分布式数据挖掘中的最优K相异性取样技术

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分布式数据挖掘中的最优K相异性取样技术

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数据挖掘概念与技术

数据挖掘概念与技术•数据挖掘概述o数据挖掘概念▪从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息储存库或动态流入系统的数据▪从数据中挖掘知识、数据中的知识发现（KDD）o知识发现过程▪（1）数据清理：消除噪声和删除不一致数据▪（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起▪（3）数据选择：从数据中提取与分析与任务相关的数据▪（4）数据变换：通过汇总和聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式▪（5）数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式▪（6）模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式▪（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供可挖掘的知识o数据收集和数据库创建（20世纪60年代或更早）原始文件处理▪数据库管理系统（20世纪70年代-80年代初期）•高级数据库系统（20世纪80年代中期-现在）•高级数据分析（20世纪80年代后期-现在）o数据挖掘的数据类型▪数据库系统•组成o内部相关的数据（数据库）o管理和存取数据的软件程序▪定义数据库结构和数据储存，说明和管理并发、共享或分布式数据访问，面对系统瘫痪和未授权的访问，确保信息的一致性和安全性•关系数据库是表的汇集，每个表都被赋予一个唯一的名字•关系表中每个元组代表一个对象，被唯一的关键字标识，并被一组属性值描述•每个表都包含一组属性（列或字段），并且通常存放大量元组（记录或行）•通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体—联系（ER）数据模型▪数据仓库•数据仓库是一个从多个数据源收集信息的信息储存库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。

数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。

▪事务数据•一般地，事务数据库的每个记录代表一个事务，如顾客的一次购物，一个航班订票。

一个事务包含一个唯一的事务标识号（TransID)，以及一个组成事务的项（如购买的商品）的列表。

K-means分类中K的最优值选取

K-means分类中K的最优值选取在聚簇大的数据集时，K-means算法是被广泛应用的十分有效的算法之一,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，K-means的实现需要事先给定确定值k，但在实践的过程中k很难被精确地确定，使得该算法无法应用于某些具体问题。

本文的目的在于通过研究不同k值的数据，计算不同k值的组内距离平方和函数）W并作出图像，以此来确定k的最优值。

分析数据并用具体算法以确定k（最优k值，有助于为解决实际问题提供重要参照，促进K-means算法在更广泛的领域达到更精确的应用。

数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支科学之一，从大量数据中用非平凡的方法发现有用的知识和人们感兴趣的数据模式成了人们的一种自然需求[1]。

现如今，数据的爆炸式增长、广泛可用和巨大数量使得我们的时代成为真正的数据时代[1]。

随着数据挖掘研究的蓬勃发展，出现很多数据挖掘的方法，其中聚簇是最基本的方法，而在聚簇方法中，K-means算法是最著名和最常用的划分法之一。

K-means算法是一种硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。

K-means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。

然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。

一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。

关于K-means算法，前人已经做了很多工作，1967年MaQueen就提出了K-means算法[2]，他总结了Cox[3]、Fisher[4]、Sebestyen[5]等的研究成果，给出了K-means算法的详细步骤，并用数学方法进行了证明。

而早在1975年Hartigan就在其专注《Clustering Algorithms》[6]中对聚类算法进行了系统的论述。

K-means的实现需要事先给定确定值k，但在实践的过程中K很难被精确地确定，使得该算法无法应用于某些具体问题，研究K-means算法中K的最优值的选取，有助于为解决实际问题提供重要参照，促进K-means算法在更广泛的领域达到更精确的应用。

selectkbest原理

selectkbest原理
SelectKBest是一种特征选择的方法，可以从输入特征中选择k个最佳特征，用于机器学习和数据挖掘中。

它的原理是基于统计学中的方差分析（ANOVA），通过计算特征与目标变量之间的相关性，选择最具有预测能力的特征。

具体而言，SelectKBest将数据集中的每个特征与目标变量之间进行方差分析，计算出F值，表示特征与目标变量之间的关联程度。

随后，通过选择F值最大的k个特征，将无用的特征筛除掉，只保留最有预测能力的特征。

SelectKBest的缺点是无法处理特征之间的关联性。

对于特征之间存在关联性的数据集，可能会导致选择出的特征集不够优秀。

在使用SelectKBest时，通常有两种方式来评估选择的特征数量。

一种是依照领域知识和数据预处理进行选择，另一种则是使用交叉验证的方法来实现。

当然，选择k的值需要根据具体情况来定，一般而言，k 的值越大，模型的准确性越高，但是选择的特征数量过大也会带来过拟合的风险。

总之，SelectKBest是一种常见的特征选择方法，通过比较特征与目标
变量之间的相关性，找出最具有预测能力的特征，从而优化数据集以提高机器学习和数据挖掘的准确性。

数据挖掘知识点归纳

知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。

2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。

3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。

5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。

知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。

面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。

形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。

结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。

9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。

10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。

模式识别与数据挖掘期末总结

模式识别与数据挖掘期末总结第一章概述1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。

2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。

3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。

（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。

（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。

确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。

（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。

如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。

6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。

7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。

8.分类典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。

划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性10.机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等1.（1）标称属性(nominal attribute)：类别，状态或事物的名字（2）：布尔属性（3）序数属性(ordinal attribute)：尺寸={小，中，大}，军衔，职称【前面三种都是定性的】（4）数值属性(numeric attribute）: 定量度量，用整数或实数值表示●区间标度(interval-scaled)属性：温度●比率标度(ratio-scaled)属性：度量重量、高度、速度和货币量●离散属性●连续属性2.数据的基本统计描述三个主要方面：中心趋势度量、数据分散度量、基本统计图●中心趋势度量：均值、加权算数平均数、中位数、众数、中列数（最大和最小值的平均值）●数据分散度量：极差（最大值与最小值之间的差距）、分位数（小于x的数据值最多为k/q，而大于x的数据值最多为(q-k)/q）、说明（特征化，区分，关联，分类，聚类，趋势/跑偏，异常值分析等）、四分位数、五数概括、离群点、盒图、方差、标准差●基本统计图：五数概括、箱图、直方图、饼图、散点图3.数据的相似性与相异性相异性：●标称属性：d(i,j)=1−m【p为涉及属性个数，m:若两个对象匹配为1否则p为0】●二元属性：d(i,j)=p+nm+n+p+q●数值属性：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：切比雪夫距离：●序数属性：【r是排名的值，M是排序的最大值】●余弦相似性：第三章数据预处理1.噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显的错误。

【数据挖掘】相似性和相异性度量

【数据挖掘】相似性和相异性度量⼀、基础概念1. 相似度(similarity): 两个对象相似程度的数值度量，通常相似度是⾮负的，在[0,1]之间取值相异度(disimilarity): 两个对象差异程度的数值度量，通常也是⾮负的，在[0,1]之间取值，0到∞也很常见我们使⽤邻近度(proximity)表⽰相似度或者相异度: 常见的邻近度有：相关，欧⼏⾥得距离，Jaccard相似性，余弦相似性. 前两者适⽤于时间序列这样的稠密数据，后两者适⽤于⽂本这样的稀疏数据.2. 区间变换: d' = (d-dmin_d)/(max_d - min_d)3. 具有以下三个性质的测度称为度量(metric)(1) ⾮负性(2) 对称性(3) 三⾓不等式⼆、常见相异度和相似性度量函数1. 距离Minkowski distanced(x,y)=(N ∑k=1|x k−y k|r)1/r 1-normal distance/Manhattan distance: ∑n i=1|x i−y i|2-normal distance/Euclidean distance: (∑n i=1|x i−y i|2)1/2p-normal distance: d(x,y)=(∑N k=1|x k−y k|p)1/p∞-nromal distance/Chebyshev distance: lim p→∞(∑N k=1|x k−y k|p)1/p2. 简单匹配系数(Simple Matching Coefficient): SMC = 值匹配属性个数/属性个数 =f11+f00f01+f10+f11+f003. Jaccard系数 J = 匹配个数/属性个数 =f11f01+f10+f114. 余弦相似度cos(x,y)=x⋅y||x||||y||(⽂档相似度中最常⽤的度量)5. ⼴义Jaccard系数/Tanimoto系数6. 相关性Pearson's correlation: corr(x,y)=cov(x,y)std(x)∗std(y)=s x ys x s y7. Bregman散度D(x,y)=ϕ(x)−ϕ(y)<Δϕ(y),(x−y)> Processing math: 100%。

【国家自然科学基金】_时空数据挖掘_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年科研热词数据流频繁项集数据挖掘关联规则 gml 隐私保护陕西省轨迹数据虚拟仿真聚落考古聚类算法聚类算法性能空间数据库积雪提取社会网络分析研究领域相似性度量环嵩山地区特征选择流数据挖掘水文数据时空展布概要结构时空约束时空数据时空变化时空分析数据挖掘技术数据库应用数据发布数字流域支持向量机推荐系统川西层次聚类容错模式大规模数据复种指数基于位置的服务均衡动态变化前缀树分区透明度交通流模型交通拥堵趋势不确定数据不完整信息系统三维等值线生成 spotndvi modis bala_tree 推荐指数 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
科研热词数据挖掘粗糙集多重分形分布式数据挖掘风险决策频繁模式树频繁模式过滤聚类联机分析挖掘联机分析处理维数灾难等价类相继故障的预警混合优化最优k相异性选择算法时空搜索时空协调改进的层次频繁模式树支配属性规约属性约简容差关系孤立点城市交通系统地球观测后续处理判别规则分形维数分布式决策规则提取关联规则算法停电灾变的防御传感器观测服务优化交通流不完备信息系统 web目录服务 skyline查询 sensor web pmu轨迹数据的挖掘 agent

基于hadoop平台的分布式数据挖掘系统的设计探讨

1791 数据挖掘的简单概述Ha do o p是一个分布式系统基础架构,它实现了一个分布式文件系统,具有极高的容错性,在因特网上是最受欢迎的搜索关键字的内容分类工具,能够解决许多具有伸缩性的问题,能提高文件搜索效率[1]。

而数据挖掘系统是在Hadoop平台建立的,因此,数据挖掘系统的发展与Hadoop 平台紧密结合。

数据挖掘主要是在大量数据中寻找有价值的信息技术,主要由以下三个阶段组成,数据准备阶段,需要对大量的信息进行清理,并对数据整合,同时还对数据格式进行转换;数据挖掘阶段,根据相应的智能算法对数据进行分析,然后形成一定的数据模式;结果评估阶段,主要根据挖掘出的数据模式的运行效果进行评判,对没有任何效果的评估模式全部排除。

2 数据挖掘的主要任务与具体计算方法2.1 数据挖掘基本任务分析数据挖掘的任务是由大数据发展的方向决定的,同时为数据挖掘工作提供了方向,由于数据挖掘以寻找数据模式为主,并且数据模式也是随着数据的应用领域不同而发生变化,因此,在数据挖掘期间,其任务主要分为描述性挖掘和预测性挖掘两种。

描述性挖掘任务主要根据数据的一般特征,对数据库中的数据进行概括、总结,然后寻找数据之间的关系和类型,最终形成固定的数据模式;对于预测性挖掘主要根据接触的数据做出相应的判断,并加入与之相对应的新的数据的模式[2]。

2.2 数据挖掘的具体计算方法数据聚类算法是对数据进行拆分合并同类项计算,也就是将数据项划分为多层次的子集,对具有相似特性的数据项进行归类,然后对同一个子集中的数据进行计算,该计算方法主要根据数据自身的特性来划分。

具体如下所示:在数据库B 中,所有数据的集合为未知数X =｛X 1,X 2,X 3……X n ｝,而在许多的X 中有一部分具有相似性,因而X i (i =1,2,3……n)。

其中对于一个整体集合X,被许多具有相似的X 组合分割成m 个子集,出现了许多的C 1,C 2,C 3……C n 。

K-means的优缺点及改进

K-means的优缺点及改进K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。

该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。

当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。

如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。

1）从N个文档随机选取K个文档作为质心2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类3）重新计算已经得到的各个类的质心4）迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束具体如下：输入：k，data［n］;（1）选择k个初始中心点，例如c［0］=data［0］，…c［k-1］=data［k-1］；（2）对于data［0］….data［n］，分别与c［0］…c［k-1］比较，假定与c［i］差值最少，就标记为i；（3）对于所有标记为i点，重新计算c［i］={ 所有标记为i的data［j］之和}/标记为i 的个数；（4）重复（2）（3），直到所有c［i］值的变化小于给定阈值。

K-means算法的优点是：首先，算法能根据较少的已知聚类样本的类别对树进行剪枝确定部分样本的分类；其次，为克服少量样本聚类的不准确性，该算法本身具有优化迭代功能，在已经求得的聚类上再次进行迭代修正剪枝确定部分样本的聚类，优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以降低总的聚类时间复杂度。

K-means算法的缺点是：首先，在K-means 算法中K 是事先给定的，这个K 值的选定。

icdm会议评选的十大经典算法k-均值算法

icdm会议评选的十大经典算法k-均值算法
K-均值算法（k-means algorithm）是数据挖掘和机器学习领域
中使用广泛的一种聚类分析算法，旨在将数据分成多个类别，并使类
别内部的数据点尽可能相似，而类别之间的数据点尽可能地不同。

该
算法的主要思想是首先将数据点随机分配到多个初始聚类中心，然后
利用迭代的方式不断调整每个聚类的中心，直到达到最优的分类结果。

K-均值算法的步骤如下：
1. 随机选择K个初始聚类中心；
2. 对于每个数据点，计算其与每个聚类中心的距离，并将其归入距离
最近的聚类中心所在的类别；
3. 对于每个聚类中心，计算其所在类别中所有数据点的平均值，并将
该平均值作为新的聚类中心；
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件，如目标函数收敛或达到
最大迭代次数。

K-均值算法在数据挖掘和机器学习领域中得到广泛应用，如客户
分群、市场细分、图像分割等。

该算法的优点在于简单、易于理解和
实现，并且速度较快。

不过该算法也存在一些缺陷，如对初始聚类中
心的选择较为敏感，且容易陷入局部最优解。

总之，K-均值算法是数据挖掘和机器学习领域中十分经典的聚类
分析算法之一，其简单、易于实现和快速的特点使其在实际应用中得
到了广泛的应用。

bestks分箱原理

bestks分箱原理【原创版】目录1.bestks 分箱原理的背景和意义2.bestks 分箱原理的定义和基本概念3.bestks 分箱原理的具体算法步骤4.bestks 分箱原理的应用案例和效果分析5.bestks 分箱原理的优缺点及未来发展正文【1.bestks 分箱原理的背景和意义】bestks 分箱原理是一种数据挖掘和机器学习中常用的数据预处理方法，主要用于处理类别数较多或者数据不平衡的问题。

在实际应用中，数据往往存在类别不平衡的情况，这会导致模型的性能下降，影响预测结果的准确性。

为了解决这个问题，学者们提出了许多方法，其中 bestks 分箱原理是一种简单且有效的方法。

【2.bestks 分箱原理的定义和基本概念】bestks 分箱原理，全称为 Best K-means Split，是一种基于 K-means 聚类算法的分箱方法。

它的主要思想是将数据集分成多个子集，使得每个子集内的数据具有相似的特征，而子集之间则具有明显的差异。

通过将原始数据集分成多个子集，可以有效地降低数据维度，提高模型的性能。

【3.bestks 分箱原理的具体算法步骤】bestks 分箱原理的具体算法步骤如下：（1）选择 K 个中心点：首先，需要从原始数据集中选择 K 个中心点，这可以通过随机抽样或者贪心算法等方法实现。

（2）计算距离：计算每个数据点到 K 个中心点的距离，将数据点划分到距离最近的中心点所在的子集中。

（3）更新中心点：根据子集内数据点的分布，重新计算每个子集的中心点。

（4）重复步骤（2）和（3），直到中心点不再发生变化，此时得到最佳的 K 个子集。

【4.bestks 分箱原理的应用案例和效果分析】bestks 分箱原理在实际应用中具有广泛的应用，例如在文本分类、图像识别、推荐系统等领域。

通过使用 bestks 分箱原理，可以有效地提高模型的性能，降低数据维度，减少计算复杂度。

【5.bestks 分箱原理的优缺点及未来发展】bestks 分箱原理具有以下优点：（1）简单易懂：bestks 分箱原理基于 K-means 聚类算法，算法原理简单，容易理解和实现。

常用的相似性和相异性的度量方法

常⽤的相似性和相异性的度量⽅法相似性和相异性被许多数据挖掘技术所使⽤，如聚类、最近邻分类、异常检测等。

两个对象之间的相似度是这两个对象相似程度的数值度量，通常相似度是⾮负值，并常常在0（不相似）和1（完全相似）之间取值。

两个对象之间的相异度是这两个对象差异程度的数值度量，两个对象越相似，它们的相异度就越低，通常⽤“距离”作为相异度的同义词。

数据对象之间相似性和相异性的度量有很多，如何选择度量⽅法依赖于对象的数据类型，数据的量值是否重要，数据的稀疏性等。

1. 欧⽒距离(Euclidean Distance)欧式距离是⾼维空间中两点之间的距离，它计算简单、应⽤⼴泛，但是没有考虑变量之间的相关性，当体现单⼀特征的多个变量参与计算时会影响结果的准确性，同时它对向量中得每个分量的误差都同等对待，⼀定程度上放⼤了较⼤变量误差在距离测度中的作⽤。

两个n维向量A(x11,x12,…,x1n)与B(x21,x22,…,x2n)间的欧⽒距离定义为：D(A,B)=[(x11-x21)^2+(x12-x22)^2+…+(x1n-x2n)^2]^0.52. 曼哈顿距离(Manhattan Distance)曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Block distance)，想象在曼哈顿要从⼀个⼗字路⼝开车到另外⼀个⼗字路⼝，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除⾮你能穿越⼤楼。

实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”。

两个n维向量A(x11,x12,…,x1n)与B(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离定义为：D(A,B)=|x11-x21|+|x12-x22|+…+|x1n-x2n|3. 切⽐雪夫距离 (Chebyshev Distance )切⽐雪夫距离也称为棋盘距离，国际象棋中，国王⾛⼀步能够移动到相邻的8个⽅格中的任意⼀个，那么国王从格⼦A(x1,y1)⾛到格⼦B(x2,y2)最少需要多少步？你会发现最少步数总是max{|x2-x1|,|y2-y1|}步。

数据挖掘考试题目简答题

多练出技巧巧思出硕果数据挖掘考试题目——简答题（1）什么是数据挖掘？什么是知识发现？答：数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用的信息的过程。

知识发现是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。

（2）数据挖掘要解决的问题包括哪五项？答：可伸缩、高维性、异种数据和复杂数据、数据的所有权与分布、非传统的分析。

（3）数据的属性分别包括哪几种类型？分别可执行什么操作？答：标称(nomial)相异性序数(ordinal)区间(interval)比率(ratio)=和≠序<、≤、>、≥加法+、-乘法×、÷（4）数据中遗漏值的处理策略包括哪几种？答：1、删除数据对象或属性，如遗漏数据对象很少2、估计遗漏值，如插值或最近邻法3、在分析时忽略遗漏值，如忽略属性计算相似度（5）数据预处理的工作可以包括哪两类？答：1、选择分析所需要的数据对象和属性2、创建或改变属性（6）聚集的目的是什么？答：1、数据约减2、改变尺度3、提高数据的稳定性（7）有效抽样的定义是什么？答：1、如果样本是有代表性的，则使用样本与使用整个数据集的效果几乎一样2、样本具有足够的代表性的前提是它近似地具有与原数据集相同的感兴趣的性质（8）维归约的目的是什么？答：1、避免维灾难2、减少数据挖掘算法的时间与空间开销3、便于模型的理解与数据的可视化4、删除无关特征并降低噪声（9）特征子集的选择方法中，除了基于领域知识和穷举法，还包括三种方法？请列举并简要说明答：1、嵌入法：特征子集选择算法作为数据挖掘算法的一部分自然存在2、过滤法：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行前进行特征选择3、包装法：将目标数据挖掘算法作为黑盒，使用类似理想算法的方法，但并不枚举所有可能（10）当满足什么性质时，距离可以称为度量？答：1、非负性，d(p, q) >=0 ，当且仅当p = q时d(p, q) = 02、对称性，d(p, q) = d(q, p)3、三角不等式：d(p, r) <=d(p, q) + d(q, r)同时满足以上三个性质的距离称为度量。

相似性和相异性的度量

相似性和相异性的度量相似性和相异性是重要的概念，因为它们被许多数据挖掘技术所使用，如聚类、最近邻分类和异常检测等。

在许多情况下，一旦计算出相似性或相异性，就不再需要原始数据了。

这种方法可以看作将数据变换到相似性（相异性）空间，然后进行分析。

首先，我们讨论基本要素--相似性和相异性的高层定义，并讨论它们之间的联系。

为方便起见，我们使用术语邻近度（proximity）表示相似性或相异性。

由于两个对象之间的邻近度是两个对象对应属性之间的邻近度的函数，因此我们首先介绍如何度量仅包含一个简单属性的对象之间的邻近度，然后考虑具有多个属性的对象的邻近度度量。

这包括相关和欧几里得距离度量，以及Jaccard和余弦相似性度量。

前二者适用于时间序列这样的稠密数据或二维点，后二者适用于像文档这样的稀疏数据。

接下来，我们考虑与邻近度度量相关的若干重要问题。

本节最后简略讨论如何选择正确的邻近度度量。

1)基础1. 定义两个对象之间的相似度（similarity）的非正式定义是这两个对象相似程度的数值度量。

因而，两个对象越相似，它们的相似度就越高。

通常，相似度是非负的，并常常在0（不相似）和1（完全相似）之间取值。

两个对象之间的相异度（dissimilarity）是这两个对象差异程度的数值度量。

对象越类似，它们的相异度就越低。

通常，术语距离（distance）用作相异度的同义词，正如我们将介绍的，距离常常用来表示特定类型的相异度。

有时，相异度在区间[0, 1]中取值，但是相异度在0和之间取值也很常见。

2. 变换通常使用变换把相似度转换成相异度或相反，或者把邻近度变换到一个特定区间，如[0, 1]。

例如，我们可能有相似度，其值域从1到10，但是我们打算使用的特定算法或软件包只能处理相异度，或只能处理[0, 1]区间的相似度。

之所以在这里讨论这些问题，是因为在稍后讨论邻近度时，我们将使用这种变换。

此外，这些问题相对独立于特定的邻近度度量。