本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

数据仓库模型的设计 在设计数据仓库模型时，需要考虑到可用的数据。例如，为了完成客户发展、收益分析和呼叫特性分析这三个主题，以下三部分信息是必要的： 客户的基本信息表 客户的账单信息表 客户的呼叫信息表 2.1 数据仓库设计

归纳学习假设机器学习的任务是在整个实例集合X上确定与目标概念c相同的假设。一般H表示所有可能假设。H中每个假设h表示X上定义的布尔函数。由于对c仅有的信息只是它在训练样例上的值，因此归纳学习最多只能保证输出的假设能与训练样例相拟合。若没有更多的信息，只能假定对于未见实例最好的假设就是训练数据最佳拟合的假设。定义归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，则它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。（Function Approximation）。决策树基本概念从机器学习看分类及归纳推理等问题（4）第6章决策树

Data Warehouse Fundamentals 1. Overview and Concepts Data Warehouse is a database system designed for storing historical data to support business decision-making. It collects data from various source systems and integrates it into a unified format through processes such as Extract, Transform, Load (ETL). This section delves into the fundamental concepts of data warehouses and their applications in modern enterprises. 2. Importance of Data Warehousing Increased Demand for Strategic Information: With intensified market competition, companies increasingly rely on data analysis for strategic decisions. Data warehouses provide high-quality historical data to achieve this goal. Information Crisis: Traditional transaction processing systems struggle to meet growing data analysis demands, especially with large historical datasets. Data warehouses address these issues, ensuring data consistency and accuracy. Technological Trends: With the advancement of big data technologies and cloud computing, data warehouses are evolving to adapt to new technological environments. These improvements enhance data processing speed and efficiency while reducing costs. 3. Technical Foundations of Data Warehousing ETL Process: The critical data processing steps in a data warehouse, including Extract, Transform, and Load. Extracting involves acquiring data from multiple sources; transforming includes data cleaning, validation, and normalization; and loading refers to importing the transformed data into the warehouse. Data Cleaning: An essential aspect of data preprocessing aimed at improving data quality by identifying and correcting erroneous values, removing duplicates, and filling in missing values. 4. Design and Architecture of Data Warehousing Star Schema: A common design pattern featuring one fact table and multiple dimension tables. This model is simple and easy to understand and query. Snowflake Schema: An extension of the star schema, where dimension tables are further normalized into sub-dimension tables, creating a more complex hierarchy but offering richer analytical possibilities. Multidimensional Model: Another prevalent data warehouse model that organizes data through various dimensions, each with its own hierarchy. 5. Application Scenarios of Data Warehousing Business Intelligence Reporting: Data warehouses provide critical business insights for senior management to formulate better strategies. Market Analysis: In-depth analysis of historical sales data helps businesses understand market demands and consumer behavior better. Customer Relationship Management: Data warehouses assist in tracking customer purchase history and service interactions, improving customer service and support. 6. Relationship Between Data Warehousing and Data Mining

R in a Nutshell 一、简介与概述 《R in a Nutshell》作为一本经典的R语言教程，由Joseph Adler撰写，并于2012年出版了第二版。本书详细介绍了R语言的基础知识、高级特性以及在数据挖掘、机器学习和统计分析中的应用。R是一种广泛使用的开源编程语言，特别适用于数据分析、统计建模和图形表示。本书不仅适合初学者快速入门，也适合有一定基础的数据科学家和统计学家进一步提升技能。 二、获取与安装R R版本 R语言定期发布新版本，每个版本都会包含新功能和改进。用户可以从官方网站下载最新稳定版本或特定版本。 获取与安装交互式R二进制 Windows: 用户可以通过访问CRAN（Comprehensive R Archive Network）网站下载适合Windows系统的R安装包。安装过程简单直观，只需按照提示进行即可。 MacOSX: 对于Mac用户，推荐使用R for Mac OS X安装程序，该程序包含了所有必需的依赖项，确保安装过程顺利进行。 Linux和Unix系统: 在Linux或Unix系统上，用户可以通过包管理器（如Debian/Ubuntu下的apt-get命令或Red Hat/Fedora下的yum命令）轻松安装R。 三、R用户界面 R提供了多种用户界面，以满足不同用户的偏好和需求： R图形用户界面 Windows: 提供了一个图形化界面，允许用户通过点击菜单和按钮来执行命令。 MacOSX: 与Windows类似，MacOSX上的R也提供了一个易于使用的图形界面。 Linux和Unix: 虽然这些系统默认不提供图形界面，但用户可以使用第三方工具（如R.app或R for MacOSX GUI）来实现图形界面。 R控制台 R控制台是R的主要交互式环境，用户可以直接在其中输入命令并查看结果。控制台支持命令行编辑功能，方便用户修改和重新运行之前的命令。 批处理模式 除了交互式操作外，R还支持批处理模式，

数据挖掘中的FP树原理与应用 一、引言 在大数据处理与分析领域，数据挖掘技术扮演着至关重要的角色。其中，频繁模式挖掘是数据挖掘中的一个核心问题，它找出数据库中出现频率高于某个阈值的项集。FP树（Frequent Pattern tree）作为一种高效的数据结构，被广泛应用于频繁模式挖掘中。将围绕“数据挖掘FP树”的主题，深入探讨其基本概念、构建过程以及应用场景，并结合给定的部分内容进行具体分析。 二、FP树的基本概念 FP树是一种压缩且便于挖掘频繁模式的数据结构。通过这种结构可以有效地减少数据扫描次数，从而提高挖掘效率。在构建FP树的过程中，需要定义一个最小支持度计数（min_sup_count），用于筛选出频繁项集。本例中设定的min_sup_count=2，意味着只有出现次数不低于2次的项才能被认为是频繁项。 三、FP树的构建过程 初始化数据库：首先根据给定的事务数据库初始化数据库，即事务列表。在本例中，我们有如下事务记录： T100: I1, I2, I5 T200: I2, I4 T300: I2, I3 T400: I1, I2, I4 T500: I1, I3 T600: I2, I3 T700: I1, I3 T800: I1, I2, I3, I5 T900: I1, I2, I3 构建头表：根据事务数据库构建头表，记录每个项及其出现的总频次。本例中的头表为： I2: 7 I1: 6 I3: 6 I4: 2 I5: 2 构建FP树：接下来，按照事务的顺序，将每个事务添加到FP树中。在添加过程中，如果某项不在当前的FP树中，则创建一个新的节点；如果已在树中，则更新该节点的计数值。需要注意的是，在添加过程中要保证树的紧凑性，即相同的项尽可能连接在一起。 四、条件模式基与条件FP树 为了进一步挖掘涉及特定项的频繁模式，FP算法引入了条件模式基（Conditional Pattern Base, CPB）和条件FP树（Conditional FP Tree, CFT）。条件模式基是指包含特定项的所有事务集合，而条件FP树则是根据条件模式基构建的FP树。- 涉及I5的条件模式基及条件FP树：- 条件模式基：{(I2

《SAS编程与数据挖掘商业案例》是一本深入探讨SAS编程技术和数据挖掘应用的专著，作者为姚志勇。书中系统介绍了SAS的基础知识，如数据步、过程步的使用、变量的定义、数据处理技巧等，适合初学者和有经验的用户。通过实际商业案例，读者可以学习数据清洗、建模和模型评估等内容，提升分析能力。压缩包内包含PDF版和相关资源链接，便于进一步学习与应用。

针对不确定对象的有效和高效聚类的启发式方法在数据挖掘领域，聚类分析是核心技术之一。它通过分析数据对象的属性，将具有相似属性的对象分成同一类群。然而，在现实世界的数据中，对象的位置往往存在不确定性，可以通过概率密度函数（pdf）来描述。探讨的是不确定对象的聚类问题，这些对象的位置具有不确定性。现有的剪枝算法存在一个新性能瓶颈，导致每次迭代时为每个不确定对象分配候选簇的开销。为此，提出了新的启发式方法来识别边界案例的对象，并将它们重新分配到更好的簇中。文中提到的关键技术是UK-means算法，其在传统的K-means算法基础上扩展，能够处理不确定对象的聚类问题。如果考虑平方欧几里得距离，UK-means算法（不使用剪枝技术）简化为K-means算法，运行速度更快，但聚类结果会有所不同。为解决这个问题，提出了一种近似UK-means算法，通过启发式识别边界情况的对象并将它们重新分配。此外，提出了三种用于表示簇代表的模型（均值模型、不确定模型和启发式模型），用于计算对象与簇代表之间的预期平方欧几里得距离。这些模型能更好地比较不确定对象的聚类效果。文章的主要贡献包括：1.分析现有剪枝算法，发现性能瓶颈；2.证明UK-means算法可以简化为K-means算法且速度更快；3.提出近似UK-means算法以高效识别边界对象；4.提供三种簇代表模型，实验验证聚类结果差异降低至70%。实验结果显示，近似UK-means算法的平均执行时间仅多出25%，显著减少K-means算法聚类结果的差异，这些发现对数据挖掘研究人员和实践者具有重要参考价值。

在再次扫描D的过程中，对每个候选项进行计数，最终得出L2：项集支持度计数如下： ｛I1，I2｝ 4 ｛I1，I3｝ 4 ｛I1，I5｝ 2 ｛I2，I3｝ 4 ｛I2，I4｝ 2 ｛I2，I5｝ 2 以上计数结果有助于后续的数据挖掘分析。

在聚类分析中，常用的数据结构包括数据矩阵和差别矩阵。数据矩阵用于存储样本的特征信息，而差别矩阵则用来表示样本间的相似性或距离。这两种结构在聚类算法中起着关键作用，帮助实现有效的数据分组与分析。