上可以根据它的工作过程分为:数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。

·数据的抽取

数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面,未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面,以适应数据仓库本身或数据源的变化,使系统更便于管理和维护。

·数据的存储和管理

数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性,也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多,且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前,许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能,将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。

·数据的展现

在数据展现方面主要的方式有:

查询:实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询;报表:产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表;可视化:用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系;统计:进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析;挖掘:利用数据挖掘等方法,从数据中得到关于数据关系和模式的知识。

编辑本段数据挖掘与数据仓库融合发展

数据挖掘和数据仓库的协同工作,一方面,可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤,提高数据挖掘的效率和能力,确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面,数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。

数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的,其学术研究价值和应用研究前景将是令人振奋的。它是数据挖掘专家、数据仓库技术人员和行业专家共同努力的成果,更是广大渴望从数据库“奴隶”到数据库“主人”转变的企业最终用户的通途。

统计学与数据挖掘

统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。

1.统计学的性质

试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到,但会引来很多异议。相反,我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。

差异之一同上节中最后一段提到的相关,即统计学是一门比较保守的学科,目前有一种趋势是越来越精确。当然,这本身并不是坏事,只有越精确才能避免错误,发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法,我是不同意这个观点的,尽管统计学确实以数学为基础(正如物理和工程也以数学为基础,但没有被认为是数学的分支),但它同其它学科还有紧密的联系。

数学背景和追求精确加强了这样一个趋势:在采用一个方法之前先要证明,而不是象计算机 这

左迁

金融数据挖掘案例教学:

VaR的定义、计算与应用

目前,金融资产市场风险(也包括信用风险和操作风险)的通用度量工具为Value at Risk(VaR,在险价值),在几个巴塞尔协议形成后,用VaR度量金融风险更是受到普遍关注。

建立金融风险的准确的VaR度量很不容易,本案例通过美元指数市场风险VaR度量模型的建立、及不同VaR模型对银行监管资本要求的影响展开研究,通过案例对VaR的定义、计算与应用作较全面的介绍。

一、 VaR的定义

设在某一持有期时金融资产的收益率的分布函数为 ,密度函数为 ,对给定的置信水平 ,在险价值的定义为:

VaR的含义:

VaR是一定置信水平下,一定持有期中,金融资产可能遭受的最大损失。

由于VaR与收益率的分布函数(密度函数)密切相关,特别是与分布函数(密度函数)的尾部性质密切相关,因此VaR模型的准确与否就与我们对金融资产收益率过程的描述的准确与否、特别是与收益率过程的尾部特征的描述的正确与否密切相关。由于这种描述很困难,因此建立准确的VaR模型是很不容易的。

二、单一资产(资产组合)的VaR模型的构建方法

1、 历史模拟法

基本思想:金融资产收益率的变化具有某种稳定性,因此可以用过去的变化情况对未来进行预测。

案例1:

基于历史模拟法的那斯达克指数的VaR模型的构建,取置信水平为0.99与0.95。计算2004年度单位货币的那斯达克指数的每日在险价值,并实际检验模型的预测准确性。

数据:那斯达克指数的每日收盘价的收益率

时间跨度:19850711~20050923共5115个日收益率数据,收益率采用对数收益率。

方法:取300个数据的移动窗口,对每个窗口数据排序后取第3个(第15个)数据作为VaR预测值,窗口移动250次,则可以得到250日中的每日VaR预测值。

Sas程序:初始数据库为sjk

Data a; set sjk ; run;

Data a; modify a; if _n_>300 then remove;

Run;

Proc sort data=a;by r; run;

Data a; modify a; if _n_<3 or _n_>3 then remove; run;

Data b; set c a;run;

Data c; set b; run;

Data sjk; modify sjk; if _n_=1 then remove; run;

历史模拟方法的缺陷分析

VaR模型预测准确性的检验方法(事后检验方法)

置信水平0.99,如果模型准确,则例外发生应该服从 , 的二项分布。如果例外数为 ,只要计算 就可知道模型是否高估风险;只要计算 就可知道模型是否低估风险。

Sas程序

Data a;

X=probbnml(0.01,250,k);

Y=1-probbnml(0.01,250,k-1);run;

历史模拟方法通常存在高估风险价值的缺陷,尤其当显著性水平取的很高时,对银行来说,这会提高监管资本要求。从理论上看,历史模拟法也有很大缺陷。

2、 参数方法

假设 具有某种形式的分布,其中参数需要估计,利用VaR的定义得到VaR预测值。

参数方法建立VaR模型是最常见形式,例如J.P.摩根公司开发的Riskmetrics就是采用参数方法。

首先想到假设收益率服从正态分布,只要估计均值与标准差,就可得到VaR预测值。

如果 ,则

利用正态分布计算在险价值的方法

①、利用移动窗口方法计算每个窗口对应的均值与标准差;

②、利用均值与标准差得到每日的VaR预测值。

③、巴塞尔协议要求用一年的数据计算VaR,我们用一年数据构造移动窗口。

案例2:

基于参数方法和正态分布假设的那斯达克指数的VaR模型的构建,置信水平为0.99与0.95。计算2000年度单位货币的那斯达克指数每日的在险价值,并实际检验模型的预测准确性。

Sas程序(数据库sjk,为简洁起见,只用收益率数据)

Data a; set sjk ; run;

Data a; modify a; if _n_>254 then remove;

Run;

Proc means data=a;

Output out=b mean=mr std(r)=stdr;run;

Data b1; set c b;run;

Data c; set b1; run;

Data sjk; modify sjk; if _n_=1 then remove; run;

Data c1;set c;

Var=2.33*stdr-mr; run;

对模型预测的检验结果:

在252个观测值中有11个例外,模型存在低估市场风险的现象。

那么为什么会出现这样的现象。

3、 金融资产收益率的特征分析

金融资产收益率通常存在两个显著的特征:

①、波动的时变性、或者说波动的集聚性,比较那斯达克指数的收益率图形与正态分布的图形可以明显地看到这一点;

data a; set sjk;z=normal(17);

z1=_n_; run;

由于波动具有时变性,因此正态假设不合适,或者说对标准差的估计方法不合适。比较合理的改进方式是,在估计分布的方差时,近期数据应该具有更大的权重。

J.P.摩根公司采用加权方式估计方差,一般的方差估计表达式为:

即在估计方差时,每个离差具有相同的权重1/254,而J.P.摩根公司采用的方差估计式为:

如在Riskmetrics中取 。

案例3:

建立基于加权正态模型的那斯达克指数的VaR,置信水平为0.99与0.95。计算2000年度单位货币的那斯达克指数每日的在险价值,并检验模型的预测准确性。

原始数据库sjk,均值数据库aa,权重数据库bb

Sas程序(sjk)

Data a; set sjk;run;

Data a; modify a;if _n_>254 then remove;run;

Data a1; set aa; run;

Data a1; modify a1; if _n_>254 then remove; run;

Data c1; merge a a1 bb; run;

Data b1; set c1; r1=q*(r-mr)**2; run;

Proc means data=b1;

Output out=b mean(r1)=mr1; run;

Data c2; set c b; run;

Data c; set c2; run;

Data sjk; modify sjk; if _n_=1 then remove;run;

Data aa; modify aa; if _n_<255 then remove; run;

Data cc; set c; Stdr1=sqrt(254*mr1); run;

检验结果:例外数为7个,模型为“不准确模型”

②、金融资产收益率分布的厚尾性,比较那斯达克指数的收益率数据的经验分布的尾部与正态分布的尾部,可以明显地看到这一点。

Data a; set sjk;

P=probnorm((r+0.000154)/0.0256);run;

利用1999-2001年度的数据,可以看到明显的厚尾现象.

利用参数方法建立VaR模型时,应该考虑两个因素:波动的时变性与厚尾性.

要提高VaR模型的预测准确性,就要采用适当的统计模型来描述收益率的波动特征,模型既要能够反映波动的时变性、又要能够反映波动的厚尾性。

现有研究对前一个特征考虑较多,通常的方式是采用GARCH模型(广义自回归条件异方差模型)来描述收益率过程。

GARCH模型是Bollerslev(1986)提出的,GARCH模型是对ARCH模型的拓展。假设收益率服从 阶自回归模型,即

Bollerslev对 的假设是

。GARCH模型可用较少的参数捕捉方差的缓慢变化。

在建立VaR模型时,通常采用的是GARCH(1,1)模型,其形式为

许多研究者在建立描述收益率的统计模型过程中,假设 ,甚至假设 ,这是不合适的(方差过程设置错误不会影响均值过程,而均值过程设置错误会影响方差过程)。因此,应该首先需考虑均值过程,再考虑方差过程。

许多实证研究显示,采用GARCH(1,1)模型描述收益率过程可以提高VaR的预测精度,这是因为与正态假设相比,GARCH(1,1)模型能够更好地描述收益率过程,但是实证研究同时发现,当置信水平较高时(如0.99),采用GARCH(1,1)模型建立的VaR模型仍然存在低估风险的现象。

原因分析:事件风险造成价格的暴涨暴跌,这是波动过程出现厚尾现象的重要原因,而GARCH(1,1)模型不能反映由事件风险造成的暴涨暴跌,因此不能完全反映厚尾现象,这就造成模型对风险的低估。

波动过程不是由一个统计模型描述,而是由两个模型所描述——体制转换模型。

对收益率数据的自相关-偏自相关分析的方法

sas程序

proc autoreg data=a;

model r=t / dw=10 dwprob; run;

也可以采用Eviews软件进行分析

quick/series tatistics/corrlogram

GARCH模型参数估计方法

Quick/estimation equation /

选择ARCH,输入被解释变量名,/options

选择Heteroskedasticity 可得到稳健的标准差

连续计算GARCH模型中的时变的方差

sas程序

data b; set a;z=w+a1*x+b1*lag(y);run;

data b; modify b;if _n_<2 or _n_>2 then remove; run;

data b1; set c b; run;

data c; set b1; run;

data b1; set b; y=z; run;

data b; set b1; run;

data a; modify a; if _n_<3 then remove; run;

data b1; set b a; run;

data a; set b1; run;

注意:数据库为A,结构为

对于 可按照 计算

补充知识: ARCH与GARCH模型

一、 阶自回归模型

随机过程可分为平稳过程与非平稳过程。平稳过程的均值、协方差不随时间变化。自回归模型是对平稳过程产生的时间序列进行建模的方法。

1、 阶自回归模型

有效市场假设 是独立过程,实际上 存在自相关性,如果存在 阶自相关, 可用如下形式表示:

其中 与 相互独立、服从独立同分布的正态分布。

2、移动平均模型

如果 为它的当前与前期随机误差项的线性函数,即

则称时间序列 为移动平均序列。

3、自回归移动平均过程

4、自相关与偏自相关

对时间序列进行建模,首先需判断其服从什么过程。这就涉及自相关、偏自相关的概念,k阶自相关系数定义为:

k阶偏自相关系数的定义:

偏自相关是指在给定 的条件下, 与 的条件相关关系。其计算式为:

, 。

二、模型的识别

1、自回归模型的识别

自回归模型 的偏自相关系数是 步截尾的,而其自相关系数则呈指数或正弦波衰减,具有拖尾性;

平均移动模型 的自相关系数是 步截尾的,而其偏自相关系数则呈指数或正弦波衰减,具有拖尾性。

自回归平均移动过程的自相关系数、偏自相关系数均呈指数或正弦波衰减,具有拖尾性。

2、模型识别的例

利用2002年度美元指数收盘价的对数收益率数据a1、2002年度那斯达克指数收盘价的对数收益率数据b1分别判断其所满足的模型。

计算自相关系数、偏相关系数的Eviews方法:

quick / series statistics / correlogram / r

利用GDP数据c1进行模型识别

由于其一阶自相关系数、前二阶的偏自相关系数显著地不等于零,可建立自回归移动平均模型ARMA(2,1)。即

ARMA(2,1)模型参数估计的Eviews方法

Qick/Estimate Equation/rr ar(1) ar(2) ma(1)

注意在时间序列模型分析中,对参数的t检验不像一般回归模型中那样重要,主要是考虑模型整体的拟合效果。

三、ARCH与GARCH模型

在自回归模型中假设时间序列由平稳过程产生,即产生时间序列的随机过程具有不随时间变化的均值与标准差。实际上,由于金融资产收益率具有波动的时变性,即产生时间序列的随机过程的二阶矩随时间而变化,因而随机过程不是一个平稳过程,不适合直接采用以上的分析方法。现在需要建立自回归条件异方差模型(ARCH模型)和广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)。

1、ARCH模型

该过程由Engle(1982)发展起来,目的是解决随时间而变化的方差问题。它经常用于对金融资产的收益率的波动性进行建模。假设收益率服从 阶自回归模型,即

服从均值为0,方差为 的正态分布, 取决于 过去值的平方。 阶自回归条件异方差模型ARCH( )的形式

其中 为未知的正系数。

在ARCH模型中, 随时间而变化,如果近期平方误差很大,则当前平方误差也会较大,即 为较大;反之,如果近期平方误差很小,在当前平方误差也会较小;通过这种方式表示波动的集聚性。

2、GARCH模型

Bollerslev(1986)提出的GARCH模型扩展了ARCH模型,假设收益率服从 阶自回归模型,即

Bollerslev对 的假设是

与ARCH模型相比,GARCH模型可以利用更少的参数捕捉到方差的缓慢变化。

从理论上讲,由于不同金融资产收益率的波动布变性不同,因此某种资产收益率究竟服从哪种GARCH也需要进行判别,实际上,很多金融资产的收益率服从GARCH(1,1)模型,即 。

注意这个式子表明,第t天的方程 由第t-1天的二个值 决定,其中残差 的估计值为

而 可递推得到。特别地有 。利用这样的方式计算方差,实际上隐含着假设,方差的波动方式在训练时期与计算时期是一致的。

由于在对收益率建立GARCH(1,1)模型时,自回归模型的准确设置与否会直接影响到GARCH模型的参数估计,因此必须正确建立均值过程再建立方差过程。

3、GARCH模型的参数估计方法

如果金融资产的收益率服从p阶自回归及GARCH(1,1)过程,则Eviews方式为

quik / Estimate Equation

例: n1给出那斯达克收盘价的对数数据,试用适当的方式建立模型。

解:股票市场一般服从随机游走过程,但是其方差具有波动性,因此lp lp(-1)

出的哪本《金融数据挖掘》你也买来自己看看

wio
* 回复内容中包含的链接未经审核,可能存在风险,暂不予完整展示!
接分啦。。。找到一篇不错的文章
楼主看下,参考资料:http://blog.c**.net/ctu_85/archive/2008/09/16/2937486.aspx
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets),第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中,找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言,必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support),以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例,我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度,若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时,则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset,则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset),一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1,直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则,是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则,在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下,若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度,称此规则为关联规则。例如:经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB,其信赖度可经由公式(2)求得,若信赖度大于等于最小信赖度,则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言,使用关联规则挖掘技术,对交易资料库中的纪录进行资料挖掘,首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值,在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布,啤酒」,满足下列条件,将可接受「尿布,啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布,啤酒)>=5%且Confidence(尿布,啤酒)>=70%。其中,Support(尿布,啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布,啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中,至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此,今后若有某消费者出现购买尿布的行为,超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布,啤酒」关联规则,因为就该超市过去的交易纪录而言,支持了“大部份购买尿布的交易,会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出,关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据,则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值),数据的离散化是数据挖掘前的重要环节,离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况,关联规则可以进行分类如下:
1.基于规则中处理的变量的类别,关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的,它显示了这些变量之间的关系;而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来,对数值型字段进行处理,将其进行动态的分割,或者直接对原始的数据进行处理,当然
豆豆staR
* 回复内容中包含的链接未经审核,可能存在风险,暂不予完整展示!
去看看http://baike.b***.com/view/7893.htm
希望对你有帮助

相关推荐

关联算法

关联, 指的是关联分析, 这里引用百度百科的定义. 通过关联分析, 可以挖掘出"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则, 比如说"面包=>牛奶", 其中面包被称为规则的前项, 而牛奶则被称为规则的后项. 常用于关联分析的算法有Apriori算法, FP-growth算法, Eclat算法, 灰色关联法等, 下面将着重介绍Apriori算法. 在介绍Apriori算法之前, 我们先来了解几个概念: 1.事务: 一条交易记录称为一个事务 2.项: 交易中的每一个物品称为一个项 3.项集: 包含0个或多个项的集合 4.支持度计数: 项集在所有事务中出现的次数. 5.支持度: 支持度计数除于总的事务数. 6.频繁项集: 支持度大于等于某个阀值的项集. 关联规则的挖掘通常分为两步: 第一步, 找出所有的频繁项集; 第二步, 由频繁项集产生强关联规则. 而Apriori算法则是挖掘频繁项集的基本算法. 可以看到以上每个过程均需要扫描一次数据, 为了提高频繁项集逐层迭代产生的效率, 需要利用一条重要性质, 其称为先验性质: 当然, 非频繁项集的所有超集也一定是非频繁的. 将先验性质应用到Apriori算法中就是将之前的过程分为两大部分, 连接步和剪枝步. 连接步: 连接步的目的是产生候选项集. 剪枝步: 应用先验性质对候选项集进行筛选, 将不满足先验性质的候选项集剔除, 再进而根据最小支持度找出频繁项集, 这样可以有效缩短计算量. 关联分析的目标是找出强关联规则, 因此这里的关联规则是指强关联规则, 我们把满足最小支持度和最小置信度的规则称为强关联规则. 对于规则A=>B, 置信度的计算公式就是项集{A, B}的支持度计数除于项集{A}的支持度计数. 优点: 简单, 易理解, 对数据要求低 缺点: 容易产生过多的候选项集, I/O负载大.
2023-06-10 08:44:021

用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序,完整有详细注解

代码
2023-06-10 08:44:262

如果有104个频繁1-项集,则Apriori算法需要产生多达107个候选2-项集,并累计和检查他们的频繁性。

你是想问为什么2^100 = 10^30吗?因为2^10=1024,约等于10^3。所以2^100=(2^10)^10=(10^3)^10=10^30
2023-06-10 08:45:071

在做数据挖掘的Apriori算法,请问如何把数据集mushroom放入mysql数据库中

你的数据还在么
2023-06-10 08:45:152

设c是apriori算法产生的ck中的一个候选项集.在剪枝步,需要检查多少个长度为

2 FAA算法思想   2.1 链表数组定义及生成算法。链表数组定义:数组为n个指针的一维数组P[n],对应数据库中的频繁项I1,I2,…,In,对应数组长度n为数据库中频繁项的数量。结点为事务结点,分为事务域、计数域和指针域。事务域是以频繁项为后缀的事务编码。计数域是该事务编码的数量,指针域是指向下一结点的指针。   编码方法:设数据库中有n个频繁项I1,I2,…,In。事务t的编码就是长度为n的0、1位串。在t中出现的项,其相应位置用1表示,否则填0。例如,有四个频繁项a,b,c,d。那么,一个包含a和c的事务就被映射为1010。   链表数组的构造过程如下:(1)扫描事务数据库,产生所有频繁1-项集及支持度计数,依据支持度计数降序排列,生成FI-List。(2)再次扫描数据库,将每条记录中不满足最小支持度计数的项删除,并将剩余项按照FI-List重新排序。设形成的新序列为{m1,m2, …,mn},依次取出序列中的前k(1≤k≤n)项组成子序列{m1,m2, …,mk},对每个子序列进行编码并建立一个与之对应的事务结点,并按照子序列中最后一项追加到P[n]中相应链上。
2023-06-10 08:45:221

??? Error: File: C:MATLAB7workapriori.m Line: 1 Column: 24 Missing MATLAB operator.

第24列是(D,2)里面的2那个位置,你看看有没有问题或者是不是漏了后面的小括号?
2023-06-10 08:45:422

apriori算法的时空复杂度是多少?

遗传算法其实就是二重迭代,时间复杂度不超过n平方空间复杂度自己计算吧
2023-06-10 08:45:491

应用SPSS Clementine分析处方间的关联规则,为什么web图中的关联规律与Apriori 算出来的关联规则不一致?

两者算法公式有区别的
2023-06-10 08:45:571

大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作

首先我由各种编程语言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,网络编程等我又一定的数学基础——高数,线代,概率论,统计学等我又一定的算法基础——经典算法,神经网络,部分预测算法,群智能算法等但这些目前来讲都不那么重要,但慢慢要用到Step 1:大数据理论,方法和技术大数据理论——啥都不说,人家问你什么是大数据时,你能够讲到别人知道什么是大数据大数据方法——然后别人问你,那怎么实现呢?嗯,继续讲:说的是方法(就好像归并排序算法:分,并)。到目前外行人理解无障碍大数据技术——多嘴的人继续问:用的技术。这阶段只是基础,不涉及任何技术细节,慢慢看慢慢总结,积累对“大数据”这个词的理解。Step 2:大数据思维Bang~这是继Step 1量变发展而来的质变:学了那么久“大数据”,把你扔到制造业,你怎么办?我想,这就是“学泛”的作用吧,并不是学到什么具体东西,而是学到了对待事物的思维。----------------------------------------------------------------------以下阶段我还没开始=_=,不好误导大家Step 3:大数据技术基础Step 4:大数据技术进阶Step 5:打实战Step 6:大融合
2023-06-10 08:46:182

用R语言进行关联分析

用R语言进行关联分析关联是两个或多个变量取值之间存在的一类重要的可被发现的某种规律性。关联分析目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系,描述数据之间的密切度。几个基本概念1. 项集这是一个集合的概念,在一篮子商品中的一件消费品即为一项(Item),则若干项的集合为项集,如{啤酒,尿布}构成一个二元项集。2. 关联规则一般记为的形式,X为先决条件,Y为相应的关联结果,用于表示数据内隐含的关联性。如:,表示购买了尿布的消费者往往也会购买啤酒。关联性强度如何,由三个概念——支持度、置信度、提升度来控制和评价。例:有10000个消费者购买了商品,其中购买尿布1000个,购买啤酒2000个,购买面包500个,同时购买尿布和面包800个,同时购买尿布和面包100个。3. 支持度(Support)支持度是指在所有项集中{X, Y}出现的可能性,即项集中同时含有X和Y的概率:该指标作为建立强关联规则的第一个门槛,衡量了所考察关联规则在“量”上的多少。通过设定最小阈值(minsup),剔除“出镜率”较低的无意义规则,保留出现较为频繁的项集所隐含的规则。设定最小阈值为5%,由于{尿布,啤酒}的支持度为800/10000=8%,满足基本输了要求,成为频繁项集,保留规则;而{尿布,面包}的支持度为100/10000=1%,被剔除。4. 置信度(Confidence)置信度表示在先决条件X发生的条件下,关联结果Y发生的概率:这是生成强关联规则的第二个门槛,衡量了所考察的关联规则在“质”上的可靠性。相似的,我们需要对置信度设定最小阈值(mincon)来实现进一步筛选。具体的,当设定置信度的最小阈值为70%时,置信度为800/1000=80%,而的置信度为800/2000=40%,被剔除。5. 提升度(lift)提升度表示在含有X的条件下同时含有Y的可能性与没有X这个条件下项集中含有Y的可能性之比:该指标与置信度同样衡量规则的可靠性,可以看作是置信度的一种互补指标。R中Apriori算法算法步骤:1. 选出满足支持度最小阈值的所有项集,即频繁项集;2. 从频繁项集中找出满足最小置信度的所有规则。> library(arules) #加载arules包> click_detail =read.transactions("click_detail.txt",format="basket",sep=",",cols=c(1)) #读取txt文档(文档编码为ANSI)> rules <- apriori(click_detail, parameter =list(supp=0.01,conf=0.5,target="rules")) #调用apriori算法> rulesset of419 rules> inspect(rules[1:10]) #查看前十条规则解释1) library(arules):加载程序包arules,当然如果你前面没有下载过这个包,就要先install.packages(arules)2) click_detail =read.transactions("click_detail.txt",format="basket",sep=",",cols=c(1)):读入数据read.transactions(file, format =c("basket", "single"), sep = NULL,cols = NULL, rm.duplicates =FALSE, encoding = "unknown")file:文件名,对应click_detail中的“click_detail.txt”format:文件格式,可以有两种,分别为“basket”,“single”,click_detail.txt中用的是basket。basket: basket就是篮子,一个顾客买的东西都放到同一个篮子,所有顾客的transactions就是一个个篮子的组合结果。如下形式,每条交易都是独立的。文件形式:item1,item2item1item2,item3读入后:items 1 {item1,item2}2 {item1}3 {item2,item3}single: single的意思,顾名思义,就是单独的交易,简单说,交易记录为:顾客1买了产品1, 顾客1买了产品2,顾客2买了产品3……(产品1,产品2,产品3中可以是单个产品,也可以是多个产品),如下形式:trans1 item1trans2 item1trans2 item2读入后:items transactionID1 {item1} trans12 {item1, item2} trans2sep:文件中数据是怎么被分隔的,默认为空格,click_detail里面用逗号分隔cols:对basket, col=1,表示第一列是数据的transaction ids(交易号),如果col=NULL,则表示数据里面没有交易号这一列;对single,col=c(1,2)表示第一列是transaction ids,第二列是item idsrm.duplicates:是否移除重复项,默认为FALSEencoding:写到这里研究了encoding是什么意思,发现前面txt可以不是”ANSI”类型,如果TXT是“UTF-8”,写encoding=”UTF-8”,就OK了.3) rules <- apriori(click_detail,parameter = list(supp=0.01,conf=0.5,target="rules")):apriori函数apriori(data, parameter = NULL, appearance = NULL, control = NULL)data:数据parameter:设置参数,默认情况下parameter=list(supp=0.1,conf=0.8,maxlen=10,minlen=1,target=”rules”)supp:支持度(support)conf:置信度(confidence)maxlen,minlen:每个项集所含项数的最大最小值target:“rules”或“frequent itemsets”(输出关联规则/频繁项集)apperence:对先决条件X(lhs),关联结果Y(rhs)中具体包含哪些项进行限制,如:设置lhs=beer,将仅输出lhs含有beer这一项的关联规则。默认情况下,所有项都将无限制出现。control:控制函数性能,如可以设定对项集进行升序sort=1或降序sort=-1排序,是否向使用者报告进程(verbose=F/T)补充通过支持度控制:rules.sorted_sup = sort(rules, by=”support”)通过置信度控制:rules.sorted_con = sort(rules, by=”confidence”)通过提升度控制:rules.sorted_lift = sort(rules, by=”lift”)Apriori算法两步法:1. 频繁项集的产生:找出所有满足最小支持度阈值的项集,称为频繁项集;2. 规则的产生:对于每一个频繁项集l,找出其中所有的非空子集;然后,对于每一个这样的子集a,如果support(l)与support(a)的比值大于最小可信度,则存在规则a==>(l-a)。频繁项集产生所需要的计算开销远大于规则产生所需的计算开销频繁项集的产生几个概念:1, 一个包含K个项的数据集,可能产生2^k个候选集 2,先验原理:如果一个项集是频繁的,则它的所有子集也是频繁的(理解了频繁项集的意义,这句话很容易理解的);相反,如果一个项集是非频繁的,则它所有子集也一定是非频繁的。 3基于支持度(SUPPORT)度量的一个关键性质:一个项集的支持度不会超过它的子集的支持度(很好理解,支持度是共同发生的概率,假设项集{A,B,C},{A,B}是它的一个自己,A,B,C同时发生的概率肯定不会超过A,B同时发生的概率)。上面这条规则就是Apriori中使用到的,如下图,当寻找频繁项集时,从上往下扫描,当遇到一个项集是非频繁项集(该项集支持度小于Minsup),那么它下面的项集肯定就是非频繁项集,这一部分就剪枝掉了。一个例子(百度到的一个PPT上的):当我在理解频繁项集的意义时,在R上简单的复现了这个例子,这里采用了eclat算法,跟apriori应该差不多:代码:item <- list(c("bread","milk"),c("bread","diaper","beer","eggs"),c("milk","diaper","beer","coke"),c("bread","milk","diaper","beer"),c("bread","milk","diaper","coke"))names(item) <- paste("tr",c(1:5),sep = "")itemtrans <- as(item,"transactions") #将List转为transactions型rules = eclat(trans,parameter = list(supp = 0.6,target ="frequent itemsets"),control = list(sort=1))inspect(rules) #查看频繁项集运行后结果:>inspect(rules)items support1{beer, diaper} 0.62{diaper, milk} 0.63{bread, diaper} 0.64{bread, milk} 0.65{beer} 0.66{milk} 0.87{bread} 0.88{diaper} 0.8以上就是该例子的所有频繁项集,然后我发现少了{bread,milk,diaper}这个项集,回到例子一看,这个项集实际上只出现了两次,所以是没有这个项集的。规则的产生每个频繁k项集能产生最多2k-2个关联规则将项集Y划分成两个非空的子集X和Y-X,使得X ->Y-X满足置信度阈值定理:如果规则X->Y-X不满足置信度阈值,则X"->Y-X"的规则一定也不满足置信度阈值,其中X"是X的子集Apriori按下图进行逐层计算,当发现一个不满足置信度的项集后,该项集所有子集的规则都可以剪枝掉了。
2023-06-10 08:46:251

悬赏R语言作业答案

所以。。问题在哪?
2023-06-10 08:46:332

linux 下运行gamit的问题

1、所有的环境变量都是为了被程序使用的,如果你的环境变量不被使用,那么他就是多余的。PATH 变量会被 bash 使用(也就是当前的命令行解释程序),所以他就不是多余的。你的 HELP_DIR 也会被后面的 gamit 使用,所以他也不是多余的。系统环境变量和用户自定义的环境变量的区别就是他是不是被系统级别的程序使用。对于用户来说没有必要分的这么细,只要这个变量有用,那么就应该设置他。2、PATH 变量是用来保存特殊数据的,不是用来运行的。3、HELP_DIR 设为 /home/gamit/ 试试。或者干脆不设置试试。PS:gamit 是啥?----------------IOSTAT error 2 occurred opening /home/gamit/helpgapr_to_l.hlp in gapr_to_l/globk aprioriWARNING:080725:2156:16.0 GAPR_TO_L/gapr_to_l/globk apriori: IOSTAT error opening file /home/gamit/helpgapr_to_l.hlp ERROR 2貌似 help 相关的文件不在 help 子目录下面
2023-06-10 08:46:411

机器学习有哪些算法

一张图为您展示机器学习算法想要体验上面展示的机器学习算法吗?TempoAI可以免费申请试用,即刻上手体验以上算法
2023-06-10 08:46:521

on alarm中文翻译

I can only express puzzlement that borders on alarm 我只能感到无限惊奇了 Shipbuilding - grade on alarms 造船.警报等级 Use a properly installed burglar alarm system fitted by a reputable pany . ( see also the advice on alarm systems ) 委托信誉良好的公司妥善安装防盗警钟系统(请参阅警钟系统) 。 " our earth is on alarming rate and the world is running up an ecological debt , " continued dr alan leung 梁博士续道:我们的地球已经徘徊警界线边缘,全球的生态耗用亦愈见债台高筑。 Leds have been used for years in displays that require only pmited resolution and color , such as found on alarm clocks and microwave ovens 多年来led已用于分辨率和色彩要求不高的显示器中,如闹钟和微波炉上的显示器。 Firstly the prediction problem is tranformed to a machine learning problem , then samples are formed by spding windows on alarm sequence to train svm , thus the prediction model for a given alarm is estabpshed 首先把告警预测问题转化成机器学习问题,然后通过在告警序列上滑动窗口形成样本去训练支持向量机,从而建立对某种特定告警的预测模型。 While apriori algorithm is used for datamining on alarm data , it will generate large number of candidate frequent itemsets . to avoid this weakness , we describe and extend fp _ growth algorithm in association rule discovery in alarm data . new algorithm is more scalable and effective 针对apriori算法在告警数据中发现关联规则时需产生大量侯选频繁项目集的不足,提出在告警关联规则挖掘采用fp _ growth算法,同时扩展了fp _ growth算法,使之更具伸缩性,同时效率上有所改进。 Georgiana had the highest opinion in the world of epzabeth ; though at first she often pstened with an astonishment bordering on alarm at her pvely , sportive , manner of talking to her brother . he , who had always inspired in herself a respect which almost overcame her affection , she now saw the object of open pleasantry 乔治安娜非常推崇伊丽莎白,不过,开头看到嫂嫂跟哥哥谈起话来,那么活泼调皮,她不禁大为惊讶,几乎有些担心,因为她一向尊敬哥哥,几乎尊敬得超过了手足的情份,想不到现在他竟成为公开打趣的对象。
2023-06-10 08:47:401

人工智能算法简介

人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力,算法作为其中之一,是非常重要的,那么人工智能都会涉及哪些算法呢?不同算法适用于哪些场景呢? 一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-supervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)四大类。 常见的监督学习算法包含以下几类: (1)人工神经网络(Artificial Neural Network)类:反向传播(Backpropagation)、波尔兹曼机(Boltzmann Machine)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network)、Hopfield网络(hopfield Network)、多层感知器(Multilyer Perceptron)、径向基函数网络(Radial Basis Function Network,RBFN)、受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine)、回归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、自组织映射(Self-organizing Map,SOM)、尖峰神经网络(Spiking Neural Network)等。 (2)贝叶斯类(Bayesin):朴素贝叶斯(Naive Bayes)、高斯贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)、多项朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes)、平均-依赖性评估(Averaged One-Dependence Estimators,AODE) 贝叶斯信念网络(Bayesian Belief Network,BBN)、贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)等。 (3)决策树(Decision Tree)类:分类和回归树(Classification and Regression Tree,CART)、迭代Dichotomiser3(Iterative Dichotomiser 3, ID3),C4.5算法(C4.5 Algorithm)、C5.0算法(C5.0 Algorithm)、卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detection,CHAID)、决策残端(Decision Stump)、ID3算法(ID3 Algorithm)、随机森林(Random Forest)、SLIQ(Supervised Learning in Quest)等。 (4)线性分类器(Linear Classifier)类:Fisher的线性判别(Fisher"s Linear Discriminant) 线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)、多项逻辑回归(Multionmial Logistic Regression)、朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)、感知(Perception)、支持向量机(Support Vector Machine)等。 常见的无监督学习类算法包括: (1) 人工神经网络(Artificial Neural Network)类:生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN),前馈神经网络(Feedforward Neural Network)、逻辑学习机(Logic Learning Machine)、自组织映射(Self-organizing Map)等。 (2) 关联规则学习(Association Rule Learning)类:先验算法(Apriori Algorithm)、Eclat算法(Eclat Algorithm)、FP-Growth算法等。 (3)分层聚类算法(Hierarchical Clustering):单连锁聚类(Single-linkage Clustering),概念聚类(Conceptual Clustering)等。 (4)聚类分析(Cluster analysis):BIRCH算法、DBSCAN算法,期望最大化(Expectation-maximization,EM)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)、K-means算法、K均值聚类(K-means Clustering)、K-medians聚类、均值漂移算法(Mean-shift)、OPTICS算法等。 (5)异常检测(Anomaly detection)类:K最邻近(K-nearest Neighbor,KNN)算法,局部异常因子算法(Local Outlier Factor,LOF)等。 常见的半监督学习类算法包含:生成模型(Generative Models)、低密度分离(Low-density Separation)、基于图形的方法(Graph-based Methods)、联合训练(Co-training)等。 常见的强化学习类算法包含:Q学习(Q-learning)、状态-行动-奖励-状态-行动(State-Action-Reward-State-Action,SARSA)、DQN(Deep Q Network)、策略梯度算法(Policy Gradients)、基于模型强化学习(Model Based RL)、时序差分学习(Temporal Different Learning)等。 常见的深度学习类算法包含:深度信念网络(Deep Belief Machines)、深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks)、深度递归神经网络(Deep Recurrent Neural Network)、分层时间记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)、深度波尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine,DBM)、栈式自动编码器(Stacked Autoencoder)、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)等。 二、按照解决任务的不同来分类,粗略可以分为二分类算法(Two-class Classification)、多分类算法(Multi-class Classification)、回归算法(Regression)、聚类算法(Clustering)和异常检测(Anomaly Detection)五种。 1.二分类(Two-class Classification) (1)二分类支持向量机(Two-class SVM):适用于数据特征较多、线性模型的场景。 (2)二分类平均感知器(Two-class Average Perceptron):适用于训练时间短、线性模型的场景。 (3)二分类逻辑回归(Two-class Logistic Regression):适用于训练时间短、线性模型的场景。 (4)二分类贝叶斯点机(Two-class Bayes Point Machine):适用于训练时间短、线性模型的场景。(5)二分类决策森林(Two-class Decision Forest):适用于训练时间短、精准的场景。 (6)二分类提升决策树(Two-class Boosted Decision Tree):适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景 (7)二分类决策丛林(Two-class Decision Jungle):适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。 (8)二分类局部深度支持向量机(Two-class Locally Deep SVM):适用于数据特征较多的场景。 (9)二分类神经网络(Two-class Neural Network):适用于精准度高、训练时间较长的场景。 解决多分类问题通常适用三种解决方案:第一种,从数据集和适用方法入手,利用二分类器解决多分类问题;第二种,直接使用具备多分类能力的多分类器;第三种,将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。 常用的算法: (1)多分类逻辑回归(Multiclass Logistic Regression):适用训练时间短、线性模型的场景。 (2)多分类神经网络(Multiclass Neural Network):适用于精准度高、训练时间较长的场景。 (3)多分类决策森林(Multiclass Decision Forest):适用于精准度高,训练时间短的场景。 (4)多分类决策丛林(Multiclass Decision Jungle):适用于精准度高,内存占用较小的场景。 (5)“一对多”多分类(One-vs-all Multiclass):取决于二分类器效果。 回归 回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同,其他方法与分类问题类似。我们将定量输出,或者连续变量预测称为回归;将定性输出,或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有: (1)排序回归(Ordinal Regression):适用于对数据进行分类排序的场景。 (2)泊松回归(Poission Regression):适用于预测事件次数的场景。 (3)快速森林分位数回归(Fast Forest Quantile Regression):适用于预测分布的场景。 (4)线性回归(Linear Regression):适用于训练时间短、线性模型的场景。 (5)贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression):适用于线性模型,训练数据量较少的场景。 (6)神经网络回归(Neural Network Regression):适用于精准度高、训练时间较长的场景。 (7)决策森林回归(Decision Forest Regression):适用于精准度高、训练时间短的场景。 (8)提升决策树回归(Boosted Decision Tree Regression):适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。 聚类 聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性,并把数据源分类到不同的簇中。 (1)层次聚类(Hierarchical Clustering):适用于训练时间短、大数据量的场景。 (2)K-means算法:适用于精准度高、训练时间短的场景。 (3)模糊聚类FCM算法(Fuzzy C-means,FCM):适用于精确度高、训练时间短的场景。 (4)SOM神经网络(Self-organizing Feature Map,SOM):适用于运行时间较长的场景。 异常检测 异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志,有时也称为偏差检测。 异常检测看起来和监督学习问题非常相似,都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断,但是实际上两者的区别非常大,因为异常检测中的正样本(异常点)非常小。常用的算法有: (1)一分类支持向量机(One-class SVM):适用于数据特征较多的场景。 (2)基于PCA的异常检测(PCA-based Anomaly Detection):适用于训练时间短的场景。 常见的迁移学习类算法包含:归纳式迁移学习(Inductive Transfer Learning) 、直推式迁移学习(Transductive Transfer Learning)、无监督式迁移学习(Unsupervised Transfer Learning)、传递式迁移学习(Transitive Transfer Learning)等。 算法的适用场景: 需要考虑的因素有: (1)数据量的大小、数据质量和数据本身的特点 (2)机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么? (3)可以接受的计算时间是什么? (4)算法精度要求有多高? ———————————————— 原文链接: https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769
2023-06-10 08:47:481

关联规则挖掘与分类规则挖掘的区别和联系

  摘要 本文介绍关联规则挖掘研究情况提关联规则类些典型算进行析评[1]价指传统关联规则衡量标准足归纳关联规则价值衡量展望关联规则挖掘未研究向  关键词 数据挖掘关联规则频集OLAP  1引言  数据挖掘(Data Mining)称数据库知识发现(Knowledge Discovery in Database)近几已数据库界所广泛研究其关联规则(Association Rules)挖掘重要问题    关联规则发现交易数据库同商品(项)间联系些规则找顾客购买行模式购买某商品购买其商品影响发现规则应用于商品货架设计、货存安排及根据购买模式用户进行类  Agrawal等于1993[1]首先提挖掘顾客交易数据库项集间关联规则问题诸研究员关联规则挖掘问题进行量研究工作包括原算进行优化引入随机采、并行思想等提高算挖掘规则效率;关联规则应用进行推广  近独立于Agrawal频集工作[18,19]避免频集些缺陷探索挖掘关联规则新同随着OLAP技术熟应用OLAP关联规则结合[20,21]重要向些工作[6]注重于挖掘模式价值进行评估提模型建议些值考虑研究向  本文第二部关联规则基本概念介绍提关联规则类;第三部挖掘算介绍经典apriori始描述该算优化拓展接着讲述脱离apriori算层、维关联规则挖掘;第四部归纳关联规则价值衡量主要两面进行考虑:系统客观层面用户主观层面;展望关联规则挖掘未研究向    2关联规则基本概念  2.1基本概念问题描述  设I={i1, i2,…, im}二进制文字集合其元素称项(item)记D交易(transaction)T集合交易T项集合并且TíI 应每交易唯标识交易号记作TID设XI项集合XíT称交易T包含X  关联规则形XTY蕴涵式XìI, YìI并且X?Y=F规则XTY交易数据库D支持度(support)交易集包含XY交易数与所交易数比记support(XTY)即  support(XTY)=|{T:XèYíTT?D}|/|D|  规则XTY交易集信度(confidence)指包含XY交易数与包含X交易数比记confidence(XTY)即  confidence(XTY)=|{T: XèYíTT?D}|/|{T:XíTT?D}|  给定交易集D挖掘关联规则问题产支持度信度别于用户给定支持度(minsupp)信度(minconf)关联规则    2.2 关联规则种类  我关联规则按同情况进行类:    1. 基于规则处理变量类别关联规则布尔型数值型  布尔型关联规则处理值都离散、种类化显示些变量间关系;数值型关联规则维关联或层关联规则结合起数值型字段进行处理其进行态割或者直接原始数据进行处理数值型关联规则包含种类变量    例:性别==>职业=秘书 布尔型关联规则;性别==>avg(收入)=2300涉及收入数值类型所数值型关联规则    2. 基于规则数据抽象层单层关联规则层关联规则    单层关联规则所变量都没考虑现实数据具同层;层关联规则数据层性已经进行充考虑    例:IBM台式机=>Sony打印机细节数据单层关联规则;台式机=>Sony打印机较高层细节层间层关联规则    3. 基于规则涉及数据维数关联规则单维维    单维关联规则我涉及数据维用户购买物品;维关联规则要处理数据涉及维换另句单维关联规则处理单属性些关系;维关联规则处理各属性间某些关系    例:啤酒=>尿布条规则涉及用户购买物品;性别==>职业=秘书条规则涉及两字段信息两维条关联规则        给关联规则类面析程我考虑某具体适用于哪类规则挖掘某类规则用哪些同进行处理    3.关联规则挖掘算  3.1经典频集  Agrawal等于1993[1]首先提挖掘顾客交易数据库项集间关联规则问题其核基于频集理论递推诸研究员关联规则挖掘问题进行量研究工作包括原算进行优化引入随机采、并行思想等提高算挖掘规则效率;提各种变体泛化关联规则、周期关联规则等关联规则应用进行推广    3.1.1核算  Agrawal等[1]1993设计基本算提挖掘关联规则重要 — 基于两阶段频集思想关联规则挖掘算设计解两问题:    1) 找所支持度于支持度项集(Itemset)些项集称频集(Frequent Itemset)    2) 使用第1步找频集产期望规则    第2步相简单点给定频集Y=I1I2...Ikk32Ij∈I产包含集合{I1I2...Ik}项所规则(k条)其每条规则右部项(即形[Y-Ii]TIi"1£i£k)采用[4]规则定义旦些规则些于用户给定信度规则才留于规则右部含两项规则其工作进行研究本文面考虑种情况    所频集使用递推其核思想:    (1) L1 = {large 1-itemsets};    (2) for (k=2; Lk-11F; k++) do begin    (3) Ck=apriori-gen(Lk-1); //新候选集    (4) for all transactions t?D do begin    (5) Ct=subset(Ck,t); //事务t包含候选集    (6) for all candidates c? Ct do    (7) c.count++;    (8) end    (9) Lk={c? Ck |c.count3minsup}    (10) end    (11) Answer=èkLk;    首先产频繁1-项集L1频繁2-项集L2直某r值使Lr空算停止第k循环程先产候选k-项集集合CkCk每项集两项同属于Lk-1频集做(k-2)-连接产Ck项集用产频集候选集频集Lk必须Ck集Ck每元素需交易数据库进行验证决定其否加入Lk验证程算性能瓶颈要求扫描能交易数据库即频集包含10项需要扫描交易数据库10遍需要I/O负载    论文[6]Agrawal等引入修剪技术(Pruning)减候选集Ck由显著改进所频集算性能算引入修剪策略基于性质:项集频集且仅所集都频集Ck某候选项集(k-1)-集属于Lk-1则项集修剪掉再考虑修剪程降低计算所候选集支持度代价文[6]引入杂凑树(Hash Tree)效计算每项集支持度    3.1.2频集算几种优化  虽Apriori算自身已经进行定优化实际应用存令满意于相继提些优化    1. 基于划Savasere等[14]设计基于划(partition)算算先数据库逻辑几互相交块每单独考虑块并所频集产频集合并用所能频集计算些项集支持度块选择要使每块放入主存每阶段需扫描算确性由每能频集至少某块频集保证面所讨论算高度并行每块别配给某处理器频集产频集每循环结束处理器间进行通信产全局候选k-项集通通信程算执行间主要瓶颈;另面每独立处理器频集间瓶颈其处理器间共享杂凑树产频集更关于频集并行化[2,11,17]找    2. 基于hash高效产频集基于杂凑(hash)算由Park等[10]提通实验我发现寻找频集主要计算频繁2-项集LkPark等利用性质引入杂凑技术改进产频繁2-项集    3. 基于采基于前遍扫描信息仔细作组合析改进算Mannila等[8]先考虑点认采发现规则效途径随由Toivonen[16]进步发展思想先使用数据库抽取采些整数据库能立规则数据库剩余部验证结Toivonen算相简单并显著减少I/O代价缺点产结精确即存所谓数据扭曲(data skew)布同页面数据高度相关能能表示整数据库模式布由导致采5%交易数据所花费代价能同扫描遍数据库相近LinDunham[7]讨论反扭曲(Anti-skew)算挖掘关联规则引入技术使扫描数据库数少于2算使用采处理收集关数据数减少扫描遍数    Brin等[4]提算使用比传统算少扫描遍数发现频集同比基于采使用更少候选集些改进算低层效率具体考虑计算k-项集旦我认某(k+1)-项集能频集并行计算(k+1)-项集支持度算需要总扫描数通少于频集项数使用杂凑技术并提产相关规则(Correlation Rules)新基于[3]工作基础    4. 减少交易数减少用于未扫描事务集基本原理事务包含度k项集则必包含度k+1项集我些事务移遍扫描要进行扫描事务集数AprioriTid基本思想    3.2其频集挖掘  面我介绍都基于Apriori频集即使进行优化Apriori些固缺陷克服:  1) 能产量候选集度1频集10000候度2候选集数超10M要规则候要产间元素巨量  2) 稀信息进行析由于频集使用参数minsup所于minsup事件进行析;minsup设低值算效率难处理问题    面介绍两种别用于解决两问题  [18]提解决问题1种采用种FP-growth采用治策略:经第扫描数据库频集压缩进棵频繁模式树(FP-tree)同依保留其关联信息随我再FP-tree化些条件库每库度1频集相关再些条件库别进行挖掘原始数据量候结合划,使FP-tree放入主存实验表明FP-growth同度规则都适应性同效率较apriori算巨提高    第二问题基于想:apriori算关系都频繁现实际应用我能需要寻找些高度相关元素即使些元素频繁现apriori算起决定作用支持度我现信度放第位挖掘些具非高信度规则[19]介绍于问题解决整算基本三步骤:计算特征、候选集、滤候选集三步骤关键计算特征Hash使用考虑候几衡量坏指数:空效率、错误率遗漏率基本两类:Min_Hashing(MH)Locality_Sensitive_Hashing(LSH)Min_Hashing基本想:条记录k1字段位置作Hash函数Locality_Sentitive_Hashing基本想:整数据库用种基于概率进行类使相似列起能性更相似列起能性较我再两比较MH遗漏率零错误率由k严格控制空效率相较差LSH遗漏率错误率同降低空效率却相所应该视具体情况定实验数据说明种确能产些用规则    3.3层维关联规则挖掘  随着数据仓库OLAP技术研究深入预见量数据经整合、预处理存入数据仓库前数数据仓库应用都进行统计、建立维及OLAP析工作随着数据挖掘研究深入已经OLAP数据挖掘相结合[20,21]    首先效数据挖掘应该进行探索性数据析用户往往希望能数据库穿行选择各种相关数据同细节层进行析各种同形式呈现知识基于OLAP挖掘提供同数据集、同细节挖掘进行切片、切块、展、滤等各种规则操作再加些视化工具能提高数据挖掘灵性能力接着我看层维关联规则定义    层关联规则:  于应用说由于数据布散性所难数据细节层发现些强关联规则我引入概念层较高层进行挖掘虽较高层规则能更普通信息于用户说普通信息于另用户却未必所数据挖掘应该提供种层进行挖掘功能    层关联规则类:根据规则涉及层层关联规则同层关联规则层间关联规则    层关联规则挖掘基本沿用支持度-信度框架支持度设置问题些要考虑东西    同层关联规则采用两种支持度策略:  1) 统支持度于同层都使用同支持度于用户算实现说都比较容易弊端显  2) 递减支持度每层都同支持度较低层支持度相较同利用层挖掘信息进行些滤工作    层间关联规则考虑支持度候应该根据较低层支持度定    维关联规则:  我研究基本都同字段值间关系比用户购买物品用维数据库语言单维或者叫维内关联规则些规则般都交易数据库挖掘于维数据库言类维关联规则例:  龄(X20...30)ù职业(X,)==> 购买(X笔记本电脑)  我涉及三维数据:龄、职业、购买  根据否允许同维重复现细维间关联规则(允许维重复现)混合维关联规则(允许维规则左右同现)  龄(X20...30)ù购买(X笔记本电脑) ==> 购买(X打印机)    规则混合维关联规则  挖掘维间关联规则混合维关联规则候要考虑同字段种类:种类型数值型  于种类型字段原先算都处理于数值型字段需要进行定处理才进行处理数值型字段基本几种:  1) 数值字段些预定义层结构些区间都由用户预先定义规则叫做静态数量关联规则  2) 数值字段根据数据布些布尔字段每布尔字段都表示数值字段区间落其则1反0种态规则叫布尔数量关联规则  3) 数值字段些能体现含义区间考虑数据间距离素规则叫基于距离关联规则  4) 直接用数值字段原始数据进行析使用些统计数值字段值进行析并且结合层关联规则概念层间进行比较些用规则规则叫层数量关联规则  OLAP挖掘层、维关联规则自程OLAP本身基础层维析工具没使用数据挖掘技术前OLAP能做些简单统计能发现其些深层关系规则我OLAPDataMining技术结合起形新体系OLAM(On-Line Analytical Mining)[20]    4关联规则价值衡量  我用数据挖掘算些结数据挖掘系统何知道哪些规则于用户说用、价值两层面:用户主观层面系统客观层面  4.1系统客观层面:  算都使用支持度-信度框架结构产些错误结看例:  假设提供早餐零售商调查4000名早晨进行运结2200名打篮球2750名晨跑1800名打篮球、晨跑设minsup40%minconf60%我关联规则:    打篮球T晨跑 (1)    条规则其实错误晨跑比例68%甚至于60%打篮球晨跑能否定关联即我考虑关联:    打篮球T()晨跑 (2)    虽条规则支持度信度都比条蕴涵向关联规则(1)低更精确 我支持度信度设足够低我两条矛盾规则另面我些参数设足够高我能精确规则总没支持度信度组合产完全确关联    于引入兴趣度用修剪趣规则即避免错觉关联规则般条规则兴趣度基于统计独立性假设真强度与期望强度比许应用已发现要仍支持度作初项集产主要决定素要支持度设足够低使丢失任何意义规则或者冒丢失些重要规则风险;前种情形计算效率问题种情形则能丢失用户观点看意义规则问题    [12]作者给兴趣规则定义(R-interesting)[13]作改进[10]事件依赖性统计定义扩展兴趣度定义;[15]定义否定关联规则兴趣度    除兴趣度作修剪价值规则工具现已许其工作重新认识项集Brin等[3]考虑相关规则[4]讨论蕴涵规则(implication rule)规则蕴涵强度[0,¥]间变化其蕴涵强度1表示完全关规则¥表示完备规则蕴涵强度于1则表示更期望存性  另度量值——收集强度(collective strength)[22]定义设想使用于期望值发现意义关联规则项集收集强度[0,¥]间数值其0表示完备否定相关性值¥表示完备相关性详细讨论[10]找    4.2用户主观层面:  面讨论基于系统面考虑规则用与否终取决于用户觉用户决定规则效性、行性所我应该用户需求系统更加紧密结合起  采用种基于约束(consraint-based)[21]挖掘具体约束内容:  1) 数据约束用户指定哪些数据进行挖掘定全部数据  2) 指定挖掘维层用户指定数据哪些维及些维哪些层进行挖掘  3) 规则约束指定哪些类型规则我所需要引入模板(template)概念用户使用确定哪些规则令兴趣哪些则:条规则匹配包含模板(inclusive template)则令兴趣条规则匹配限制模板(rextrictive template)则认缺乏兴趣  其些条件算紧密结合即提高效率使挖掘目更加明确化其:  Kleinberg等工作希望建立套理论判断所模式价值认问题仅能微观经济框架解决模型提发展向引入并研究新优化问题——段(Segmentation)问题框架包含些标准组合类问题模型根据基本目标函数挖掘数据价值提供特殊算视角显示面导具体优化问题广泛应用领域  [5]Korn等利用猜测误差(使用均根定义)作些给定数据集所发现规则处(goodness)度量所定义比例规则规则:  顾客数别花费 1 : 2 : 5钱面包:牛奶:奶油  通确定未知(等价隐藏丢失)值比例规则用作决策支持转载-
2023-06-10 08:47:581

如何系统地学习数据挖掘

磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点:数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。如果你阅读了以上内容觉得可以接受,那么继续往下看。学习一门技术要和行业靠拢,没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了,一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求,另一方面能够累计行业经验,使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到,这样会失去你的核心竞争力。 一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。1)数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。2)数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。3)科学研究方向:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。二、说说各工作领域需要掌握的技能。 (1).数据分析师需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求。需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养。经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。(2).数据挖掘工程师需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。(3).科学研究方向需要深入学习数据挖掘的理论基础,包括关联规则挖掘 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是完全免费的,而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持,更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高,但是强烈推荐。可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD,ICML,IJCAI,Association for the Advancement of Artificial Intelligence,ICDM 等等;还有数据挖掘相关领域期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,Journal of Machine Learning Research Homepage,IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ,Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码,比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等(具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目)。经典图书推荐:《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》,英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。真正从数据挖掘项目实践的角度讲,沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的,有了爱好才可以愿意钻研,有了不错的沟通能力,才可以正确理解业务问题,才能正确把业务问题转化成挖掘问题,才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法,取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力,是很难学到的;而其他的相关专业知识谁都可以学,算不上个人发展的核心竞争力。说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了,对不起,我没有别的意思,你们的专业对于数据挖掘都很重要,大家本来就是一个整体的,但是作为单独一个个体的人来说,精力有限,时间有限,不可能这些领域都能掌握,在这种情况下,选择最重要的核心,我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧(从另外的一个极端的例子,我们可以看, 比如一个迷你型的挖掘项目,一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库,但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理;他虽然不懂专业的展示展现技能,但是只要他自己看的懂就行了,这就无需什么展示展现;前面说过,统计技能是应该掌握的,这对一个人的迷你项目很重要;他虽然不懂编程,但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的;这样在迷你项目中,一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了,甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路,试问就是这个迷你项目,单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家,都是无法胜任的)。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要,这些个完全不同的专业领域,想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践,你说没有好的沟通能力行吗?数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华,所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目,刚开始不懂不要紧,越不懂越知道应该学什么,才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的,但是从网上的一些论坛看,很多都是纸上谈兵,这样很浪费时间,很没有效率。另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱,很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析,却也号称是数据挖掘;另一方面,国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数(银行、保险公司、移动通讯),其他行业的应用就只能算是小规模的,比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目,但都比较分散,而且都是处于摸索阶段,但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景,因为这是历史发展的必然。讲到移动方面的实践案例,如果你是来自移动的话,你一定知道国内有家叫华院分析的公司(申明,我跟这家公司没有任何关系,我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司,觉得华院还不错,比很多徒有虚名的大公司来得更实际),他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目,你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家,自己不懂不要紧,一边自学一边开始拓展客户,到现在在中国的移动通讯市场全面开花,的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据,用肉眼比较选择比较不同的模型,你可以想象这其中的艰难吧。至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用,那太多了,比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型,太多了,记住,从客户的需求出发,从实践中的问题出发,移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密,当你数据挖掘能力提升到一定程度时,你会发现无论什么行业,其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的,这样你会觉得更轻松。
2023-06-10 08:48:311

用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势

1、层次聚类算法1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同:Single-Link:最近距离、Complete-Link:最远距离、Average-Link:平均距离1.1.2最具代表性算法1)CURE算法特点:固定数目有代表性的点共同代表类优点:识别形状复杂,大小不一的聚类,过滤孤立点2)ROCK算法特点:对CURE算法的改进优点:同上,并适用于类别属性的数据3)CHAMELEON算法特点:利用了动态建模技术1.2分解聚类1.3优缺点优点:适用于任意形状和任意属性的数据集;灵活控制不同层次的聚类粒度,强聚类能力缺点:大大延长了算法的执行时间,不能回溯处理2、分割聚类算法2.1基于密度的聚类2.1.1特点将密度足够大的相邻区域连接,能有效处理异常数据,主要用于对空间数据的聚类2.1.2典型算法1)DBSCAN:不断生长足够高密度的区域2)DENCLUE:根据数据点在属性空间中的密度进行聚类,密度和网格与处理的结合3)OPTICS、DBCLASD、CURD:均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进2.2基于网格的聚类2.2.1特点利用属性空间的多维网格数据结构,将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构;1)优点:处理时间与数据对象的数目无关,与数据的输入顺序无关,可以处理任意类型的数据2)缺点:处理时间与每维空间所划分的单元数相关,一定程度上降低了聚类的质量和准确性2.2.2典型算法1)STING:基于网格多分辨率,将空间划分为方形单元,对应不同分辨率2)STING+:改进STING,用于处理动态进化的空间数据3)CLIQUE:结合网格和密度聚类的思想,能处理大规模高维度数据4)WaveCluster:以信号处理思想为基础2.3基于图论的聚类2.3.1特点转换为组合优化问题,并利用图论和相关启发式算法来解决,构造数据集的最小生成数,再逐步删除最长边1)优点:不需要进行相似度的计算2.3.2两个主要的应用形式1)基于超图的划分2)基于光谱的图划分2.4基于平方误差的迭代重分配聚类2.4.1思想逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解2.4.2具体算法1)概率聚类算法期望最大化、能够处理异构数据、能够处理具有复杂结构的记录、能够连续处理成批的数据、具有在线处理能力、产生的聚类结果易于解释2)最近邻聚类算法——共享最近邻算法SNN特点:结合基于密度方法和ROCK思想,保留K最近邻简化相似矩阵和个数不足:时间复杂度提高到了O(N^2)3)K-Medioids算法特点:用类中的某个点来代表该聚类优点:能处理任意类型的属性;对异常数据不敏感4)K-Means算法1》特点:聚类中心用各类别中所有数据的平均值表示2》原始K-Means算法的缺陷:结果好坏依赖于对初始聚类中心的选择、容易陷入局部最优解、对K值的选择没有准则可依循、对异常数据较为敏感、只能处理数值属性的数据、聚类结构可能不平衡3》K-Means的变体Bradley和Fayyad等:降低对中心的依赖,能适用于大规模数据集Dhillon等:调整迭代过程中重新计算中心方法,提高性能Zhang等:权值软分配调整迭代优化过程Sarafis:将遗传算法应用于目标函数构建中Berkh in等:应用扩展到了分布式聚类还有:采用图论的划分思想,平衡聚类结果,将原始算法中的目标函数对应于一个各向同性的高斯混合模型5)优缺点优点:应用最为广泛;收敛速度快;能扩展以用于大规模的数据集缺点:倾向于识别凸形分布、大小相近、密度相近的聚类;中心选择和噪声聚类对结果影响大3、基于约束的聚类算法3.1约束对个体对象的约束、对聚类参数的约束;均来自相关领域的经验知识3.2重要应用对存在障碍数据的二维空间按数据进行聚类,如COD(Clustering with Obstructed Distance):用两点之间的障碍距离取代了一般的欧式距离3.3不足通常只能处理特定应用领域中的特定需求4、用于高维数据的聚类算法4.1困难来源因素1)无关属性的出现使数据失去了聚类的趋势2)区分界限变得模糊4.2解决方法1)对原始数据降维2)子空间聚类CACTUS:对原始空间在二维平面上的投影CLIQUE:结合基于密度和网格的聚类思想,借鉴Apriori算法3)联合聚类技术特点:对数据点和属性同时进行聚类文本:基于双向划分图及其最小分割的代数学方法4.3不足:不可避免地带来了原始数据信息的损失和聚类准确性的降低
2023-06-10 08:48:571

请教高手hashmap用iterator迭代时 调用entrySet()怎么用啊??

通常: Map map =newHashMap(); Iterator entries = map.entrySet().iterator(); while(entries.hasNext()){ Map.Entry entry = entries.next(); System.out.println("Key = "+ entry.getKey()+", Value = "+ entry.getValue()); }不寻常的: Map map =newHashMap(); Iterator entries = map.entrySet().iterator(); while(entries.hasNext()){ Map.Entry entry =(Map.Entry) entries.next(); Integer key =(Integer)entry.getKey(); Integer value =(Integer)entry.getValue(); System.out.println("Key = "+ key +", Value = "+ value); }首先这个是唯一的使用老版本的map的迭代方法。其次这也是唯一一个允许在迭代过程中通过iterator.remove()来删除map中的数据。如果你试图在foreach方法中进行删除操作,你会得到预料不到的结果。从性能方面来说,这个方法与foreach循环相当。
2023-06-10 08:49:042

遗传算法是数据挖掘算法吗

不是。遗传算法可以用于蕨类,但绝不限于此,实际它的应用极广,它是种优化算法,是种算法设计思想,比如贪吃法和动态规划,绝不会局限于某个应用领域。数据挖掘算法太窄了,像apriori,k-mean等算法都是针对关联规则挖掘和聚类提出的具体算法。
2023-06-10 08:49:101

理性思维与感性思维的区别是否与对自然科学的爱好有关?

理性思维与感性思维的区别是否与对自然科学的爱好有关? 有一定的关系 文学与科学不同,从牛顿力学发展到爱因斯坦的相对论,那些理论、那些定律对所有人来说是有效的。当然,现在又有更深奥的理论。牛顿的力学三大定律对所有人都是有效的,它们是牛顿发现的,牛顿发现它们也有非常个性化的过程。你或者接受他,如果你不接受他,就要证伪他,你要找出和他这个定律不符合的事例,你要做出这样的科学实验或者计算出这样的公式才行。可是文学就是非常明确的,同样描写一件事可以有许多不同的版本。这个在我们的生活中并不例外,假设在座的各位中有三个人去郊游,坐车碰到了最惊险的事故,回来之后这三个人各自叙述这次事故的经过,在大致相同的情况下一定会有侧重,各有风格。有人强调它的惊险;有人强调它的滑稽;有人可能强调自己的命大,命怎么好。角度是不一样的。所以说文学的叙述是面向你说,是描写客观的事件。但是这个客观事件又是被作者个人的情感思想影响的 自然科学的女王,逻辑思维的诗篇是谁说的 数学家高斯说:“数学是科学的女王。” 物理学家爱因斯坦说:“纯粹数学,就其本质而言,是逻辑思想的诗篇。”“数学受到高度尊崇的另一个原因在于:恰恰是数学,给精密的自然科学提供了无可置疑的可靠保证,没有数学,它们无法达到这样的可靠程度。” 女性是否也有对自然科学的好奇心? 好奇心是任何人都有的; 而且人人都有热爱自然科学的权利 望采纳 社会科学与自然科学的联系和区别是什么? 什么是自然科学 所谓自然科学是研究物质的运动、变化与发展的规律的科学。它以你、我、他―“人”外之物为研究对象,其研究的主体是你、我、他―“人”。因此,对物质运动、变化与发展的规律的研究,就脱不开人的(历史的、现实的人的)认知能力。这使“人”认知的规律就不能不带上主观的色彩,用哲学的语言表述就是“真理的相对性”,在西方就是波普尔发现的“真理只能证伪,不能证实”的结论。这一观念用中国古代先哲老子的话说就是“道可道,非常道”,用黑格尔的话说就是“真理是一个过程”。自然科学发展的历史充分地证明了这一观念的正确性。 关于自然科学又可做如下表述。自然界是一个无穷尽的谜,科学家正是为寻求其谜底不断地进行探求,并在现实的、主观的认知能力下,抽象出观念的设定(如时空的绝对性),再经严密演绎就得到了逻辑一贯的知识体系,就称之为某一领域的自然科学,如“牛顿力学”,并用之指导自身的实践。当自身的实践结果证明预想的结论正确时,这一科学就构成了“真理”;一旦发现实践(原子物理试验)的结果与预想的(牛顿力学)结论相悖时,真理就变成了谬误。这种谬误要求人们再去探索与追求,并导致新观念的设定(时空相对论)的产生,以新观念为开端演绎出逻辑一贯的知识体系,就是新的“自然科学”(量子力学),标志着人们对真理的认知又向前迈进了一步。可见旧理论在实践中出现谬误,是新理论产生的曙光。 自然科学使人们把握物质变换的规律,进行机械的发明与创造,大大地提高了生产的效率。 什么是社会科学 社会科学是研究“人”的科学。 历史与当前对社会的研究,是指对“巨人”的研究,是对人类社会的研究。人类社会的研究一般又局限(开始)于对中观社会的“巨人”的研究。中观社会即集体、企业、民族、国家…… 随着现代社会的发展,对中观“巨人”的研究要向两个方向发展:微观的“人”的研究与市场全球化的大“巨人”的宏观的研究。 这正代表了人类历史发展到现代对自身研究的深入。正如罗素在研究中所指出的,关于研究(指数学)可以向两个方向发展。一个是在已知的前提下看(研究)它可以推演出什么,这一般是用分析法、逻辑演绎方法、形式逻辑就能得到的结论。一种是我们不问这个前提可以推演出什么,而是问这个前提是怎么得来的。罗素对数学前提的追寻引导他发现了“罗素悖论”,从而驰名世界。要解决这样的问题用形式逻辑就不够了,它必然要求人由形而上学思维上升为辩证思维,并具有高超的抽象能力。这种能力就是体认中国古先哲的 “大道玄同”。 自然科学是研究客观事物之间客观联系及其发展的科学 社会科学是研究人的主观世界以及与客观世界相互联系之间的科学 社会科学以自然科学为基础 反过来,社会科学会推动自然科学的发展 怎么理解“理性思维的科学价值" 理性思维是一种有明确的思维方向,有充分的思维依据,能对事物或问题进行观察、比较、分析、综合、抽象与概括的一种思维。说得简单些理性思维就是一种建立在证据和逻辑推理基础上的思维方式。 理性思维是人类思维的高级形式,是人们把握客观事物本质和规律的能动活动。理性思维能力是人区别于动物的各种能力之母。 理性思维属于代理思维。它是以微观物质思维代理宏观物质思维的。理性思维的产生,为物质主体时代的到来,为主体能够快速适应环境,为物质世界的快速发展找到了一条出路。理性思维是利用微观物质与宏观物质的对立性的同一来实现对宏观的控制的。同一是目的性的,先是微观物质主动与宏观物质加强同一,尔后是宏观物质“主动”与微观物质加强同一。前者是微观对宏观的认识,后者是微观目的性的实现。只有微观物质对宏观物质有了正确的认识,才有微观物质利用宏观物质发展的必然来实现对宏观的控制。 理性思维例子:买了橘子吃,但是味道不怎么样,没有香甜感,于是我去查找原因,发现只有少数的橘子如我买的这样,但是并不能这样来将西瓜的品质定性. 第一、感性需要理性的分析。 第二、对自己的感知还要能够做恰当的概括和说明。 第三、段落安排上努力体现内容的递进关系 不知道有没有用呢…… 管理学和自然科学的区别 管理学和自然科学的研究对象不同。自然科学是研究无机自然界和包括人的生物属性在内的有机自然界的各门科学。管理学研究的对象是人和社会。 实体思维与关系思维的区别是什么 一、实体思维。 本文所谓实体思维,是指把存在预设为实体、把宇宙万物理解为实体的 *** ,并以此为前提诠释一切的那种思维;或曰“以实体的眼光看待一切”的思维。从范围看,这是从古希腊人追求宇宙“始基”和“质料”,到近代西方哲学家分析物质的“第一性质”等所采取的哲学思维。 实体思维的产生,一方面源自古希腊民族的文化个性,即斯宾格勒所谓“阿波罗精神”。这种着眼于“有限的”、“近的”、“有形的”,追求清晰明朗的思维方式几乎只有希腊人才有;另一方面是社会历史条件:生产的发展和交往的复杂化促成了主体独立和主客体分化,人们面临的首要任务是解决“what”的问题——世界、事物是什么? 实体思维有以下特点: (1)、直观的视角。马克思批评旧唯物主义“从客体的或直观的形式去理解”[i]事物,这一点适合整个实体思维。这种思维是非反思非批判的思维,它预设了主体与客体、主观与客观分离;预设了与主体及其实践绝对无涉的“事物本身”。观察者、观察手段和过程与观察对象无关,主体及其实践不但不构成客观事物的要素,相反,客观描述的前提正是排斥主体因素。 (2)、以实体主义为依托的诠释存在的方式。实体思维以“本体论承诺”为前提:无限复杂的宇宙可以还原为某些基本实体,即具有既定或固有质的绝对本体;绝对本体超感性超现实,却是现实和感性世界的基础。 实体思维认定,事物的质和属性是事物本身固有的,与该事物直接同一,其思维逻辑是:存在=实体=固有质。洛克称广延、形状是物质的“第一性质”,笛卡儿也把广延视为物质根本性质,就是基于这一思维。这种质是坚实的、不可消解的,或者说,它的消解就是物质本身的消解。既然每一物有自身固有的质,则它的根据就在自身之中。易言之,一物之为该物,只需以自身为根据,而毋须依赖他物[ii]。因此实体是自足的、封闭的、孤立的。莱布尼兹的单子没有可以出入的窗口,斯宾诺莎的实体是“自因的”,典型地体现了这一特点。既然实体与自身的固有质直接同一,那么,事物的质就是既定的、“本来的”、预成的。有某物即有某质,事物、质不存在生成的问题,不是在过程中“成为”它的。 实体思维相信宇宙万物可以还原为某种原初状态,即维持固有质的最小、最基本的单位。希腊人的Atom就有“最小的不可分割的基质”之意。这种原子式思维定势导致哲学史上经久不衰的寻找“宇宙之砖”、“最后载体”的努力——影响所及,直到罗素的“逻辑原子主义”(其实,物理学也深受影响,这可以从“原子”、“基本粒子”称谓看出)。 实体思维也承认事物之间的关联,但这种关联是具有确定质的两个事物的外在关联,是与根本性质无涉的情况下的相互作用;事物也表现为过程,但这是具有不变质的实体的量变,或者是从一种固定质到另一种固定质。总之,实体思维以为,先有质,后有关系和过程。更确切地说,无论关系还是过程,都有实体载体(=既定质)为依托。 实体思维从上述实体依托或本体论承诺出发诠释一切。例如无穷地向内挖掘事物的本质;以为自然本身内涵着叫“本质”和“规律”的东西;真理是对事物本质的摩写、再现;物自身就有价值(与主体无关,是物之属性);精神是某种无形的实体,本质上与人的活动区别,虽然它借助于人脑…… (3)、以“存在者”和“什么”为思考对象。实体思维重在对“什么”的分析,厘清或找出与能指对应的所指,而不是“是”本身,不是生成、“成为”。存在之为“在”、“是”的生成、流转变化过程被作为生成之结果的“东西”所取代。这就是海德格尔所谓“追求存在者而忘记存在本身”。 实体思维曾经极大地推动了人类哲学和智慧的发展,但随着人类交往的进一步扩大,随着现代科学特别是复杂性科学的出现,随着哲学问题的深入等原因,实体思维日益暴露出其缺陷。如:由于主体的缺位,它不能解释主体在显现存在中的地位和作用,不能表现主体、实践的能动性;随着人类认识向极端领域发展,它面临越来越大的确定性困难(例如在亚原子层次,刚性的机械式的质消解了;量子的态取决于观测);它把人=主体=心=思维、精神、意识=主观……,客体=物质=客观(身是人自身的客观),因而不理解主客观的复杂性,不能很好地解决思维与存在的关系,实现主观与客观具体历史统一;它不能真正克服孤立、静止和抽象的思辨,无法把握活生生的流转变化的世界。 二、关系思维。 一方面,人们交往扩大和社会关系的复杂化,特别是“世界历史”形成;还有科学越来越深入到世界的整体性和复杂性中,这为哲学转向关系思维准备了条件;另一方面,由于哲学自身的演进,即解决实体思维的困难所致,关系思维合乎逻辑地产生了。 本文所谓关系思维,是指把存在预设为动态关系、存在者预设为潜在因素在关系中的显象,并以此为前提诠释一切的思维,或曰“以关系的眼光看待一切”的思维。马克思的辩证法、怀德海的过程哲学、现象学、结构主义等,采取的是典型的关系思维。我国哲学界亦有许多人自觉运用和大力倡导关系思维。张世英先生对“澄明”的诠释、李德顺教授的“关系说”、罗嘉昌研究员的“关系实在论”,以及美籍华人唐力权先生的“权能场有”思想,使用的是典型的关系思维。 关系思维有如下典型特点: (1)、事物不是孤立的、由固有质构成的实体,而是多种潜在因素缘起、显现的结果。每一存有者都以他物为根据,是一系列潜在因素结合生成的。“现象、实在和存有被限定在一组本质上不可分离的关系结构中”[iii]。 按照关系思维,存有者不能自足地“是”,它的“是”取决于他有,每一存有者的根据都在由无数他有构成的关系中、场中。存有者是无数潜在因素借助特定中介、在特定的“相空间”里结合、显现而成。无数错综复杂的因素随机地流转变化,相互碰撞,当一些因素结合为一个“系综”时,存有者便作为实有生成、出场。 (2)、生成论与过程思维。事物的质是在其“是”的过程中“成为”的,即所谓存在先于本质;事物存在于过程中,表现为过程——从这个意义上又可称为过程思维。过程思维以为万有都有一个澄明、显现、由潜在到现实的转化过程。每一存有者并非原本就是实有,而是可能的、潜在的,是孕育了无数可能之“有”的“无”。它有无数可能的“是”,却又不现实地“是”。万有要是,必须在诸多因素、条件和中介系统中,在关系和场中显现、澄明、出场。 关系思维关注的重心是存在本身,而不是存有者;是“是”而不是“什么”。按照关系思维,存在者是存在的终结和显像,存在则体现为存在者的流转变化本性。一组潜在因素以特定的动态关系存在(“是”)了,它是“什么”也就自然澄明了。 3、存在不只是现实的,更是逻辑的、可能的(例如在维特根斯坦看来,现实世界背后有一个深远广大得多的“不可说”的神秘世界)。任何一个“有”都向无限的“无”敞开着,每一“是”都与无数“不是”相连,每一此时此地的此态都以无数未登场、未凸显、未“成为”的彼态的永远湮没为前提。世界是“无”向万有不断推进的系列,它不断地扬弃其所不是和不是其所是而“是”。万有的每一阶段、每一态都孕育了无数未来可能的态,都以无限多样的趋势向未来开放。 逻辑的和可能的有态以多相互补关系共存。既然某物是生成的而不是固有质预先规定的,那么潜在要素和条件不同,事物有可能显现为不同的态,有多种“相”。某些条件使得它成为此物,另一些条件使得它成为彼物。这些显象不同时都是现实的,但作为完整的描述又需要考虑到。这是典型的互补关系。 笔者深信,关系思维是哲学思维的一场伟大变革,它预示着哲学思维新的发展方向。不过,现有的关系思维还存在某些问题,尚需进一步深化。(1)、有的学者虽然强调“关系”,但其关系思维有主体缺位之弊,似乎只有关系本身,似乎可以撇开人与世界打交道的活动谈“纯客观”的关系,因而仍然不能完全超越直观视角,不能扬弃“场外观”和抽象思辨。这种思路有可能把“关系”抽象化,成为一种变相的实体。(2)、离开了实践,不可能真正超越精神与物质的二元对立,因而总甩不开“主观因素第一性还是客观因素第一性”的预设。甚至一些现代哲学大师也从静态思维出发追溯某种先验基础,如胡塞尔的“先验自我”,萨特的“反思前的我思”,海德格尔以Dasein为基础的先天主义(der Apriori *** us),都有这样的痕迹。 所以,关系思维需要自觉凸现主体及其实践在关系中的主导功能和“缘起因”地位,以“实践”引导“关系”——关系是由实践不断澄明的动态关系。 :philosophy.cass./zhexueluntan/qingnianyzhexueluntan/021225.htm 数学、自然科学和社会科学的区别是什么? 1、数学自希尔伯特的公理化运动之后,基本上可以看成是几个非常非常基本的公理和概念上演绎产生的逻辑体系,数学研究和社会学数学模型的根本区别在于->数学体系中你引入任何一个假设都必须说服所有人,而哪怕有任何一个人提出一个符合逻辑的反驳表明你的假设与已有体系相悖,你的假设就要修改,或者说,能写到教科书上的数学结论,所有人都会认为它是对的。 2、而社会科学的数学模型,哪怕采用了正确的演绎方法,其前提假设也不可能说服所有人(因为社会科学不可能公理化)。数学上引入假设要说服所有人,意味着要说服所有人这个引入不会造成逻辑上的悖谬以及有引入必要性就够了,自然科学和社会科学则不仅要说明以上,还要说明假设不会与现实经验悖谬->而处理自然宇宙时候,提出能被广泛接受的假设往往相对简单,也比较好验证。 3、社科往往是将底层规律视为黑箱底层规律包括人受人脑的实际驱动规律,各种自然、居住环境对人体行为的实际影响参数,在现实规律金字塔的一个比较高层进行假设设立(考虑底层规律将使研究无法进行,实际上,自然科学对于过于复杂的高层现象也近乎无能为力,例如气象学),这使得假设的正确性连验证也变得极其麻烦,甚至没有统一的共被承认的方法 不同人的理论在根本上没有统一的途径。
2023-06-10 08:49:171

遗传算法是数据挖掘算法吗

算是吧,可以用来聚类分析等
2023-06-10 08:49:254

数据分析师面试题目和答案:动手题

【导读】众所周知,随着社会的发展,数据分析师成为了炙手可热的热门执业,一方面是其高薪待遇另一方面就是其未来广阔的发展前景。一般情况下用人单位会给问答题和动手题来检测应聘者的真实实力,可以说面试笔试是非常重要的一个环节。它可以直接测验你对数据分析具体理论的掌握程度和动手操作的能力。为此小编就以此为例和大家说说2020年数据分析面试解答技巧:动手题,希望对大家有所帮助。动手题1. 我给你一组数据,如果要你做数据清洗,你会怎么做?实际上,这一道题中,面试官考核的是基本的数据清洗的准则,数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题:典韦出现了 2 次,张飞的数学成绩缺失。针对重复行,你需要删掉其中的一行。针对数据缺失,你可以将张飞的数学成绩补足。2. 豆瓣电影数据集关联规则挖掘在数据分析领域,有一个很经典的案例,那就是“啤酒 + 尿布”的故事。它实际上体现的就是数据分析中的关联规则挖掘。不少公司会对这一算法进行不同花样的考察,但万变不离其宗。如果让你用 Apriori 算法,分析电影数据集中的导演和演员信息,从而发现两者之间的频繁项集及关联规则,你会怎么做?以上就是小编今天给大家整理发送的关于“数据分析师面试题目和答案:动手题”的相关内容,希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析,关注小编持续更新。
2023-06-10 08:49:321

spss modeler apriori关联规则 输入字段只有一个值怎么办?比如苹果这个字段,每条记录都是“T”

面都会变热,不知道怎么解决,请问是不是面
2023-06-10 08:49:451

is it necessary for a young man to have an apartment as apriorit

年轻人以拥有一套公寓为首要(目标)是必要的/必需的。
2023-06-10 08:49:522

WEKA IBK算法对Nominal型属性如何进行距离计算的?

需要将文件转换成标称(nominal)类型,weka把exel中的数字看作是数据类型,不能处理,从而导致Apriori算法没法用。WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰。wekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话,可以参考weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。2005年8月,在第11届ACM SIGKDD国际会议上,怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖,Weka系统得到了广泛的认可,被誉为数据挖掘和机器学习 历史上的里程碑,是现今最完备的数据挖掘工具之一(已有11年的发展历史)。Weka的每月次数已超过万次。
2023-06-10 08:50:111

频繁项集怎么算

频繁项集是指经常出现在一起的物品集合,它们被称为频繁项集,它是由数据挖掘和机器学习中的Apriori算法来计算的。Apriori算法通过计算一组物品在一个数据集中的频繁程度来计算出频繁项集。它的工作原理是,首先检查所有单个物品,然后检查两个物品的组合,以此类推,直到发现所有的频繁项集。拓展:频繁项集可以用来解决各种商业问题,比如预测顾客的购买行为,分析产品的销售情况,改进商家的营销策略等。此外,频繁项集也可以用于推荐系统,比如推荐电影,推荐书籍,推荐音乐等。
2023-06-10 08:50:261

2道关于数据挖掘的题目

根据数据挖掘apriori算法的性质之一:判定是否可作为k项频繁集是通过k项集分裂为k个k-1项集,考察k-1项集是否为lk-1,要生成4-项集,{1,2,4,5}分裂后为{1,2,4}{2,4,5}{1,2,5}{1,4,5}其中,{1,4,5}不属于频繁3项集,所以{1,2,4,5}不能作为4项集,因为有性质为:任何非频繁的k-1项集都不可能是频繁项集k项集的子集。a、b、d你分别可以试一下,分裂后的子集是否为频繁三项集。例如:{1.2.3.4}分裂后:{1,2,4}{2,3,4}{1,3,4}{1,2,3}均满足频繁三项集里的子集。
2023-06-10 08:50:363

大数据开发常见的9种数据分析?

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是昌平镇北大青鸟介绍的数据分析员必备的9种数据分析思维模式:1.分类分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。2.回归回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。3.聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。4.相似匹配相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。5.频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。6.统计描述统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。7.链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。8.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。9.因果分析因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法,除此之外,计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。
2023-06-10 08:50:441

智能信息处理的学习研究方向

信号与系统 电路分析 自动控制原理 微机原理及接口 数电模电是基础课,从大的方面来说,主要分为经典人工智能、计算智能和其他智能理论。比较重要的是计算智能中的人工神经网络、模糊逻辑技术和进化计算,经典人工智能中的搜索技术以及数据挖掘中的Apriori算法、粗糙集理论、聚类分析方法
2023-06-10 08:50:511

类型片的电影类型的定义方式

电影类型定义,可以按照理想主义法(idealist method)、经验法(empirical method)、先验法(apriorimethod)、社会习俗(social conventions)四大方法进行定义。电影类型更容易被识别而非被定义导致电影类型分类方式多种多样。 九十年代后美国只把电影看作是娱乐手段,把好莱坞当成生产故事和幻想的工厂,因此首先注意影片的商业价值,于是乎才出现了所谓的“美国大片”。类型片可以说是一种重复、模仿、复制和批量生产的非艺术品。它的目的仅仅是为了赚取更大的票房利润。常见的十大电影类型:动画片、幻想电影、黑帮片、科幻片、西部片、体育电影、悬念片、浪漫喜剧、法庭电影、史诗片。十大电影类型下属的分支电影类型比较多,按故事发生的环境和社会背景分:西部片(TheWestern)、战争片(WarFilm)、太空歌剧电影等。按主题分:科幻片、色情片、犯罪(警匪)片(ContemporaryCrime:Detective&Gangster)等。按情感分:喜剧片、恐怖片和悬疑惊悚片(HorrorFilm&TheSuspenseThriller)、悲剧电影等。按拍摄方式分:变形宽银幕电影等。按照表示手法分:35毫米,16毫米或8毫米拍摄的电影。按观影人群分:儿童电影,青少年电影,女性电影等。按投资成本分:B级片(小成本电影)、高投资电影、低成本电影。其他的类型还有历史传记片(TheHistorical&BiographicalFilm/EpicFilm)、黑色电影(FilmNoir)、社会政治片(Social-PoliticalDrama)、歌舞片(音乐剧)(TheMusical)、剧情片(DramaFilms)、动作片(Action-Adventure)同志电影(Queer cinema)、独立电影等。 如今的好莱坞并没有puregenresmovie(纯类型电影),所以对于类型分类多种多样。按照电影构成因素来说,近几年崛起的超级英雄电影可以作为一个单独的分类,特工电影则是区别于西部片和动作片的存在。
2023-06-10 08:51:171

智能信息处理的工作过程是什么

是利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行自动识别的技术,它的一般过程包括:样本采集、信息的数字化、预处理、数据特征的提取、与标准模式进行比较、分类识别
2023-06-10 08:51:312

最近在看HL7CDA求助一下各位几个问题

CDA-7846J和CDA-7845J都是面向日本销售的机型,收音机的接收频率都是日本的范围,是改不了的。
2023-06-10 08:52:002

表示感觉的英语单词有哪些?

一、sensation英 [sen"seu026au0283(u0259)n] 美 [su025bnu02c8seu0283u0259n] n. 感觉;轰动;感动1、But could you be the next sensation? 可你能成为下一个轰动的人物吗?2、Touch me, trust me, savour each sensation! 触摸我,信赖我,品尝每种感觉。二、feel英 [fiu02d0l] 美 [fil] vt. 感觉;认为;触摸;试探vi. 觉得;摸索n. 感觉;触摸1、You feel all that, then what do you do? 你感觉到所有那些,接着你做些什么?2、This is not because you feel he or she ? 这不是因为你觉得他或者她?三、sense perception英 [sens pu0259u02c8sepu0283u0259n] 美 [su025bns pu025au02c8su025bpu0283u0259n] n.感觉1、For us art is not an illusion, we express ourselves in the tangible, the visible, and the audible but with contents that can go beyond sense perception. 对我们来说,艺术不是幻象;我们用可触摸、可看见、可听到的媒介来创作,作品的世界却可以超越感官感受。2、The conditions of knowledge, the aspects of it in human beings, depends also on the mind in a kind of "apriori" way, in forms and categories that are present, even before sense perception takes place. 知识的条件下,人类有的方面,还取决于在头脑中的“先验”的方式,形式和类别的存在,善良,甚至在感知觉发生。四、perceive英 [pu0259"siu02d0v] 美 [pu025a"siv] vt. 察觉,感觉;理解;认知vi. 感到,感知;认识到1、The concept reality means to each of us what we perceive, what we experience. 真实的概念对我们每个人都意味着我们感知的一切,经历的一切。2、How we perceive them depends on our relationship with those who carry them out. 我们如何理解这些法令依赖于我们与那些执行者的关系。五、become aware of英 [biu02c8ku028cm u0259u02c8wu025bu0259 u0254v] 美 [bu026au02c8ku028cm u0259u02c8wu025br u028cv] v.觉察;察觉;知道1、Become aware of what your body can do each day. Remember it is the instrument of your life, not just an ornament. 意识到你的身体每天能够做些什么。记住,它是你人生精密的仪器,而不是仅仅是个装饰品。2、You, as a consciousness, seek to know yourself and become aware of yourself as a distinct individual portion of All That Is. 你作为一个意识,寻求认识你自己而变得知道你作为一个与一切全有不同的部分。
2023-06-10 08:52:071

数据挖掘剪枝步和连枝步是什么?

2023-06-10 08:52:241

大数据开发常见的9种数据分析?

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是北京北大青鸟介绍的数据分析员必备的9种数据分析思维模式:1.分类分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。2.回归回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。3.聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。4.相似匹配相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。5.频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。6.统计描述统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。7.链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。8.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。9.因果分析因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法,除此之外,计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。
2023-06-10 08:52:311

大数据开发常见的9种数据分析?

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是沙河北大青鸟介绍的数据分析员必备的9种数据分析思维模式:1.分类分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。2.回归回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。3.聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。4.相似匹配相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。5.频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。6.统计描述统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。7.链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。8.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。9.因果分析因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法,除此之外,计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。
2023-06-10 08:52:381

谁可以提供一些英文诗歌及评论,英文评

什么类型的试题
2023-06-10 08:52:482

数据挖掘中的Hotspot关联规则

关于这类的数据,你可以通过客服来询问一下具体的操作方法以及流程是怎么来的?
2023-06-10 08:52:5613

"明十三陵"用英语怎么说

明十三陵:The Ming Tombs。
2023-06-10 08:50:277

日本“DoCo”组合的简介,以及它的成就和影响

DOCO就是“哪里”的意思,是仿照COCO来的   这五位就是DOCO   分别是   井上喜久子(天道霞) 高山南(天道靡) 林原惠美 (早乙女乱子) 日高法子(天道茜) 佐久间丽(珊璞)  她们就是乱马中的五位主要声优   日高のり子演あかね和かんな在高桥留美子作品中还演过犬中的桔梗,其他经典人物:浅仓南,艾丽卡   高山みなみ演なびき在高桥作品中还演过人鱼之森中的真鱼,其他经典人物:柯南,乱太郎   井上喜久子演かすみ在高桥留美子作品中还演过犬夜叉中的十六夜,其他经典人物:贝露丹娣 ,其他人物:《魔卡少女樱》剧场版中的李夜兰  佐久间レイ演シャンプー在高桥作品中还演过人鱼之森中的七生的母亲,其他经典人物:天野和美   林原めぐみ演らんま在高桥作品中还演过相聚一刻中的一个小孩,其他经典人物凌波丽,莉娜,灰原哀,恐山安娜  (此为年龄顺序)   DoCo还翻唱了CoCo在乱马里的两首歌:思い出がいっぱい, EQUALロマンス,并且在大受欢迎下出了两张非常好听的专辑:DoCo First和DoCo Second  之后在《乱马1/2》动画完结后解散...  【1】 -《DoCo☆First》  专辑曲目:  1_プロロ-グ  2_仆たちはこれから  3_赤い靴のSUNDAY  4_うそつき  5_少しだけ坂道  6_思い出がいっぱい  7_彼  【2】 -《Doco Second》  专辑曲目:  1.清く正しいクリスマス   2.授业中の小学校   3.终わらない夏休み   4.かがやく空ときみの声   5.恋がひとつ消えてしまったの   6.フクザツな両想い (Live Version)   之后在《乱马1/2》动画完结后解散...   乱马1/2 DOCO    DoCo是由5位知名的女声优在91年组成,分别是林原めぐみ、佐久间レイ、日高のり子、高山みなみ和井上喜久子。没错,就是乱马、珊璞、天道茜、天道靡、天道霞啦。由于乱马动画片的热播,作为戏中主要角色的声优们便有机会以这种方式来做宣传。  当初成立DoCo的目的也是为了仿效给乱马配歌的一个偶像乐队CoCo。最先的作品就是演唱CoCo的同名歌曲《EQUALロマンス》、《思い出がいっぱい》。结果因为表现出色,就又为DoCo制作了新的歌曲。后来CD方面发售过一张单曲《想い出がいっぱい》,两张迷你专辑《DoCo First》、《DoCo Second》。  乱马动画中只在OVA里有5人(动画角色)演出的场景,结果非常受欢迎。后来为了弥补时间太短的遗憾,动画公司又专门制作发行了一部DoCo的MTV。  应该说DoCo的宣传模式是非常成功的,在当时林原她们还属于新人声优,等到乱马动画结束,几乎都成了家喻户晓的人物,收集她们的CD也成了FANS的必修课。当然,这本身也有实力因素在内,高山みなみ是专业歌手,唱功自然不必多说,林原めぐみ也是具备专业水准。佐久间レイ、日高のり子和井上喜久子的歌声各有特点,5个人的合唱效果非常不错,所以有这样的欢迎度也就不奇怪了。
2023-06-10 08:50:351

丰田两座车是什么车?

丰田的双座车是大发CoupenGRSport车型。新车与普通版Copen相比,主要在外观、内饰、机械层等方面进行了调整升级,更换了阻尼更大、行程更短的减震器,降低了整车重心,使车辆在转弯、并线时获得更强的侧向支撑。此外,电动助力转向也进行了重新调整,转向会更有路感和操控感。动力方面,该车采用0.66T直列三缸发动机,最大功率47kW,匹配5速手动或7速CVT无级变速箱。
2023-06-10 08:50:391

doco热纪录怎么了

doco热纪录没怎么。DOCO热纪录(docochina)是国内首创纪录片新媒体平台,集合上万部纪录片版权,以网站、智能移动终端、iptv等多元的呈现形式,实现纪录片的在线播放、下载观看以及资讯传播。DOCO缩写来自于Documentary,表明我们的目标是容纳与真实有关的一切;DOCO中的小火苗和胶片轴,代表着我们对纪实影像的热忱、对社会热点的关注。
2023-06-10 08:50:411

sub-branded什么意思

sub branded子品牌
2023-06-10 08:50:471

日语汉字‘何処’的意思?

“何処”是“哪里”的意思,表示对地点的询问。假名为“どこ”,罗马音为“doco”。
2023-06-10 08:50:491

汽车最小排量是多少?

2023-06-10 08:50:176

日本docomo无线网络,为什么会限速,5GB流量用超了之后

不光Docomo,SB也是。智能手机普及带来的是配套产业多元化和信息局量化。而基础硬件比如网络、服务器(4G网的传输速度OK,服务器容量没那么大)还没跟上。之前各家都打折无限流量套餐,因为那时信息流量没那么大(苹果3-4时代),进入5后明显网络跟不上了,所以加宽带宽搞出4G网络,服务器容量可不想频率调以调就能出来,那是正二八经的数据机房,不仅是电老虎,空调、UPS、发电机、全套只能火灾安防监控系统等等都得有必须有。这个搞起来可不是一年就能出来的。所以6以后就开始限流量了。超了的话,开网页都很慢。所以,还不如一般手机+苹果mini+WIFI比较好。
2023-06-10 08:50:151

free co-branded sites解析

free co-branded sites免费联名站点
2023-06-10 08:50:092

日本docomo怎么5g怎么显示4g

没有5G信号的时候,显示4G关闭5G显示,或者网络选择4G优先,就显示4G。用的5g手机显示的是4G可能是因为你的5g网络开关没有打开,先查看你的手机是否打开了5G网络的开关。如果您目前所在地区没有5G网络覆盖,即便是打开了5G开关也会自动切换至4G网络。
2023-06-10 08:50:081

索尼日版docomo怎样解网络锁

docomo官方永久解锁,3150日元。和2百多人民币。
2023-06-10 08:50:011