香港大学Data Mining课程全攻略

香港大学提供的这套数据挖掘课程课件，涉及了数据挖掘领域的核心概念和方法论，从基础的导论部分讲起，逐步深入到具体的数据处理技术和算法应用。下面我将详细阐述这些课件中所包含的知识点。 1. **引言 (Introduction)** 在数据挖掘的引言部分，通常会介绍数据挖掘的定义、目的以及它在当今社会中的应用背景。这部分会强调数据挖掘与数据库、统计学、机器学习等领域的联系，并可能探讨数据挖掘的发展历史和未来趋势。此外，它还会介绍数据挖掘的主要任务，比如分类、聚类、关联规则发现、时间序列分析等，并通过实际案例来说明数据挖掘是如何帮助企业和研究者解决具体问题的。 2. **数据 (Data)** 在数据挖掘过程中，数据是所有分析工作的基础。这部分内容会介绍数据挖掘所需数据的特点，如数据量大小、数据质量、数据类型、数据结构等。同时，它也会讲解数据预处理的各种方法，如数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等。这些预处理步骤对保证数据挖掘结果的准确性和可靠性至关重要。 3. **联机分析处理 (OLAP)** OLAP是一种多维数据分析技术，通常用于复杂数据集的快速分析。这部分内容会介绍OLAP的基本概念，包括星型模式和雪花模式等数据仓库模型，以及OLAP操作中的切片、切块、钻取、旋转等操作。此外，还会讲解OLAP与数据挖掘的结合，如何利用OLAP为数据挖掘提供前期的数据准备和分析。 4. **分类 (Classification)** 分类是数据挖掘中的一种监督学习方法，目标是预测数据的类别标签。这部分内容通常会介绍分类任务的原理，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）等分类算法。还会讨论分类模型的评估方法，比如混淆矩阵、准确度、召回率、F1得分等评价指标。 5. **分类2 (Classification2)** 作为分类技术的延续，这一部分可能会深入讨论分类算法的优化方法，比如集成学习、特征选择、过拟合与欠拟合的处理、以及如何在大数据环境下有效实施分类任务。同时，也会探讨实际业务场景中分类模型的部署和应用。 6. **关联 (Association)** 关联规则挖掘旨在发现数据集中不同变量之间的有趣关系或模式。这部分会介绍支持度、置信度和提升度等关联规则的评价指标，并讲解Apriori算法、FP-Growth算法等常用算法的工作原理及其适用场景。 7. **关联2 (Association2)** 在这个部分，可能会对关联规则挖掘进行进一步的细化讨论，包括多层关联规则、多维关联规则挖掘，以及如何在海量数据集上高效执行关联规则挖掘。同时，还会探讨如何将挖掘出的关联规则应用于实际业务，比如产品捆绑销售、库存管理等。 8. **聚类 (Clustering)** 聚类是无监督学习的一个分支，它的目的是将数据划分为若干个簇，使得簇内的数据相似度较高，而不同簇之间的数据相似度较低。这部分内容会介绍聚类的基本概念、评估聚类效果的指标，以及诸如K-means、层次聚类、DBSCAN等经典聚类算法。同时，也会讨论如何处理大规模数据集以及聚类结果的解释与应用。 以上课件文件的名称列表中，我们可以看到每个PPT文件的命名与数据挖掘的各个主题相对应。这有助于学习者根据数据挖掘的流程，系统地学习和掌握相关知识。按照这些课件的顺序学习，可以帮助学习者从理论到实践，逐步建立数据挖掘的全面知识体系。