金融数据挖掘

冯国锋

目录

  • 1 Introduction 导论
    • 1.1 What is data mining? 什么是数据挖掘？
    • 1.2 How DM works in financial area？数据挖掘在金融领域是如何应用的？
  • 2 Financial big data 金融大数据
    • 2.1 What is data? 什么是数据？
    • 2.2 Data preprocessing 数据预处理
    • 2.3 Similarity and Dissimilarity of financial data 金融数据的相似性与相异性
  • 3 Decision Tree Classifier with financial applications 决策树分类器与金融应用
    • 3.1 Classification in financial scenario-basic concept and idea 分类算法与金融应用——基本概念与思想
    • 3.2 Introduction to Decision Tree Classifier in Financial Scenario 决策树算法与金融应用——算法介绍
    • 3.3 Methods for expressing attribute test conditions 属性测试条件划分方法
    • 3.4 Measures of impurity in Decision Tree Classifier 决策树分类算法中结点纯度度量方法
    • 3.5 A financial example to compute a Decision Tree 决策树分类器的构建案例
  • 4 Rule-Based Classifier with Financial Applications基于规则的分类器与金融应用
    • 4.1 Introduction to Rule-based Classifier in Financial Scenario 基于规则的分类器与金融应用——算法介绍
    • 4.2 Direct Method for Rule Extraction in Rule-based Classifier 规则提取的直接方法
    • 4.3 An Financial Example to Build Rule-based Classifier 基于规则的分类器的构建案例
  • 5 Naive Bayes Classifier with Financial Applications 朴素贝叶斯分类器与金融应用
    • 5.1 Introduction to Naive Bayes Classifier in Financial Scenario 朴素贝叶斯分类器与金融应用——算法介绍
    • 5.2 A Financial Example to Build Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器的构建案例
  • 6 Bayesian Networks with Financial Applications 贝叶斯网络分类器与金融应用
    • 6.1 Introduction to Bayesian Belief Networks in Financial Scenario 贝叶斯信念网络分类器与金融应用——算法介绍
    • 6.2 A Financial Example of BBN 贝叶斯信念网络分类器案例
  • 7 Financial Classification issues-Underfitting and Overfitting 分类算法在金融应用中的可能问题——拟合不足与过拟合
    • 7.1 Underfitting and Overfitting (1) 拟合不足与过拟合(1)
    • 7.2 Underfitting and Overfitting (2) 拟合不足与过拟合(2)
  • 8 Fiancial Classification Evaluation-Model Evaluation and Comparison 分类算法在金融应用中的结果评估——模型评价与对比
    • 8.1 Fiancial Classification Evaluation-Model Evaluation 分类算法在金融应用中的结果评估——模型结果评价
    • 8.2 Fiancial Classification Evaluation-Model comparison 分类算法在金融应用中的结果评估——模型对比分析
  • 9 Association Analysis with Financial Applications-Apriori Algorithm 关联分析与金融应用——Apriori算法
    • 9.1 Association Analysis in Financial Scenario-basic concept and idea 关联分析与金融应用——基本概念与思想
    • 9.2 Apriori Algorithm in Financial Scenario (1)-Introduction Apriori算法与金融应用——算法介绍
    • 9.3 Apriori Algorithm in Financial Scenario (2)-Candidate Generation & Pruning Apriori算法与金融应用——候选生成与剪枝
    • 9.4 Apriori Algorithm in Financial Scenario (3)-Hash Tree Apriori算法与金融应用——哈希树
    • 9.5 Apriori Algorithm in Financial Scenario (4)-Rule Generation and Complexity Apriori算法与金融应用——规则生成与算法复杂度
  • 10 Association Analysis with Financial Applications-FP Tree Algorithm 关联分析与金融应用——FP Tree算法
    • 10.1 FP Tree Algorithm in Financial Scenario-Introduction FP Tree算法与金融应用——算法介绍
    • 10.2 FP Tree Algorithm-A Financial Example FP Tree算法金融实例
  • 11 Financial Association Analysis Evaluation 关联分析在金融应用中的结果评估
    • 11.1 Financial Association Analysis-Evaluation (1) 关联分析在金融应用中的结果评估（1）
    • 11.2 Financial Association Analysis-Evaluation (2) 关联分析在金融应用中的结果评估（2）
  • 12 Cluster Analysis with Financial Applications-K-means Algorithm 聚类分析与金融应用——K-means算法
    • 12.1 Cluster Analysis in Financial Scenario-basic concept and idea 聚类分析与金融应用——基本概念与思想
    • 12.2 Introduction to K-means Algorithm in Financial Scenario K-means算法与金融应用——算法介绍与实例
  • 13 Cluster Analysis with Financial Applications-Basic Hierarchical Clustering Algorithm 聚类分析与金融应用——基本层次聚类算法
    • 13.1 Introduction to Basic Hierarchical Clustering Algorithm in Financial Scenario 基本层次聚类算法算法与金融应用——算法介绍
    • 13.2 A Financial Example of Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm 凝聚层次聚类算法实例
  • 14 Fiancial Cluster Analysis Evaluation 聚类分析在金融应用中的结果评估
    • 14.1 Unsupervised Cluster Evaluation 无监督的聚类结果评估
    • 14.2 Supervised Cluster Evaluation 有监督的聚类结果评估
Introduction to Rule-based Classifier in Financial Scenario 基于规则的分类器与金融应用——算法介绍



主要知识点：

  1. 什么是基于规则的分类器

    基于规则的分类器是使用一组“if...then...”规则集来对数据对象进行分类的方法。每一个分类规则都可以表示为下图的形式，其中，规则的右边称为规则后件，是分类中的类别标签y，规则的左边称为规则前件或者条件，是属性测试条件的合取项，合取项表示为Ai op（operation) vi，其中，(Ai,vi)是一对属性值，op是比较运算符，如=，>,< 等等。


  2. 实际金融场景下基于规则的分类器的结构

    如下图所示，金融场景设定为借贷风险的预警问题，有一个数据集表1（traning set）和一个基于规则的分类器表2，该分类器就是通过相应的学习算法从左边的训练集中产生的。从训练集中可以看出，共有五个属性（ID,Gender,Marital Status,Income和Mortgage），还有一个是标签，即class风险高低。基于规则的分类器是用一组规则集来表示的，该规则集包含R1,R2,R3三条规则，每条规则的左边都拥有各自的属性测试条件的合取项，规则右边都有对应的类别标签。

  3. 规则集的性质

    互斥，即规则集不存在两条规则被同一数据对象触发。

    穷举，即对于属性值的任一组合，规则集中都存在一条规则能够覆盖。

  4. 规则质量的评价

    规则覆盖率，表示为数据集中触发规则的记录所占的比例。

    规则准确率，表示为触发规则的数据对象中类标签等于规则后件所占的比例。