统计学方法在数据挖掘中的应用探究

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更新时间:2023-01-16 18:48:09 发布时间:24小时内

数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据,将潜在的信息与数据提取出来,就是从数据中挖掘有价值的知识,而大多数原始数据具有一定的结构化特征,比如,关系数据库中的数据;也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识,这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的;数据挖掘能以归纳形式存在,能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中,方便数据的维护与管理。由此可见,数据挖掘是一门交叉性强的学科,加强对其的研究非常有意义,下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。

一、数据挖掘与统计学的关系

(一)数据挖掘的内涵

通常来说,数据挖掘的定义较为模糊,没有明确界定,大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。通过对不同观点的统一整理,人们最终将其描述为:从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息,并对这些信息进行创造、加工的过程。数据挖掘作为一门重要的交叉学科,能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起,从而实现技术与理论的创新与发展。其中,数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息,此过程的方法非常多,有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等,还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等,在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。

(二)数据挖掘与统计学间的关系

通常来说,统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程,数字资料是各种信息的归纳与总结,可以将其作为特性原理的认知、推理方法。而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程,通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。在此过程中,统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。

在数据挖掘这一课题被提出来之前,统计分析技术对于人们来说更熟悉,也是人们日常开展工作、寻找数据间规律最常使用的方法。但是不能简单的将数据挖掘作为统计学的延伸与替代工具,而是要将两者的区别认识到位,再结合两者间的不同特点分析其应用特点。大部分的统计学分析技术都是建立在数学理论与技巧上的,预测通常较为准确,效果能够让大部分人满意。数据挖掘能够充分借鉴并吸收统计学技术,在融入到自身特点以后成为一种数据挖掘技术。

统计学与数据挖掘存在的目标都是一致的,就是不断对数据结构进行发掘。鉴于统计学与数据挖掘在目标上的一致性,致使很多研究学者与专家将数据挖掘作为了统计学的一个分支机构。但是这种认知非常不正确,因为数据挖掘不仅体现在与统计学的关系上还体现在思想、工具与方法上,尤其是在计算机科学领域对数据挖掘起到的作用非常大。比如,通过借助数据库技术与人工智能的学习,能够关注到更多统计学与数据挖掘上的共通点,但是两者存在的差异依然非常大。数据挖掘就是指对大量的数据信息不断挖掘的过程,DM能够对数据模式内的数据关系进行充分挖掘,并对观测到的数据库处理有着极高的关注度。

二、数据挖掘的主要过程

从数据本身出发探讨数据挖掘过程,数据挖掘的过程分为信息的收集、数据集成、数据处理、数据变换、数据挖掘实施等过程。

首先,要将业务对象确定下来,明确不同业务定义,并认清数据挖掘的目的,这是做好数据挖掘最关键的一步,也是最重要的一步,虽然挖掘的结果不能被准确预测到,但却需要对问题的可预见性进行探索。其次,还要做好数据准备工作,包含数据清理、数据变换等工作,数据清理的实际意义是将噪声与空缺值补全,针对这一问题,可以使用平滑技术,而空缺值的处理则是属性中最常见的,可以将统计中最可能出现的值作为一个空缺值。

信息收集指的是按照特定的数据分析对象,可以将分析中需要的特征信息抽象出来,并在此基础上选择出较为科学、适合的信息收集方法,将全部的信息全部录入到特定的数据库中。如果数据量较大,则可以选择一个专门的管理数据的仓库,实现对信息的有效保护与管理;数据集成就是指将来源不同、格式不同、性质不同、特点不同的数据集成到一起,进而为企业提供更为全面、系统的数据共享平台;数据变换就是通过聚集、概化、规范化等方式对数据进行挖掘,对于一些实用数据,则可以通过分层与分离方式实现对数据的转换;数据挖掘就是结合数据仓库中的数据信息点,并选择正确的分析方法实现对有价值数据的挖掘,事例推理、规则推理、遗传算法等都是应用较多的方法。

三、统计学方法中的聚类分析

在统计学聚类方法基础上能够构建出潜在的概率分布假设,可以使用试图优化的方法构建数据与统计模型的拟合效果。基于统计学聚类方法当中,Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的,能够以分类树作为层次聚类创建的方法,在分类树上,每一个节点都能代表着一个概念,该方法就是对节点概率描述的过程。Cobweb方法还使用了启发式估算方式,使用分类效用对分类树的构建进行指导,从而实现对最高分类的划分目的,能够将不同分类对象全部归类到一个类别中,并依据这些内容创建出一个新的类别。但是这种方法也存在一定局限性,局限性在于假设的属性概率分布都是独立的,并不能始终处于成立状态中。只有在掌握了Cobweb算法以后才能对概念聚类算法的特点进行探究。Cobweb算法能够以分类树方式创建层次聚类,可以将概率表现为p(Ai=Vii/Ck)条件概率,其中,Ai=Vij是一个类别下的,同属于一个值对,Ck是概念类中的一种。在给出一个特定的对象以后,Cobweb能够将全部对象整合到一个节点上,从而计算出分类效应,分数最高的效用就是对象所在的节点位置。如果对象构建失去节点,则Cobweb能够给出一个新的节点,并对其进行分类使用,这种节点计算方法起步较晚,能够对现有的节点与计算相互对比,从而划分出最高的分类指标,将全部对象统一到已有的分类中,从而构建出一个新的类别。

Classitci是Cobw eb方法的一种延伸与发展,能够使用其完成聚类数据的处理,在该方法下,节点中的每一个存储属性都是处于连续分布状态中,能够将其作为分类效果修正的方法,并以度量的形式表现出来,这种度量基础上能够实现连续性的积分,从而降低分散发生率,该方法是积分过程而不是对属性的求和过程。

Auto Class方法也是一种应用较为普遍的聚类方法,该方法主要采用统计分析对结果类的数目进行估算,还可以通过模型搜索方式分析空间中各种分类的可能性,还能够自动对模型数量与模型形态进行描述。在一定类别空间中,不同的类别内属性存在关联性,不同的类别间具有相互继承性,在层次结构当中,共享模型参数是非常重要的。

还有一种使用较为普遍的模型是混合模型,混合模型在统计学聚类方法上使用也非常普遍。该方法最为基本的思想就是概率分布决定着每一种聚类状态,并且模型中的每一个数据都是由多个概率在分布状态下产生的。混合模型还能够作为一种半参数密度评估方法,其能够将参数估计与非参数估计的优点全部集中到一起,并将参数估计法与非参数估价法的诸多优点融合到一起,因为模型具有一定复杂性,为此,不能将其限制在概率密度函数表达形式上,这种复杂性决定了模型与求解存在关联,与样本集合的联系非常少。通过以上的研究可以了解到,数据发掘中应用聚类方法非常有效,并且较为常见。比如,构建出Cobweb模型与混合模型,采用Clara与Clarans方法中的抽样技术,将Denclue方法用在概率密度函数中。

结束语

统计学方法自产生开始已经有非常久远的历史,将严谨的数学逻辑作为基础,将分类算法假定作为独立条件,属性值之前能够相互保持独立,对假定进行计算,当假定成立时,可以再与其他分类算法进行对比,这种分类算法准确性非常高。为此,其不仅能够对连续值进行预测,还可以通过线性回归方程对系数进行比较,从而归纳出结果。

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