Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition


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Page xiv

#6

xiv

Contents

Chapter 7 Advanced Pattern Mining



279

7.1


Pattern Mining: A Road Map

279

7.2


Pattern Mining in Multilevel, Multidimensional Space

283

7.2.1


Mining Multilevel Associations

283


7.2.2

Mining Multidimensional Associations

287

7.2.3


Mining Quantitative Association Rules

289


7.2.4

Mining Rare Patterns and Negative Patterns

291

7.3


Constraint-Based Frequent Pattern Mining

294

7.3.1


Metarule-Guided Mining of Association Rules

295


7.3.2

Constraint-Based Pattern Generation: Pruning Pattern Space

and Pruning Data Space

296


7.4

Mining High-Dimensional Data and Colossal Patterns

301

7.4.1


Mining Colossal Patterns by Pattern-Fusion

302


7.5

Mining Compressed or Approximate Patterns

307

7.5.1


Mining Compressed Patterns by Pattern Clustering

308


7.5.2

Extracting Redundancy-Aware Top-Patterns

310

7.6


Pattern Exploration and Application

313

7.6.1


Semantic Annotation of Frequent Patterns

313


7.6.2

Applications of Pattern Mining

317

7.7


Summary

319

7.8


Exercises

321

7.9


Bibliographic Notes

323

Chapter 8 Classification: Basic Concepts



327

8.1


Basic Concepts

327

8.1.1


What Is Classification?

327


8.1.2

General Approach to Classification

328

8.2


Decision Tree Induction

330

8.2.1


Decision Tree Induction

332


8.2.2

Attribute Selection Measures

336

8.2.3


Tree Pruning

344


8.2.4

Scalability and Decision Tree Induction

347

8.2.5


Visual Mining for Decision Tree Induction

348


8.3

Bayes Classification Methods

350

8.3.1


Bayes’ Theorem

350


8.3.2

Na¨ıve Bayesian Classification

351

8.4


Rule-Based Classification

355

8.4.1


Using IF-THEN Rules for Classification

355


8.4.2

Rule Extraction from a Decision Tree

357

8.4.3


Rule Induction Using a Sequential Covering Algorithm

359



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#7

Contents

xv

8.5


Model Evaluation and Selection

364

8.5.1


Metrics for Evaluating Classifier Performance

364


8.5.2

Holdout Method and Random Subsampling

370

8.5.3


Cross-Validation

370


8.5.4

Bootstrap

371

8.5.5


Model Selection Using Statistical Tests of Significance

372


8.5.6

Comparing Classifiers Based on Cost–Benefit and ROC Curves

373

8.6


Techniques to Improve Classification Accuracy

377

8.6.1


Introducing Ensemble Methods

378


8.6.2

Bagging


379

8.6.3


Boosting and AdaBoost

380


8.6.4

Random Forests

382

8.6.5


Improving Classification Accuracy of Class-Imbalanced Data

383


8.7

Summary

385

8.8


Exercises

386

8.9


Bibliographic Notes

389

Chapter 9 Classification: Advanced Methods



393

9.1


Bayesian Belief Networks

393

9.1.1


Concepts and Mechanisms

394


9.1.2

Training Bayesian Belief Networks

396

9.2


Classification by Backpropagation

398

9.2.1


A Multilayer Feed-Forward Neural Network

398


9.2.2

Defining a Network Topology

400

9.2.3


Backpropagation

400


9.2.4

Inside the Black Box: Backpropagation and Interpretability

406

9.3


Support Vector Machines

408

9.3.1


The Case When the Data Are Linearly Separable

408


9.3.2

The Case When the Data Are Linearly Inseparable

413

9.4


Classification Using Frequent Patterns

415

9.4.1


Associative Classification

416


9.4.2

Discriminative Frequent Pattern–Based Classification

419

9.5


Lazy Learners (or Learning from Your Neighbors)

422

9.5.1


k-Nearest-Neighbor Classifiers

423


9.5.2

Case-Based Reasoning

425

9.6


Other Classification Methods

426

9.6.1


Genetic Algorithms

426


9.6.2

Rough Set Approach

427

9.6.3


Fuzzy Set Approaches

428


9.7

Additional Topics Regarding Classification

429

9.7.1


Multiclass Classification

430



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