對于從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灥娜薩數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炛笇?dǎo)《數(shù)據(jù)挖掘》實驗指導(dǎo)2011年3月1日長沙大學(xué)信息與計算科學(xué)系前言隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，特別是數(shù)據(jù)倉庫、Web等新型數(shù)據(jù)源的日益普及，形成了數(shù)據(jù)豐富而知識匱乏的嚴重局面。什么是并行數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)發(fā)展涉及的關(guān)鍵技術(shù):大數(shù)據(jù)采集技術(shù)大數(shù)據(jù)采集技術(shù)是指通過RFID數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等獲取各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要是指對接收到的數(shù)據(jù)進行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、歸一化、檢查一致性等操作。大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲與管理的主要目的是將采集到的數(shù)據(jù)用內(nèi)存存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，進行管理和調(diào)用。

批處理是先存儲后處理，流處理是直接處理。大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)大數(shù)據(jù)處理的核心是分析大數(shù)據(jù)，只有通過分析才能獲得大量智能的、深入的、有價值的信息。大數(shù)據(jù)展示技術(shù)大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)像井噴一樣增長。分析師對這些龐大的數(shù)據(jù)進行匯總分析，如果分析出來的結(jié)果是密密麻麻的文字，很少有人能看懂，所以我們需要將數(shù)據(jù)可視化。

directory vcfR可以直接讀取vcf格式的數(shù)據(jù)。如果同時讀取參考序列的fasta格式的序列文件和gff格式的注釋文件，可以獲得更完整的信息(這個步驟不是必須的，可以只讀取vcf數(shù)據(jù))。pinfsc50包在這里很容易重用。這個包包含植物病原微生物的基因序列測序結(jié)果。包含一個vcf文件、一個fasta文件和一個gff文件。這里使用參考序列數(shù)據(jù)。

因為vcfR更擅長分析單個染色體，所以當你的基因太大或者樣本很多的時候，建議拆分數(shù)據(jù)。讀取數(shù)據(jù)后，可以建立chromR對數(shù)據(jù)進行詳細分析。首先，對數(shù)據(jù)進行初步可視化。上圖我們得到了很多信息。例如，測序深度(DP)的峰值是500，但尾部被拖動，這意味著數(shù)據(jù)包含CNV信息。那么比較質(zhì)量(MQ)的峰值在60，

數(shù)據(jù)挖掘利用了人工智能(al)和統(tǒng)計分析的進展，帶來了很多好處。這兩個學(xué)科都致力于模式發(fā)現(xiàn)和預(yù)測。一些新興技術(shù)在知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域也取得了不錯的成果，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹。有了足夠的數(shù)據(jù)和計算能力，它們可以自動完成許多有價值的功能，而無需人類的照顧。數(shù)據(jù)挖掘就是利用統(tǒng)計學(xué)和人工智能技術(shù)的算法和技術(shù)，把這些深奧復(fù)雜的技術(shù)封裝起來，讓人們在自己不掌握這些技術(shù)的情況下，也能完成同樣的功能，更加關(guān)注自己想要解決的問題。

這里不給你具體的品牌和型號，只告訴你怎么選。我買筆記本總是先看配置，再看品牌。第一，你必須買一臺半年內(nèi)生產(chǎn)的電腦，這將有助于你使用五年甚至更長時間；第二，要知道自己能出多少錢，比如2000到3000只能是低端電腦，4000左右的價位可以買中檔電腦；第三，你要考慮是否考慮電池壽命，為了電池壽命選擇低電壓(U)的CPU。另外，你要知道你的筆記本是用來做什么的。

第四，你要考慮好一點的系列，再考慮同系列的車型。比如你對比第四代i5和第五代i5，一定要選第五代I5，然后再看這個系列的車型對比。當然，這種方法并不完全正確。畢竟低電壓的第五代i5(CPU帶U字)和標準電壓的第五代i3(CPU帶M字)性能差不多。第五，你要看納米數(shù)。納米數(shù)越小，做工越精細。第六，你要看顯卡的梯形圖，再看顯卡的三級緩存。數(shù)字越大越好。

1、樸素貝葉斯樸素貝葉斯(NB)屬于一種生成式模型(即需要計算特征和類的聯(lián)合概率分布)，計算過程非常簡單，做一堆計數(shù)就行。NB有一個條件獨立性假設(shè)，即在類別已知的情況下，特征之間的分布是獨立的。這樣，樸素貝葉斯分類器會比判別模型(如邏輯回歸)收斂得更快，因此它只需要較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。即使NB條件獨立性假設(shè)不成立，NB分類器在實踐中仍然表現(xiàn)良好。

2.Logistic回歸Logistic回歸是一種分類方法，屬于判別模型。正則化模型的方法有很多(L0，L1，L2)，不需要像樸素貝葉斯那樣擔(dān)心特征是否相關(guān)。與決策樹和SVM相比，它將得到很好的概率解釋，甚至可以很容易地用新數(shù)據(jù)更新模型(使用onlinegradientdescent算法)。

并行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不同于其他并行算法，它需要處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。并行算法有一點是不可取的，那就是算法主要是把磁盤和處理器之間以及處理器之間的數(shù)據(jù)量降到最低。眾所周知，對于并行性來說，交互之間的消耗(即內(nèi)存的使用)是一個比執(zhí)行時間(計算階段)重要得多的因素。數(shù)據(jù)挖掘算法給出了一系列的例子和學(xué)習(xí)概念(讓例子的特點更簡單)。

在其他事件中，算法的目的是自己定義這些概念，因為它們提供了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。串行數(shù)據(jù)挖掘算法對于小規(guī)模數(shù)據(jù)也需要大量的運行時間，可供分析的數(shù)據(jù)增長很快，因此需要尋找并行算法進行數(shù)據(jù)挖掘。目前，并行數(shù)據(jù)挖掘算法已經(jīng)充分研究了并行數(shù)據(jù)挖掘的策略。算法的復(fù)雜度可以從兩個方面來表達:空間復(fù)雜度和時間復(fù)雜度。并行算法的目標是盡可能降低時間復(fù)雜度，但其代價是通過增加空間復(fù)雜度(如增加空間的維數(shù)、增加處理器數(shù)量)來實現(xiàn)的。

長沙大學(xué)信息與計算科學(xué)系數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灲虒W(xué)序言2011年3月1日隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，特別是數(shù)據(jù)倉庫、Web等新型數(shù)據(jù)源的日益普及，形成了數(shù)據(jù)豐富而知識匱乏的嚴重局面。針對如何有效利用這些海量數(shù)據(jù)信息的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生并顯示出強大的生命力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)處理技術(shù)進入了一個更高級的階段，是對未來人類產(chǎn)生重大影響的十大新興技術(shù)之一。

本實驗指南通過大量實例，引導(dǎo)學(xué)生循序漸進地做每一章的實驗。根據(jù)實驗教學(xué)大綱，我們安排了五個實驗，每個實驗分為實驗?zāi)康?、實驗?nèi)容、實驗步驟、實驗報告要求和注意事項五個部分，實驗前，老師對實驗進行一定程度的講解后，讓學(xué)生知道實驗的目的，做好實驗準備。在實驗中，學(xué)生根據(jù)實驗指導(dǎo)中的內(nèi)容進行驗證和總結(jié)，然后完成實驗步驟中安排的任務(wù)。