uci数据集探秘：电信数据库详解 (uci数据集电信数据库)
UCI数据集探秘：电信数据库详解
概述
UCI数据集是机器学习领域更具权威性的数据集之一，包含许多来自各种学科领域的数据集。本文要介绍的是其中一个广受欢迎的数据集——电信数据库（Telecom Database）。该数据集是一个关于电信公司客户的数据集，其中包含了来自电信公司的所有客户信息以及他们的通话记录。本数据集常常用于分类、聚类等数据挖掘领域的研究。
相关数据
本数据库包含3333个样本，其中包含的特征有17个。其中15个特征为客户相关数据，另外2个特征为通话记录信息。下面是对这17个特征的详细解释：
1. State（客户所在州）：该特征表示电信公司客户所在的州。
2. Account Length（客户账户时长）：该特征表示该客户的在该电信公司的账户注册时长，单位为日。
3. Area Code（地区编码）：该特征表示电信公司在不同地区的编码。
4. Phone（号码）：该特征表示客户的号码。
5. Intl Plan（国际漫游套餐）：该特征表示客户是否开通了国际漫游套餐。
6. VMl Plan（语音邮件套餐）：该特征表示客户是否开通了语音邮件套餐。
7. VMl Message（语音邮件数量）：该特征表示客户在上一个月内收到的语音邮件数量。
8. Day Mins（白天通话时长）：该特征表示客户在白天的通话时长（单位为分钟）。
9. Day Calls（白天通话次数）：该特征表示客户在白天的通话次数。
10. Day Charge（白天通话费用）：该特征表示客户在白天的通话费用。
11. Eve Mins（晚上通话时长）：该特征表示客户在晚上的通话时长（单位为分钟）。
12. Eve Calls（晚上通话次数）：该特征表示客户在晚上的通话次数。
13. Eve Charge（晚上通话费用）：该特征表示客户在晚上的通话费用。
14. Night Mins（夜间通话时长）：该特征表示客户在夜间的通话时长（单位为分钟）。
15. Night Calls（夜间通话次数）：该特征表示客户在夜间的通话次数。
16. Night Charge（夜间通话费用）：该特征表示客户在夜间的通话费用。
17. International Mins（国际通话时长）：该特征表示客户在国际通话的时长（单位为分钟）。
这些特征对数据挖掘和机器学习算法的运用来说都非常合适，具有很高的设计性和可解释性。
数据清洗和预处理
在进行数据挖掘和机器学习算法之前，需要对数据进行清洗和预处理。数据清洗旨在去除数据集中的异常值和无效值，比如空值、缺失值等。而数据预处理则涉及到对数据集的特征进行转换、归一化处理等操作，以便更好地将数据集用于机器学习算法中。
在电信数据库数据集中，通常会进行以下处理：
1. 删除异常值：在进行数据清洗操作时，需要删去所有具有缺失值或无实际意义的数据。
2. 特征选择：对于电信数据库，可以采用特征选择的方法，去掉那些对于分类或聚类结果没有帮助的特征。
3. 特征变换：特征变换是一种将原始特征变换为另外一种形式的方法，以便于算法更好地理解和处理这些特征。
4. 归一化：当数据集包含多个特征，并且它们具有不同的尺度时，需要对数据进行重新缩放，以确保它们具有相同的范围。
算法应用1：分类问题
在电信数据库中，常常需要将客户分类为不同的类别，以便了解他们的行为和使用偏好，或者可以用于推荐类别或者定位特定类别客户。这时，机器学习算法中的分类算法就派上用场了。常见的分类算法包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等等。
对于电信数据集，分类问题的目标一般是将客户分为“流失客户”和“保留客户”两个类别。根据流失客户的特征，可以建立分类模型，例如决策树模型。这个模型将考虑所有客户的特征，然后将客户分为两类。分类模型的输出将是一个流失概率，以此为基础，电信公司可以采取相应的策略来挽留客户。
算法应用2：聚类问题
另一种常见的问题是聚类问题。这种类型的问题通常是在大型数据集中寻找其内部的特定模式。在电信数据库中，聚类可以用于寻找不同种类的客户，以便更好地理解他们的需求和使用习惯。例如，将客户按使用量分为“高消费者”、“中等消费者”和“低消费者”，或者将他们按使用时间分为“白天话费型客户”和“夜间话费型客户”。
对于电信数据库，可以使用聚类算法如K-Means算法、层次聚类算法和DBSCAN算法来试图发现数据的内部结构，并进一步发现不同类别的结构。
电信数据库是UCI数据集中的一种数据集，通常被用于分类和聚类等机器学习算法的研究。该数据集包含很多有用的特征，涉及到了客户的各种联系方式、地理信息以及通话记录等等。通过对电信数据库进行数据清洗和预处理，可以使得机器学习算法得到更加准确的结果。在分类问题和聚类问题上，可以尝试使用不同的算法来解决不同的问题。
相关问题拓展阅读：
数据挖掘中 聚类算法 数据集在什么地方获取的?
之察带前写败厅芦论文要用到大量的数据，在数据淘（datataotao) 下载了一个关系的数据伏颂 ，
我发现 数据淘上还是有很多真实的数据集的，可以看看
可以使用UCI上的标准数据陵液集
，kdd上的也行搜行
其次是你看文显时尺漏物文中提到的可以获得的数据及集
数据挖掘论文中的实验部分都有写数据来源，找找相关论文就可以了。
cnki
几种主要类聚方法的比较和试验
引言 聚类分析是人类的区分标志之一，从孩提时代开始，一个人就下意识地学会区分动植物，并且不断改进。这一原理在如今不少领域得到了相应的研究和应用，比如模式识别、数据分析、图像处理、Web文档分类等。 将物理或抽象对象的分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。 聚类技术正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 现在有很多的聚类算法，而在实际应用中，正确选择聚类算法的则取决于数据的类型、聚类的目的等因素。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 已知的聚类算法可以大致划分为以下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。 每一个类型的算法都被广泛地应用着，例如：划分方法中的k-means聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中的神经网络聚类算法等。 聚类问题的研究早已不再局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个“流派”。模糊聚类通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如FCM算法。 本文主要分析和比较k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法。通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。该算法的效率高，使得在对大规模数据进行聚类时广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心；对剩余的每个对象，根据其与各伏伍簇中缺模或心的距离，将它赋给最近的簇；然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下： 这里E是数据库中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，mi是簇Ci的平均值。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离，当然也可以用其他距离度量。k-means聚类算法的算法流程如下： 输入：包含n个对象的数据库和簇的数目k； 输出：k个簇，使平方误差准则最小。 步骤： （1） 任意选择k个对象作为初始的簇中心； （2） repeat； （3） 根据簇中对象的平均值，将每个对象（重新）赋予最类似的簇； （4） 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值； （5） until不再发生变化。 2.2 层次聚类算法 根据层次分解的顺序，层码雀次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。四种广泛采用的簇间距离度量方法如下： 这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： （1） 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； （2） 将距离最小的两个类合并成一个新类； （3） 重新计算新类与所有类之间的距离； （4） 重复（2）、（3），直到所有类最后合并成一类。 2.3 SOM聚类算法 SOM神经网络是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间（n维）到输出平面（2维）的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质，与实际的大脑处理有很强的理论联系。 SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量，输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成，输入节点与输出节点通过权重向量连接。学习过程中，找到与之距离最短的输出层单元，即获胜单元，对其更新。同时，将邻近区域的权值更新，使输出节点保持输入向量的拓扑特征。 算法流程： （1） 网络初始化，对输出层每个节点权重赋初值； （2） 将输入样本中随机选取输入向量，找到与输入向量距离最小的权重向量； （3） 定义获胜单元，在获胜单元的邻近区域调整权重使其向输入向量靠拢； （4） 提供新样本、进行训练； （5） 收缩邻域半径、减小学习率、重复，直到小于允许值，输出聚类结果。 2.4 FCM聚类算法 1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授之一次提出了‘’的概念。经过十多年的发展，模糊理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点，出现了以模糊论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析，就是模糊聚类分析。 FCM算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进。 算法流程： （1） 标准化数据矩阵； （2） 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵； （3） 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值； （4） 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果。 3 试验 3.1 试验数据 实验中，选取专门用于测试分类、聚类算法的国际通用的UCI数据库中的IRIS数据集，IRIS数据集包含150个样本数据，分别取自三种不同的莺尾属植物setosa、versicolor和virginica的花朵样本，每个数据含有4个属性，即萼片长度、萼片宽度、花瓣长度，单位为cm。在数据集上执行不同的聚类算法，可以得到不同精度的聚类结果。 3.2 试验结果说明 文中基于前面所述各算法原理及算法流程，用matlab进行编程运算，得到表1所示聚类结果。 如表1所示，对于四种聚类算法，按三方面进行比较： （1）聚错样本数：总的聚错的样本数，即各类中聚错的样本数的和； （2）运行时间：即聚类整个过程所耗费的时间，单位为s； （3）平均准确度：设原数据集有k个类，用ci表示第i类，ni为ci中样本的个数，mi为聚类正确的个数，则mi/ni为第i类中的精度，则平均精度为： 3.3 试验结果分析 四种聚类算法中，在运行时间及准确度方面综合考虑，k-means和FCM相对优于其他。但是，各个算法还是存在固定缺点：k-means聚类算法的初始点选择不稳定，是随机选取的，这就引起聚类结果的不稳定，本实验中虽是经过多次实验取的平均值，但是具体初始点的选择方法还需进一步研究；层次聚类虽然不需要确定分类数，但是一旦一个分裂或者合并被执行，就不能修正，聚类质量受限制；FCM对初始聚类中心敏感，需要人为确定聚类数，容易陷入局部更优解；SOM与实际大脑处理有很强的理论联系。但是处理时间较长，需要进一步研究使其适应大型数据库。 4 结语 聚类分析因其在许多领域的成功应用而展现出诱人的应用前景，除经典聚类算法外，各种新的聚类方法正被不断被提出。
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