CN113486086A - 一种基于特征工程的数据挖掘方法及系统 - Google Patents

一种基于特征工程的数据挖掘方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于特征工程的数据挖掘方法及系统，应用于数据挖掘技术领域，首先利用数据挖掘请求初步确定特征因子，根据特征因子剔除无关数据，然后通过计算相关数据与数据挖掘请求的关联度，进行二次剔除，得到第一挖掘数据；最后判断第一挖掘数据是否属于允许误差，最终得到与用户定制的数据最精准的数据。本发明能够根据客户个性化需求获得更加准确的数据。

Description

一种基于特征工程的数据挖掘方法及系统
技术领域
本发明涉及数据挖掘技术领域，更具体的说是涉及一种基于特征工程的数据挖掘方法及系统。
背景技术
近些年来，由于全球信息技术的迅速发展和互联网的快速普及造成了数据过量和信息爆炸，人们迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识并加以利用。这就需要用到数据挖掘技术。数据挖掘技术一般是指从大量的数据中通过算法搜索出隐藏信息的方法。数据挖掘技术广泛应用在很多行业，如金融业、通信业、交通业、大型零售业及保险业等行业。
传统的数据挖掘软件因为标准化的分析，不能处理个性化的需求，不能给用户带来很高的满意度。因此，急需开发出一种可以处理客户个性化需求的数据挖掘方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于特征工程的数据挖掘方法及系统，能够根据客户个性化需求获得更加准确的数据。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于特征工程的数据挖掘方法，具体步骤包括如下：
根据数据挖掘请求确定特征因子；
获取数据集，基于所述特征因子对所述数据集进行分类，分为相关数据和无关数据，并剔除无关数据；
利用所述相关数据确定关联度，根据所述关联度进行二次剔除，得到第一挖掘数据；
构建多元回归方程，并确定误差允许边界；
判断第一挖掘数据是否在误差允许边界内，若在，则输出第一挖掘数据；若不在，则输出第二挖掘数据，所述第二挖掘数据为剔除误差允许边界外之后的第一挖掘数据。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘方法中，根据数据挖掘请求确定特征因子具体步骤包括：
构建特征因子确定函数模型；
输入数据至少两次，并且前后两次输入的数据仅有一个特征因子不同；
根据所述特征因子确定函数模型，确定特征因子。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘方法中，得到第一挖掘数据的具体步骤包括：
将所述相关数据构建特征方程，得到特征矩阵A；
确定关联度，构建关联度矩阵B；
根据G＝A×B，得到第一挖掘数据矩阵G。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘方法中，所述多元回归方程具体表达式为：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn；
其中，β0，β1，β2，...，βn表示回归系数；x1,x2,…，xn为二次剔除后的特征因子。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘方法中，确定误差允许边界的具体步骤包括：
提取多元回归方程在坐标系中的坐标组；
通过预设的边界直线函数拟合算法确定边界函数；
任选其中一个坐标组，计算所述坐标组到边界函数的距离值；
判断所述距离值与预设的距离阈值的大小，确定是否为误差允许边界内的坐标点。
一种基于特征工程的数据挖掘系统，包括：
特征因子确定模块，用于根据数据挖掘请求确定特征因子；
数据集获取模块，用户获取数据集，基于所述特征因子对所述数据集进行分类，分为相关数据和无关数据，并剔除无关数据；
二次剔除模块，利用所述相关数据确定关联度，根据所述关联度进行二次剔除，得到第一挖掘数据；
边界确定模块，构建多元回归方程，并确定误差允许边界；
判断第一挖掘数据是否在误差允许边界内，若在，则输出第一挖掘数据；若不在，则输出第二挖掘数据，所述第二挖掘数据为剔除误差允许边界外之后的第一挖掘数据。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘系统中，所述特征因子确定模块包括：特征因子函数单元、变量输入单元和特征因子输出单元，所述特征因子函数单元构建特征因子确定函数模型；通过所述变量输出单元输入数据至少两次，并且前后两次输入的数据仅有一个特征因子不同；根据所述特征因子确定函数模型，确定特征因子并利用所述特征因子输出单元输出。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘系统中，二次剔除模块包括：关联度确定单元、特征确定单元和第一挖掘数据输出单元；所述特征确定单元将所述相关数据构建特征方程，得到特征矩阵A；所述关联度确定单元确定关联度，构建关联度矩阵B；所述第一挖掘数据输出单元，根据G＝A×B，得到第一挖掘数据矩阵G。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘系统中，边界确定模块包括：
坐标组提取单元，提取多元回归方程在坐标系中的坐标组；
边界函数确定单元，通过预设的边界直线函数拟合算法确定边界函数；
距离值计算单元，任选其中一个坐标组，计算所述坐标组到边界函数的距离值；
坐标点判断单元，判断所述距离值与预设的距离阈值的大小，确定是否为误差允许边界内的坐标点。
优选的，在上述的一种基于特征工程的数据挖掘系统中，所述边界确定模块还包括：多元回归方程确定单元，具体表达式为：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn；
其中，β0，β1，β2，...，βn表示回归系数；x1,x2,…，xn为二次剔除后的特征因子。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于特征工程的数据挖掘方法及系统，能够根据客户个性化需求获得更加准确的数据；首先利用数据挖掘请求初步确定特征因子，根据特征因子剔除无关数据，然后通过计算相关数据与数据挖掘请求的关联度，进行二次剔除，得到第一挖掘数据；最后判断第一挖掘数据是否属于允许误差，最终得到与用户定制的数据最精准的数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明的方法流程图；
图2附图为本发明的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例以获取某设备故障数据，以及故障原因等；
本发明的实施例公开了一种基于特征工程的数据挖掘方法，如图1所示，具体步骤包括如下：
根据数据挖掘请求确定特征因子；
获取数据集，基于所述特征因子对所述数据集进行分类，分为相关数据和无关数据，并剔除无关数据；
利用所述相关数据确定关联度，根据所述关联度进行二次剔除，得到第一挖掘数据；
构建多元回归方程，并确定误差允许边界；
判断第一挖掘数据是否在误差允许边界内，若在，则输出第一挖掘数据；若不在，则输出第二挖掘数据，所述第二挖掘数据为剔除误差允许边界外之后的第一挖掘数据。
为了进一步优化上述技术方案，根据数据挖掘请求确定特征因子具体步骤包括：
构建特征因子确定函数模型；
输入数据至少两次，并且前后两次输入的数据仅有一个特征因子不同；
根据所述特征因子确定函数模型，确定特征因子。
例如，特征因子确定函数模型Z＝M×N，其中，M表示特征因子参数矩阵，N表示权重矩阵；改变其中某一特征因子的参数得到不同表征结果，说明当前改变的特征因子为相关数据。
进一步，获取设备故障的各项参数、设备型号、发生故障的天气、温度、操作等；
利用聚类算法将上述特征因子进行聚类，删除无关数据，例如操作人员并无不当操作，那么操作人员的操作显然属于无关数据。
为了进一步优化上述技术方案，得到第一挖掘数据的具体步骤包括：
将所述相关数据构建特征方程，得到特征矩阵A；
确定关联度，构建关联度矩阵B；
根据G＝A×B，得到第一挖掘数据矩阵G。
进一步，计算时间变化过程中设备故障参数；
前后时刻设备故障参数进行作差；
计算两极最大值和最小值；
最后计算关联系数，得到关联度。
为了进一步优化上述技术方案，所述多元回归方程具体表达式为：
y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn；
其中，β0，β1，β2，...，βn表示回归系数；x1,x2,…，xn为二次剔除后的特征因子。
进一步，例如x1,x2,…，xn分别表示设备类型、故障时间、故障表征等。
为了进一步优化上述技术方案，确定误差允许边界的具体步骤包括：
提取多元回归方程在坐标系中的坐标组；
通过预设的边界直线函数拟合算法确定边界函数；
任选其中一个坐标组，计算所述坐标组到边界函数的距离值；
判断所述距离值与预设的距离阈值的大小，确定是否为误差允许边界内的坐标点。
一种基于特征工程的数据挖掘系统，如图2所示，包括：
特征因子确定模块，用于根据数据挖掘请求确定特征因子；
数据集获取模块，用户获取数据集，基于所述特征因子对所述数据集进行分类，分为相关数据和无关数据，并剔除无关数据；
二次剔除模块，利用所述相关数据确定关联度，根据所述关联度进行二次剔除，得到第一挖掘数据；
边界确定模块，构建多元回归方程，并确定误差允许边界；
判断第一挖掘数据是否在误差允许边界内，若在，则输出第一挖掘数据；若不在，则输出第二挖掘数据，所述第二挖掘数据为剔除误差允许边界外之后的第一挖掘数据。
为了进一步优化上述技术方案，所述特征因子确定模块包括：特征因子函数单元、变量输入单元和特征因子输出单元，所述特征因子函数单元构建特征因子确定函数模型；通过所述变量输出单元输入数据至少两次，并且前后两次输入的数据仅有一个特征因子不同；根据所述特征因子确定函数模型，确定特征因子并利用所述特征因子输出单元输出。
为了进一步优化上述技术方案，二次剔除模块包括：关联度确定单元、特征确定单元和第一挖掘数据输出单元；所述特征确定单元将所述相关数据构建特征方程，得到特征矩阵A；所述关联度确定单元确定关联度，构建关联度矩阵B；所述第一挖掘数据输出单元，根据G＝A×B，得到第一挖掘数据矩阵G。
为了进一步优化上述技术方案，边界确定模块包括：
坐标组提取单元，提取多元回归方程在坐标系中的坐标组；
边界函数确定单元，通过预设的边界直线函数拟合算法确定边界函数；
距离值计算单元，任选其中一个坐标组，计算所述坐标组到边界函数的距离值；
坐标点判断单元，判断所述距离值与预设的距离阈值的大小，确定是否为误差允许边界内的坐标点。
为了进一步优化上述技术方案，所述边界确定模块还包括：多元回归方程确定单元，具体表达式为：
y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn；
其中，β0，β1，β2，…，βn表示回归系数；x1,x2,…，xn为二次剔除后的特征因子。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于特征工程的数据挖掘方法，其特征在于，具体步骤包括如下：根据数据挖掘请求确定特征因子；
获取数据集，基于所述特征因子对所述数据集进行分类，分为相关数据和无关数据，并剔除无关数据；
利用所述相关数据确定关联度，根据所述关联度进行二次剔除，得到第一挖掘数据；
构建多元回归方程，并确定误差允许边界；
判断第一挖掘数据是否在误差允许边界内，若在，则输出第一挖掘数据；若不在，则输出第二挖掘数据，所述第二挖掘数据为剔除误差允许边界外之后的第一挖掘数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于特征工程的数据挖掘方法，其特征在于，根据数据挖掘请求确定特征因子具体步骤包括：
构建特征因子确定函数模型；
输入数据至少两次，并且前后两次输入的数据仅有一个特征因子不同；
根据所述特征因子确定函数模型，确定特征因子。
3.根据权利要求1所述的一种基于特征工程的数据挖掘方法，其特征在于，得到第一挖掘数据的具体步骤包括：
将所述相关数据构建特征方程，得到特征矩阵A；
确定关联度，构建关联度矩阵B；
根据G＝A×B，得到第一挖掘数据矩阵G。
4.根据权利要求1所述的一种基于特征工程的数据挖掘方法，其特征在于，所述多元回归方程具体表达式为：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn；
其中，β0，β1，β2，...，βn表示回归系数；x1,x2,...，xn为二次剔除后的特征因子。
5.根据权利要求1所述的一种基于特征工程的数据挖掘方法，其特征在于，确定误差允许边界的具体步骤包括：
提取多元回归方程在坐标系中的坐标组；
通过预设的边界直线函数拟合算法确定边界函数；
任选其中一个坐标组，计算所述坐标组到边界函数的距离值；
判断所述距离值与预设的距离阈值的大小，确定是否为误差允许边界内的坐标点。
6.一种基于特征工程的数据挖掘系统，其特征在于，包括：
特征因子确定模块，用于根据数据挖掘请求确定特征因子；
数据集获取模块，用户获取数据集，基于所述特征因子对所述数据集进行分类，分为相关数据和无关数据，并剔除无关数据；
二次剔除模块，利用所述相关数据确定关联度，根据所述关联度进行二次剔除，得到第一挖掘数据；
边界确定模块，构建多元回归方程，并确定误差允许边界；
判断第一挖掘数据是否在误差允许边界内，若在，则输出第一挖掘数据；若不在，则输出第二挖掘数据，所述第二挖掘数据为剔除误差允许边界外之后的第一挖掘数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于特征工程的数据挖掘系统，其特征在于，所述特征因子确定模块包括：特征因子函数单元、变量输入单元和特征因子输出单元，所述特征因子函数单元构建特征因子确定函数模型；通过所述变量输出单元输入数据至少两次，并且前后两次输入的数据仅有一个特征因子不同；根据所述特征因子确定函数模型，确定特征因子并利用所述特征因子输出单元输出。
8.根据权利要求6所述的一种基于特征工程的数据挖掘系统，其特征在于，二次剔除模块包括：关联度确定单元、特征确定单元和第一挖掘数据输出单元；所述特征确定单元将所述相关数据构建特征方程，得到特征矩阵A；
所述关联度确定单元确定关联度，构建关联度矩阵B；
所述第一挖掘数据输出单元，根据G＝A×B，得到第一挖掘数据矩阵G。
9.根据权利要求6所述的一种基于特征工程的数据挖掘系统，其特征在于，边界确定模块包括：
坐标组提取单元，提取多元回归方程在坐标系中的坐标组；
边界函数确定单元，通过预设的边界直线函数拟合算法确定边界函数；
距离值计算单元，任选其中一个坐标组，计算所述坐标组到边界函数的距离值；
坐标点判断单元，判断所述距离值与预设的距离阈值的大小，确定是否为误差允许边界内的坐标点。
10.根据权利要求9所述的一种基于特征工程的数据挖掘系统，其特征在于，所述边界确定模块还包括：多元回归方程确定单元，具体表达式为：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn；
其中，β0，β1，β2，...，βn表示回归系数；x1,x2,...，xn为二次剔除后的特征因子。
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