Python中的数据挖掘算法

什么是数据挖掘？

数据挖掘是通过使用不同的技术和算法从数据中提取知识和见解的过程。它可以利用存储在不同数据库、数据湖和数据仓库中的结构化、半结构化或非结构化数据。

数据挖掘的主要目的是搜索可以预测数据并从中做出决策的模式。数据挖掘过程包含多个步骤：使用聚类、分类、关联规则挖掘、聚类等各种技术进行数据探索。数据挖掘与机器学习、统计学和人工智能等多个研究领域或学科相关联，这些学科有助于提取数据。数据提取后获得的见解可用于研究、欺诈检测等各种行业。

数据挖掘的必要性

数据挖掘能够从不同来源的海量数据中识别模式和关系。有不同的数据挖掘工具可以将数据转化为有用的见解。它可以从不相关的数据片段中检测模式和见解。原始数据对任何行业都没有用，因为研究原始数据可能会导致不准确的结果。它可能存在不规则、缺失数据、异常值等；因此，在进行数据挖掘之前需要对其进行清理。

数据挖掘的工作原理

数据挖掘包含多个步骤：确定问题、数据收集、数据清理、数据探索、数据建模、实施，然后评估结果。

1. 首先，我们将确定问题陈述。这涉及确定问题的目标和目的。
2. 我们需要从多个来源收集数据，然后确定问题所需的数据。
3. 下一步是清理数据，称为数据清理。它检查数据中是否存在任何空值、不正确值或重复值，并将其从数据中清除，使其更易于理解和分析。然后，它修改数据，将其转换为有用的格式，并检查错误。
4. 下一步是数据探索，包括可视化和统计，以获得见解并了解其特征。
5. 下一步是创建模型，该模型可用于预测或预测数据。它包括模型拟合、检查准确性等。
6. 然后，它将验证模型的性能以检查准确性。这是通过使用验证集完成的。
7. 现在，可以在环境中使用它来对数据进行预测和获得见解。此步骤包括模型的部署和集成。
8. 最后一步是评估模型的结果及其效率。

数据挖掘技术和算法

数据挖掘有几种技术。包括

分类

数据挖掘函数用于将数据集中的样本初始化到目标类别。分类器用于实现数据挖掘的分类算法。它包括两个步骤：训练和分类。训练是将数据馈送到指定类别并根据数据创建分类器的过程。分类是将训练好的数据馈送到分类器，然后将未知数据馈送到分类器以预测样本输入的类别。

Python 提供了 sklearn 库，其中包含不同的分类算法。

不同的分类算法有 K-NN、决策树、朴素贝叶斯等。

聚类

根据相似的特征（通常是边界的最近邻居）将数据分组到簇中的过程称为聚类。聚类用于与无标签数据一起实现。在此，我们必须通过将数据分组到簇来分析数据。这种将数据转换为簇的技术也称为无监督数据分析。基于簇的数据挖掘有各种算法。聚类中最常见和最广泛使用的算法是 k-means 算法。

我们可以使用 Python 中的 sklearn 库来实现聚类算法。

不同的聚类算法有 k-means 聚类、DBSCAN 等。

回归

用于预测数据集中数值的数据挖掘技术称为回归。它说明了因变量和自变量之间的关系。它也称为监督数据挖掘技术。回归基于直线方程。将曲线或直线拟合到一组数据点称为回归。

可以使用 Python 中的 sklearn 库来实现回归算法。

有不同的回归算法，包括线性回归、多元回归、逻辑回归、Lasso 回归等。

关联 (Association)

关联是一种数据挖掘技术，用于表示可能不显眼的变量之间的关系。它用于分析和预测客户行为。它用于市场分析、产品聚类、目录设计等。

现在，让我们了解用于数据挖掘的不同算法。

• K-means 聚类算法

K-means 是一种聚类数据挖掘算法，它根据数据的特征和相似性将数据划分为多个组或簇。它从用户那里接收参数 k（簇的数量），并将相似的数据分组到同一簇中，使得簇外部的相似性与簇内部的数据不同。簇的平均值可以确定相似性。

• 支持向量机

支持向量机是一种用于数据挖掘的监督算法。它可用于回归和分类问题。然而，它最适合数据挖掘的分类技术。它使用超平面将数据分为两类。超平面划分数据点，使得两个类别中最接近点的间隔具有最大距离。它主要在具有 2 个特征的 2D 平面上工作。

• AdaBoost

AdaBoost 也是一种基于分类技术的数据挖掘算法。它基于分类和回归技术。它是一种监督数据挖掘技术，用于将弱学习模型分类为强学习器。它获取一些数据，然后预测一组新数据。

• PCA

主成分分析是一种无监督数据挖掘技术，用于分析不同变量集之间的关系。PCA 的主要目的是降低数据集的维度。它在原始变量集中搜索一组新的变量，从而降低数据的维度。它可用于数据的分类和回归。

• 协同过滤

协同过滤是一种主要用于推荐系统中查找相似用户和推荐的数据挖掘技术。它基于数据挖掘的分类技术。它对用户进行分类，而不是使用特征进行推荐。

• Apriori 算法

Apriori 算法是一种基于关联的数据挖掘算法，用于数据库中识别数据集中的项并根据数据集生成关联规则。它通过频繁搜索一起出现的项来帮助确定数据集中的关系和模式。