数据挖掘课程设计.pptx

·课程介绍与背景

·数据预处理与特征工程

·经典数据挖掘算法原理及实现

·高级数据挖掘算法及应用

·实验设计与案例分析

·课程总结与展望

目录

CONTENTS

信息和知识的过程，通过特定算法对

数据进行处理和分析，发现数据之间的潜在联系和规律。

应用领域

数据挖掘广泛应用于商业智能、金融、医疗、社交网络、推荐系统等领域,帮助企业和组织更好地理解和利用数据，提高决策效果和竞争力。

数据挖掘定义及应用领域

数据挖掘定义

数据挖掘是从大量数据中提取出有用

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课程目标

本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论和方法，具备独立进行数据分析

和挖掘的能力，能够运用所学知识解决实际问题。

课程要求

学生需要具备一定的数学基础和编程基础，熟悉常用的数据挖掘算法和工具，

能够独立完成数据挖掘项目，并具备一定的团队协作和沟通能力。

课程目标与要求

Python、R、Java等编程语言，以及Weka、Orange、

RapidMiner等数据挖掘软件。

B

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环境配置

数据挖掘工具及环境配置

常用数据挖掘工具

学生需要安装相应的编程语言和软件，配置好开发环境，确

保能够顺利进行数据挖掘实验和项目实践。同时，建议使用高性能计算机或服务器进行数据处理和分析，以提高运行效率和准确性。

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E

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异常值检测与处理

利用统计方法、箱线图或

基于距离和密度的算法识

别并处理异常值。

通过规范化、标准化或对数转换等方法改变数据的分布或范围，以适应后续分析。

数据清洗与转换方法

采用插值、删除或基于模型的方法处理数据中的缺失值。

缺失值处理

数据转换

过滤式特征选择

利用统计测试或基于信息论的

方法对每个特征进行评估，选

择与目标变量相关性强的特征

包裹式特征选择

通过不断增减特征子集，评估

模型性能来选择最优特征组合

嵌入式特征选择

在模型训练过程中同时进行特

征选择，如使用L1正则化或决策树的剪枝。

降维技术

采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)或t-SNE等方法降低数据维度，提取主要

特征。

特征选择与降维技术

数据可视化在特征工程中的应用

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特征重要性可视化

对于模型输出的特征重要性评

分，可以利用条形图、饼图等

进行直观展示。

高维数据可视化

采用降维技术将高维数据映射到低维空间，利用散点图、平行