如何辨別垃圾郵件，如何判斷壹筆交易是否造假，如何判斷紅酒的質量和等級，掃描王如何識別文字，如何判斷匿名作品是否出自名家之手，如何判斷壹個細胞是否屬於腫瘤細胞等等，這些看起來都很專業，很難回答。但是，如果妳懂壹點數據挖掘的知識，妳可能會有壹種前途光明的感覺。
在本文中，我主要想簡單介紹壹下數據挖掘中的算法及其包含的類型。然後，通過現實中可及的、鮮活的案例，來解讀其真實的存在。？壹般來說，數據挖掘算法包括四種類型，即分類、預測、聚類和關聯。前兩種屬於有監督學習，後兩種屬於無監督學習，屬於描述性模式識別和發現。
監督學習就是監督學習，也就是有目標變量，所以需要探索特征變量和目標變量之間的關系，在目標變量的監督下學習和優化算法。比如信用評分模型就是典型的監督學習，目標變量是“是否違約”。算法的目的是研究特征變量(人口統計、資產屬性等)之間的關系。)和目標變量。
分類算法和預測算法最大的區別在於前者的目標變量是離散的(比如是否逾期，是否是腫瘤細胞，是否是垃圾郵件等。)，而後者的目標變量是連續的。壹般來說，具體的分類算法包括邏輯回歸、決策樹、KNN、貝葉斯判別、SVM、隨機森林、神經網絡等。
預測算法預測算法，其目標變量壹般是連續變量。常見的算法有線性回歸、回歸樹、神經網絡、SVM等。
無監督學習無監督學習，即沒有目標變量，基於數據本身，識別變量之間的內在模式和特征。比如相關性分析，通過數據找到項目A和項目b的相關性，比如聚類分析，把所有樣本按距離分成幾個穩定的、可區分的組。這些都是沒有目標變量監督的模式識別和分析。
聚類分析的目的是細分樣本，使同壹組內的樣本特征相似，不同組內的樣本特征差異較大。常見的聚類算法包括kmeans、譜系聚類、密度聚類等。
相關性分析相關性分析的目的是找出項目之間的內在聯系。常指購物籃分析，即消費者經常同時購買哪些產品(如泳褲、防曬霜)，有助於商家的捆綁銷售。
基於數據挖掘的案例和應用上面提到的四類算法(分類、預測、聚類和關聯)都是比較傳統和常見的。還有其他有趣的算法分類和應用場景，比如協同過濾、離群點分析、社交網絡、文本分析等等。接下來我想根據不同的算法類型來介紹數據挖掘在日常生活中的真實存在。以下是壹些可以想到的，與生活息息相關的有趣例子。
基於分類模型的案例:我想介紹兩個案例，壹個是垃圾郵件的分類和判斷，壹個是在生物醫學領域的應用，即腫瘤細胞的判斷和分辨。
郵箱系統如何區分壹封郵件是不是垃圾郵件？這應該屬於文本挖掘的範疇，通常用樸素貝葉斯方法來區分。其主要原理是判斷郵件正文中的文字是否經常出現在垃圾郵件中。比如，如果郵件正文中包含“報銷”、“發票”、“促銷”等詞語，那麽該郵件被判定為垃圾郵件的概率會更大。
壹般來說，判斷壹封郵件是否屬於垃圾郵件應該包括以下幾個步驟。
首先，將郵件正文分解成單詞組合，假設壹封郵件包含100個單詞。
其次，根據貝葉斯條件概率，計算這100個字的郵件已經是垃圾郵件和正常郵件的概率。如果結果顯示垃圾郵件的概率大於正常郵件。那麽該電子郵件將被歸類為垃圾郵件。
醫學腫瘤判斷中如何判斷細胞是否屬於腫瘤細胞？腫瘤細胞不同於普通細胞。但是需要非常有經驗的醫生通過病理切片來判斷。如果使用機器學習，系統可以自動識別腫瘤細胞。這時候效率會提升很快。而且通過主觀(醫生)+客觀(模型)的方式鑒定腫瘤細胞，結果是交叉驗證的，結論可能更可靠。
如何操作？通過分類模型識別。簡而言之，有兩步。首先，用壹系列指標來描述細胞特征，如細胞半徑、紋理、周長、面積、光滑度、對稱性、凹凸性等。，構成細胞特征的數據。其次，在細胞特征寬表的基礎上，通過建立分類模型來判斷腫瘤細胞。
基於預測模型的案例。在這裏，我主要想介紹兩個案例。即通過化學特征來判斷和預測紅酒的品質。另壹種是通過搜索引擎來預測和判斷股票價格的波動和走勢。
如何判斷紅酒的好壞？有經驗的人會說，紅酒最重要的是口感。口感受年份、產地、氣候、釀造工藝等多種因素影響。然而，統計學家沒有時間品嘗各種各樣的紅酒。他們覺得通過壹些化學性質可以很好的判斷紅酒的品質。而且現在很多釀酒企業其實也是這麽做的，通過監測紅酒中化學成分的含量來控制紅酒的質量和口感。
那麽，如何判斷葡萄酒的好壞呢？
第壹步，收集很多紅酒樣品，整理並測試其化學特性，比如酸度、含糖量、氯化物含量、含硫量、酒精含量、PH值、密度等等。
第二步，通過分類回歸樹模型，預測判斷紅酒的質量和等級。
搜索引擎的搜索量和股價是波動的。南美洲熱帶雨林中的壹只蝴蝶，偶爾扇動壹下翅膀，就能在兩周內在德克薩斯州引起壹場龍卷風。妳在網上搜索會影響公司股價的波動嗎？
很久以前就已經證明，互聯網關鍵詞(如流感)的搜索量會比疾控中心提前1到2周預測某地區流感的爆發。
同樣，也有學者發現了公司在互聯網上搜索量的變化會顯著影響公司股價的波動和走勢的現象，這就是所謂的投資者註意力理論。根據這壹理論，壹家公司在搜索引擎中的搜索量代表了該股票受投資者關註的程度。因此，當壹只股票的搜索頻率增加時，表明投資者對該股票的關註度增加，這使得個人投資者更容易購買該股票，從而進壹步導致股價上漲和股票收益為正。這壹點已經被無數論文所驗證。
壹個基於相關性分析的案例:沃爾瑪的啤酒尿布啤酒尿布是壹個非常非常古老的故事。故事是這樣的。沃爾瑪發現了壹個很有意思的現象，就是把紙尿褲和啤酒放在壹起，可以大大提高兩者的銷量。原因是美國女性通常在家照顧孩子，所以她們經常在下班回家的路上讓丈夫給孩子買紙尿褲，丈夫也會同時買自己喜歡的啤酒。沃爾瑪從數據中發現了這種相關性，於是將兩種商品並列，從而大大提高了相關銷售額。
啤酒紙尿褲主要講產品之間的相關性。如果大量數據顯示消費者購買產品A，也會順便購買產品B。然後a和b之間存在相關性，在超市裏，我們經常會看到兩種商品的捆綁銷售，這很可能是相關性分析的結果。
基於聚類分析的案例:零售客戶的細分還是比較普遍的。細分的作用是有效劃分客戶群，使群內成員相似，但群間有差異。其目的是識別不同的客戶群體，然後針對不同的客戶群體精準設計推送產品，從而節約營銷成本，提高營銷效率。
比如對商業銀行的零售客戶進行細分，基於零售客戶的特征變量(人口特征、資產特征、負債特征、結算特征)計算客戶之間的距離。然後根據距離遠近，將相似的客戶歸為壹類，從而有效細分客戶。將所有客戶分為理財偏好、基金偏好、活期偏好、國債偏好、風險平衡器、渠道偏好等等。
基於離群點分析的案例:當使用支付寶檢測支付中的交易欺詐時，或者使用信用卡支付時，系統會實時判斷刷卡行為是否屬於盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等因素來判斷。這裏的基本原則是尋找異常值。如果您的信用卡被判斷為異常，交易可能會被終止。
異常值的判斷應基於欺詐規則庫。可能有兩種類型的規則，即事件規則和模型規則。壹是事件規則，如刷卡時間是否異常(淩晨刷卡)、刷卡地點是否異常(在不頻繁的地方刷卡)、刷卡商戶是否異常(黑名單套現商戶)、刷卡金額是否異常(是否偏離正常平均值三倍標準差)、刷卡頻率是否異常(高頻密集刷卡)。第二，模型規則是通過算法確定交易是否屬於欺詐。壹般通過支付數據、賣家數據、結算數據構建模型來判斷分類問題。
基於協同過濾的案例:電商猜測妳喜歡，推薦妳喜歡在引擎電商中，應該是大家最熟悉的。在JD.COM商城或亞馬遜購物時，總會出現“猜妳喜歡什麽”、“根據妳的瀏覽歷史為妳精心推薦”、“買了這個商品的顧客也買了這個商品”、“瀏覽過這個商品的顧客最終買了這個商品”，這些都是推薦引擎運作的結果。
其中，我很喜歡亞馬遜的推薦。通過“買了貨的人同時買了貨”，我經常能找到壹些質量更高，認可度更高的書。壹般來說，電商的“猜妳喜歡”(即推薦引擎)是基於協同過濾，構建壹套符合自身特點的規則庫。即算法會同時考慮其他客戶的選擇和行為，並在此基礎上構建產品相似度矩陣和用戶相似度矩陣。以此為基礎，找出最相似的客戶或最相關的產品，從而完成產品推薦。
基於社會網絡的案例分析:電信中的種子客戶和社會網絡最早出現在電信領域。也就是通過人們的電話記錄，可以勾勒出人們的關系網絡。電信領域的網絡壹般分析客戶影響力與客戶流失和產品擴散的關系。
根據通話記錄，我們可以建立壹個客戶影響力指標體系。采用的指標大概包括以下幾項:第壹次接觸、第二次接觸、第三次接觸、平均通話頻率、平均通話量等。基於社會影響力的分析結果表明，高影響力客戶的流失會導致相關客戶的流失。其次，在產品的擴散上，選擇高影響力的客戶作為傳播的切入點，很容易促進新套餐的擴散和滲透。
此外，社交網絡在銀行(擔保網絡)、保險(團夥詐騙)、互聯網(社交)也有很多應用和案例。
基於文本分析的案例，我主要想介紹兩個案例。壹個是類似“掃描王”的APP，直接把紙質文檔掃描成電子文檔。相信很多人都用過，這裏我來簡單介紹壹下原理。另壹個是江湖上總有傳言說《紅樓夢》前八十回和後四十回不全是曹雪芹寫的，我就從統計的角度來說壹下。
人物識別:掃王APP在拍照時會自動識別人臉，有的APP如掃王可以掃描書籍，然後自動將掃描的內容轉換成word。這些屬於圖像識別和光學字符識別。圖像識別比較復雜，字符識別比較容易理解。
查了壹些資料，字符識別的壹般原理如下，以字符S為例。
首先將字符圖像縮小到標準像素大小，比如12*16。註意，圖像是由像素組成的，字符圖像主要包括黑白像素。
第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，用二維直方圖投影。就是把人物(12*16的像素圖)橫向和縱向投影。水平方向有12個維度，垂直方向有16個維度。以這種方式，分別計算水平方向上每個像素行中黑色像素的累積數量和垂直方向上每個像素列中黑色像素的累積數量。因此，獲得了水平方向上12維以及垂直方向上16維的特征向量。這樣就形成了壹個28維的字符特征向量。
第三，基於前面的字符特征向量，通過神經網絡學習，可以有效地識別字符並進行分類。
文學作品與統計:《紅樓夢》的歸屬是壹個非常著名的爭論，懸而未決。關於《紅樓夢》的作者，壹般認為前80回是曹雪芹寫的，後40回是高鶚寫的，其實主要問題是要確定前80回和後40回在用詞、用句上是否有顯著差異。
這讓壹群統計學家更加興奮。有學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞的出現頻率，以及不同詞類之間的相關性來做出判斷。有學者以虛詞(如之、起、或、意、了、得、不、把、別、好)來判斷前後文風的差異。有學者通過場景(花、樹、食物、藥物、詩歌)出現頻率的差異進行統計判斷。總之，主要是通過壹些指標來量化，然後比較指標之間是否有顯著差異，從而判斷文風。
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