数据挖掘部分课后习题

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数据挖掘第三版第二章课后习题答案

数据挖掘第三版第二章课后习题答案

1.1什么是数据挖掘?(a)它是一种广告宣传吗?(d)它是一种从数据库、统计学、机器学和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗?(c)我们提出一种观点,说数据挖掘是数据库进化的结果,你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗?你能结合该学科的发展历史提出这一观点吗?针对统计学和模式知识领域做相同的事(d)当把数据挖掘看做知识点发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤答:数据挖掘比较简单的定义是:数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。

数据挖掘不是一种广告宣传,而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要,使得数据挖掘变得更加有必要。

因此,数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。

数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换,而是来自多学科,例如数据库技术、统计学,机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。

数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展,导致了用于数据管理的有效机制,包括数据存储和检索,查询和事务处理的发展。

提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。

因此,出于这种必要性,数据挖掘开始了其发展。

当把数据挖掘看作知识发现过程时,涉及步骤如下:数据清理,一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程;数据集成,多种数据源可以组合在一起;数据选择,从数据库中提取与分析任务相关的数据;数据变换,数据变换或同意成适合挖掘的形式,如通过汇总或聚集操作;数据挖掘,基本步骤,使用智能方法提取数据模式;模式评估,根据某种兴趣度度量,识别表示知识的真正有趣的模式;知识表示,使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘的知识1.3定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析。

数据挖掘第三版第三章课后习题答案

数据挖掘第三版第三章课后习题答案

2.1再给三个用于数据散布的常用特征度量(即未在本章讨论的),并讨论如何在大型数据库中有效的计算它们答:异众比率:又称离异比率或变差比。

是非众数组的频数占总频数的比率应用:用于衡量众数的代表性。

主要用于测度定类数据的离散程度,定序数据及数值型数据也可以计算。

还可以对不同总体或样本的离散程度进行比较计算:标准分数:标准分数(standard score)也叫z分数(z-score),是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。

用公式表示为:z=(x-μ)/σ。

其中x为某一具体分数,μ为平均数,σ为标准差。

Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离,是以标准差为单位计算。

在原始分数低于平均值时Z则为负数,反之则为正数。

计算:Z=(x-μ)/σ其中μ= E( X) 为平均值、σ² = Var( X) X的概率分布之方差若随机变量无法确定时,则为算术平均数离散系数:离散系数,又称“变异系数”,是概率分布离散程度的一个归一化量度,其定义为标准差与平均值之比。

计算:CV=σ/μ极差(全距)系数:Vr=R/X’;平均差系数:Va,d=A.D/X’;方差系数:V方差=方差/X’;标准差系数:V标准差=标准差/X’;其中,X’表示X的平均数。

平均差:平均差是总体所有单位的平均值与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。

平均差是一种平均离差。

离差是总体各单位的标志值与算术平均数之差。

因离差和为零,离差的平均数不能将离差和除以离差的个数求得,而必须讲离差取绝对数来消除正负号。

平均差是反应各标志值与算术平均数之间的平均差异。

平均差异大,表明各标志值与算术平均数的差异程度越大,该算术平均数的代表性就越小;平均差越小,表明各标志值与算术平均数的差异程度越小,该算术平均数的代表性就越大。

计算:平均差=(∑|x-x'|)÷n,其中∑为总计的符号,x为变量,x'为算术平均数,n为变量值的个数。

(完整版)数据挖掘_概念和技术[第三版]部分习题答案解析

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1.4 数据仓库和数据库有何不同?有哪些相似之处?答:区别:数据仓库是面向主题的,集成的,不易更改且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策,数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成,是面向操作型的数据库,是组成数据仓库的源数据。

它用表组织数据,采用ER数据模型.相似:它们都为数据挖掘提供了源数据,都是数据的组合.1。

3 定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。

使用你熟悉的现实生活的数据库,给出每种数据挖掘功能的例子。

答:特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

例如,学生的特征可被提出,形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓,这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA:Grade point aversge)的信息,还有所修的课程的最大数量.区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

例如,具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较.最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓,就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生,而具有低GPA 的学生的65%不是。

关联是指发现关联规则,这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件.例如,一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为:major(X,“computing science”) ⇒ owns(X, “personal computer”)[support=12%, confidence=98%] 其中,X 是一个表示学生的变量。

这个规则指出正在学习的学生,12%(支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。

这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%(置信度,或确定度).分类与预测不同,因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能),而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。

(完整版)数据挖掘概念课后习题答案

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(完整版)数据挖掘概念课后习题答案第 1 章1.6 定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。

使⽤你熟悉的现实⽣活的数据库,给出每种数据挖掘功能的例⼦。

特征化是⼀个⽬标类数据的⼀般特性或特性的汇总。

例如,学⽣的特征可被提出,形成所有⼤学的计算机科学专业⼀年级学⽣的轮廓,这些特征包括作为⼀种⾼的年级平均成绩(GPA:Grade point a ve r s ge) 的信息,还有所修的课程的最⼤数量。

区分是将⽬标类数据对象的⼀般特性与⼀个或多个对⽐类对象的⼀般特性进⾏⽐较。

例如,具有⾼GPA 的学⽣的⼀般特性可被⽤来与具有低GPA 的⼀般特性⽐较。

最终的描述可能是学⽣的⼀个⼀般可⽐较的轮廓,就像具有⾼GPA 的学⽣的75%是四年级计算机科学专业的学⽣,⽽具有低GPA 的学⽣的65%不是。

关联是指发现关联规则,这些规则表⽰⼀起频繁发⽣在给定数据集的特征值的条件。

例如,⼀个数据挖掘系统可能发现的关联规则为:m a j or(X,“c omput i ng s c i e nc e”) ?owns(X, “pe r s ona l c omput e r”)[s uppor t=12%,c on f i d e nc e=98%]其中,X 是⼀个表⽰学⽣的变量。

这个规则指出正在学习的学⽣,12%(⽀持度)主修计算机科学并且拥有⼀台。

个⼈计算机。

这个组⼀个学⽣拥有⼀台个⼈电脑的概率是98%(置信度,或确定度)分类与预测不同,因为前者的作⽤是构造⼀系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或,⽽后者是建⽴⼀个模型去预测缺失的或⽆效的、并且通常是数字的数据值。

它们的功能)相似性是他们都是预测的⼯具:分类被⽤作预测⽬标数据的类的标签,⽽预测典型的应⽤是预测缺失的数字型数据的值。

聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。

对象根据最⼤花蕾内部的相似性、最⼩化类之间的相似性的原则进⾏聚类或分组。

形成的每⼀簇可以被看作⼀个对象类。

数据挖掘概念与技术习题答案-第1章

数据挖掘概念与技术习题答案-第1章

数据挖掘概念与技术(原书第3版)第一章课后习题及解答1.9习题1.1什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题:(a)它是又一种广告宣传吗?(b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗?(c)我们提出了一种观点,说数据挖掘是数据库技术进化的结果。

你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗?你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗?针对统计学和模式识别领域,做相同的事。

(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤。

答:狭义的数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤,广义的数据挖掘通常用来表示整个知识发现过程,我们一般采用广义的观点:数据挖掘是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、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。

a.它不是一种广告宣传,它基于实际的需求,提供从数据中发现知识的工具。

b。

数据挖掘不是从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用,它可以看做是信息技术的自然进化,是一些相关学科和应用领域的交汇点.c。

数据挖掘是数据库技术进化的结果,也是机器学习、统计学和模式识别领域技术进化的结果。

机器学习是一个快速成长的学科,这一领域中的监督学习、无监督学习、半监督学习和主动学习问题,与数据挖掘高度相关,数据挖掘和机器学习有许多相似之处,对于分类和聚类任务,机器学习研究通常关注模型的准确率。

除准确率之外,数据挖掘研究非常强调挖掘方法在大型数据集上的有效性和可伸缩性,以及处理复杂数据类型的方法,开发新的非传统的方法.统计学研究数据的收集、分析、解释和表示。

数据挖掘和统计学具有天然联系。

(1)统计模型是一组数学函数,它们利用随机变量及其概率分布刻画目标类对象的行为,可以是数据挖掘的结果,也可以是数据挖掘任务的基础。

(2)统计学研究开发一些使用数据和统计模型进行预测和预报的工具,描述统计可以帮助理解数据;推理统计学用某种方式对数据建模,可以解释观测中的随机性和确定性,并用来提取关于所考察的过程中或总体的结论.(3)统计假设检验使用实验数据进行统计判决,可以用来验证数据挖掘结果。

(完整word版)数据挖掘课后答案

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第一章1.6(1)数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。

例如,在某商店花费1000元以上的顾客特征的汇总描述是:年龄在40—50岁、有工作和很好的信誉等级。

(2)数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

例如,高平均分数的学生的一般特点,可与低平均分数的学生的一般特点进行比较.由此产生的可能是一个相当普遍的描述,如平均分高达75%的学生是大四的计算机科学专业的学生,而平均分低于65%的学生则不是.(3)关联和相关分析是指在给定的频繁项集中寻找相关联的规则.例如,一个数据挖掘系统可能会发现这样的规则:专业(X,“计算机科学”)=〉拥有(X,”个人电脑“)[support= 12%,confidence = 98%],其中X是一个变量,代表一个学生,该规则表明,98%的置信度或可信性表示,如果一个学生是属于计算机科学专业的,则拥有个人电脑的可能性是98%。

12%的支持度意味着所研究的所有事务的12%显示属于计算机科学专业的学生都会拥有个人电脑。

(4)分类和预测的不同之处在于前者是构建了一个模型(或函数),描述和区分数据类或概念,而后者则建立了一个模型来预测一些丢失或不可用的数据,而且往往是数值,数据集的预测。

它们的相似之处是它们都是为预测工具:分类是用于预测的数据和预测对象的类标签,预测通常用于预测缺失值的数值数据。

例如:某银行需要根据顾客的基本特征将顾客的信誉度区分为优良中差几个类别,此时用到的则是分类;当研究某只股票的价格走势时,会根据股票的历史价格来预测股票的未来价格,此时用到的则是预测。

(5)聚类分析数据对象是根据最大化类内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类和分组。

聚类还便于分类法组织形式,将观测组织成类分层结构,把类似的事件组织在一起。

例如:世界上有很多种鸟,我们可以根据鸟之间的相似性,聚集成n类,其中n可以认为规定. (6)数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律或趋势,并对其建模。

(完整word版)数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案(word文档良心出品)

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1.4 数据仓库和数据库有何不同?有哪些相似之处?答:区别:数据仓库是面向主题的,集成的,不易更改且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策,数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成,是面向操作型的数据库,是组成数据仓库的源数据。

它用表组织数据,采用ER数据模型。

相似:它们都为数据挖掘提供了源数据,都是数据的组合。

1.3 定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。

使用你熟悉的现实生活的数据库,给出每种数据挖掘功能的例子。

答:特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

例如,学生的特征可被提出,形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓,这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA:Grade point aversge)的信息,还有所修的课程的最大数量。

区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

例如,具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。

最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓,就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生,而具有低GPA 的学生的65%不是。

关联是指发现关联规则,这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。

例如,一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为:major(X, “computing science”) ⇒ owns(X, “personal computer”)[support=12%, confidence=98%] 其中,X 是一个表示学生的变量。

这个规则指出正在学习的学生,12%(支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。

这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%(置信度,或确定度)。

分类与预测不同,因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能),而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。

数据挖掘概念与技术_课后题答案汇总汇总

数据挖掘概念与技术_课后题答案汇总汇总

数据挖掘——概念概念与技术Data MiningConcepts and T echniques习题答案第1章引言1.1 什么是数据挖掘?在你的回答中,针对以下问题:1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。

使用你熟悉的现实生活的数据库,给出每种数据挖掘功能的例子。

解答:�特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

例如,学生的特征可被提出,形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓,这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA:Grade pointaversge)的信息,还有所修的课程的最大数量。

�区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

例如,具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低 GPA 的一般特性比较。

最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓,就像具有高 GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生,而具有低GPA 的学生的65%不是。

�关联是指发现关联规则,这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。

例如,一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为:major(X, “computing s cience”) ⇒ owns(X, “personalcomputer”) [support=12%, confid ence=98%]其中,X 是一个表示学生的变量。

这个规则指出正在学习的学生,12%(支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。

这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%(置信度,或确定度)。

�分类与预测不同,因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能),而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。

它们的相似性是他们都是预测的工具:分类被用作预测目标数据的类的标签,而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。

�聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。

数据挖掘第三版第十章课后 习题答案

数据挖掘第三版第十章课后    习题答案

10.1 简略介绍如下聚类方法:划分方法、层次方法。

每种给出两个例子。

(1)划分方法:给定一个有N个对象的集合,划分方法构造数据的K个分区,每一个分区表示一个簇,且K≤N。

而且这K个分组满足下列条件:第一,每一个分组至少包含一条记录;第二,每一条记录属于且仅属于一个分组(注意:这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽);对于给定的K,算法首先给出一个初始的分组方法,以后通过反复迭代的方法改变分组,使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好,而所谓好的标准就是:同一分组中的记录越近越好,而不同分组中的记录越远越好。

使用这个基本思想的算法有:K-MEANS 算法、K-MEDOIDS 算法、CLARANS 算法。

(2)层次方法:这种方法对给定的数据集进行层次似的分解,直到某种条件满足为止。

具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。

例如在“自底向上”方案中,初始时每一个数据记录都组成一个单独的组,在接下来的迭代中,它把那些相互邻近的组合并成一个组,直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。

代表算法有:BIRCH 算法、CURE 算法、CHAMELEON 算法等。

10.2 假设数据挖掘的任务是将如下的8个点(用(x, y)代表位置)聚类为3个簇。

A1(2,10), A2(2,5), A3(8,4), B1(5,8), B2(7,5), B3(6,4), C1(1,2), C2(4,9)距离函数是欧氏距离。

假设初始我们选择A1、B1和C1分别为每个簇的中心,用k-均值算法给出:(a)在第一轮执行后的3个簇中心。

(b)最后的3个簇。

(a)第一轮后, 三个新的簇为(1){A1}(2){B1,A3,B2,B3,C2}(3){C1,A2}簇中心分别为(1) (2, 10), (2) (6, 6), (3) (1.5, 3.5).(b)最后3个簇为(1) {A1,C2,B1}, (2) {A3,B2,B3}, (3) {C1,A2}.10.6 k-均值和k-中心点算法都可以进行有效的聚类。

数据挖掘 习题及参考答案

数据挖掘 习题及参考答案
实际生活的例子:
①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析,包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等,据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析,帮助天文 学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
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(b)对于数据平滑,其它方法有: (1)回归:可以用一个函数(如回归函数)拟合数据来光滑数据; (2)聚类:可以通过聚类检测离群点,将类似的值组织成群或簇。直观地,落在簇集合 之外的值视为离群点。
2.6 使用习题 2.5 给出的 age 数据,回答以下问题: (a) 使用 min-max 规范化,将 age 值 35 转换到[0.0,1.0]区间。 (b) 使用 z-score 规范化转换 age 值 35,其中,age 的标准偏差为 12.94 年。 (c) 使用小数定标规范化转换 age 值 35。 (d) 指出对于给定的数据,你愿意使用哪种方法。陈述你的理由。
回归来建模,或使用时间序列分析。 (7) 是,需要建立正常心率行为模型,并预警非正常心率行为。这属于数据挖掘领域
的异常检测。若有正常和非正常心率行为样本,则可以看作一个分类问题。 (8) 是,需要建立与地震活动相关的不同波形的模型,并预警波形活动。属于数据挖
掘领域的分类。 (9) 不是,属于信号处理。
1.6 根据你的观察,描述一个可能的知识类型,它需要由数据挖掘方法发现,但本章未列出。 它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗?
答:建立一个局部的周期性作为一种新的知识类型,只要经过一段时间的偏移量在时间序列 中重复发生,那么在这个知识类型中的模式是局部周期性的。需要一种新的数据挖掘技 术解决这类问题。

(完整版)数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案

(完整版)数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案

1.4 数据仓库和数据库有何不同?有哪些相似之处?答:区别:数据仓库是面向主题的,集成的,不易更改且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策,数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成,是面向操作型的数据库,是组成数据仓库的源数据。

它用表组织数据,采用ER数据模型。

相似:它们都为数据挖掘提供了源数据,都是数据的组合。

1.3 定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。

使用你熟悉的现实生活的数据库,给出每种数据挖掘功能的例子。

答:特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

例如,学生的特征可被提出,形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓,这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA:Grade point aversge)的信息,还有所修的课程的最大数量。

区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

例如,具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。

最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓,就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生,而具有低GPA 的学生的65%不是。

关联是指发现关联规则,这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。

例如,一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为:major(X, “computing science”) ⇒ owns(X, “personal computer”)[support=12%, confidence=98%] 其中,X 是一个表示学生的变量。

这个规则指出正在学习的学生,12%(支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。

这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%(置信度,或确定度)。

分类与预测不同,因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能),而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。

数据挖掘第三版第八章课后习题答案

数据挖掘第三版第八章课后习题答案

6.2(a)能确定项集A是否频繁,并且能确定项集A的支持度6.3(b)因为s包含s’,则项集s的频数小于或者等于s’的频数,所以项集s的任意非空子集s’的支持度至少与s的支持度一样大。

设任务相关的数据D是数据库事务的集合,|D|是 D 的事务量,由定义得:| |) (_sup)(supDs countportsport=.设s’是s的非空子集,由定义得:||)'(_sup)'(supDscountportsport=.由频繁项集的所有非空子集一定也是频繁的可知:support(s’) support(s)(d)因为d中的频繁项集都是来自d的所有分区之内的,所以在d中频繁的项集至少在d的一个分区中是频繁的。

6.6(a)Apriori算法最小支持度计数=3C1 C2 C3 C4 C5项集支持度计数项集支持度计数项集支持度计数项集支持度计数项集支持度{M} 3 {M} 3 {M,O} 1 {M,K} 3 {O,K,E} 3 {O} 4 {O} 4 {M,E} 2 {O,K} 3{N} 2 {K} 5 {M,K} 3 {O,E} 3{K} 5 {E} 4 {M,Y} 2 {K,E} 4{E} 4 {Y} 3 {O,E} 3 {K,Y} 3{Y} 3 {O,K} 3{D} 1 {O,Y} 2{A} 1 {K,E} 4{U} 1 {K,Y} 3{C} 2 {E,Y} 2{I} 1FP-growth树算法K 5E 4O 3M 3Y 3Null{}K:5E:4 M:1O:3 OM:1 OY:1M:1 OY:1Y:1项条件模式基条件FD模式产生的频繁模式Y {K,E,O,D:1}{K,E,O:1<K:3> {K,Y:3}}{K,M:1}<K:3> {K,M:3}M {K,E,,O:1}{K,E:1}{K:1}O {K,E:3} <K:3,E:3> {K,O:3}{E,O:3}{K,E,O:3}E {K:4} <K:4> {K,E:4}6.146.14(a)支持度=2000/5000*100%=40%>25%,置信度=2000/3000*100%=66.7%>50%则该关联规则是强规则(b)P(AUB)=40%P(A)p(B)=2500/5000*3000/5000*100%=30%P(AUB)> P(A)p(B)所以不是独立的,两者之间是正相关的。

数据挖掘导论课后习题答案

数据挖掘导论课后习题答案

数据挖掘导论课后习题答案数据挖掘导论课后习题答案数据挖掘是一门涉及统计学、机器学习和数据库技术的跨学科领域,旨在从大量的数据中发现有价值的信息和模式。

在这门课程中,学生将学习数据挖掘的基本概念、方法和技术,并通过习题的解答来加深对这些概念的理解和应用。

下面是一些常见的数据挖掘导论课后习题及其答案,供学生参考。

1. 什么是数据挖掘?数据挖掘的目标是什么?答:数据挖掘是从大量的数据中提取出有用的信息和模式的过程。

其目标是发现隐藏在数据背后的知识和规律,以便支持决策和预测。

2. 数据挖掘的主要任务有哪些?答:数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。

分类是将数据分为不同的类别;聚类是将数据分为相似的群组;关联规则挖掘是发现数据中的关联关系;异常检测是识别与其他数据不同的异常数据;预测是根据已有的数据来预测未来的趋势。

3. 数据挖掘的过程包括哪些步骤?答:数据挖掘的过程一般包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估和结果解释等步骤。

问题定义是明确挖掘的目标和需求;数据收集是获取相关数据;数据预处理是对数据进行清洗、集成、转换和规约;特征选择是选择对挖掘任务有用的特征;模型建立是选择合适的模型并进行训练;模型评估是评估模型的性能;结果解释是对挖掘结果进行解释和应用。

4. 什么是分类算法?常见的分类算法有哪些?答:分类算法是将数据分为不同类别的算法。

常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。

决策树通过构建树状结构来进行分类;朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类;支持向量机通过寻找最优超平面进行分类;神经网络模拟人脑神经元的工作原理进行分类。

5. 什么是聚类算法?常见的聚类算法有哪些?答:聚类算法是将数据分为相似群组的算法。

常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。

K均值聚类通过将数据分为K个簇来进行聚类;层次聚类通过构建树状结构来进行聚类;DBSCAN基于密度的聚类算法,将高密度区域看作簇。

大数据分析与挖掘课后习题参考答案

大数据分析与挖掘课后习题参考答案
数据清洗:负责解决填充空缺值、识别孤立点、去掉噪声和无关数据等问
题;
数据集成:负责解决不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问
题;
数据变换:将原始数据转换为适合数据挖掘的形式。包括数据的汇总、聚
集、概化、规范化,同时可能需要对属性进行重构;
数据归约:负责搜小数据的取值范围,使其更适合数据挖掘算法的需要。
bucketedData = bucketizer.transform(dataFrame)
bucketedData.show()
7
(1)简单随机抽样:从总体 N 个单位里抽出 n 个单位作为样本(可以重
复抽样,也可以不重复抽样),最常用的抽样方式,参数估计和假设检
验主要依据的就是简单随机样本;
(2)系统抽样:将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列,在规
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import MaxAbsScaler
from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler
sc=SparkContext('local')
spark=SQLContext(sc)
每次扫描题表 3-1 中的数据库后得到的所有频繁项集。在频繁项集的基础上,
产生所有的强关联规则。
题表 3-1
TID
商品
A,B,C,
1
D,E
2
A,B,D,E
3
B,C,D
4
C,D,E
5
A,C,E
6
A,B,D
某商店统计了上个季度 10000 笔交易记录,给出如题表 3-2 所示的统计信息:

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第六章

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第六章

第六章作业1.数据挖掘与知识发现两个概念有什么不同?P116知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。

数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤,它用专门算法从数据中抽取模式。

2.知识发现过程由哪三部分组成?每部分的工作是什么?P116KDD过程可以概括为三个子步骤:数据准备、数据挖掘和结果的解释和评价。

数据准备:数据准备又可分为三个子步骤:数据选取、数据预处理和数据变换。

数据选取的目的是确定发现任务的操作对象,即目标数据,它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。

数据预处理一般可能包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换(如把连续值数据转换为离散型的数据,以便于符号归纳;或是把离散型的转换为连续值型的,以便于神经网络归纳)等。

当数据开采的对象是数据仓库时,一般来说,数据预处理已经在生成数据仓库时完成了。

数据变换的主要目的是消减数据维数或降维,即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数。

数据挖掘:数据挖掘是利用一系列方法或算法从数据中获取知识。

按照数据挖掘任务的不同,数据挖掘方法分类分为聚类、分类、关联规则发现等。

结果的解释和评价:数据挖掘阶段发现的模式,经过用户或机器的评估,可能存在冗余或无关的模式,这时需要将其剔除;也有可能模式不满足用户要求,这时则需要让整个发现过程退回到发现阶段之前,如重新选取数据、采用新的数据变换方法、设定新的数据挖掘参数值,甚至换一种挖掘算法(如当发现任务是分类时,有多种分类方法,不同的方法对不同的数据有不同的效果)。

另外,由于KDD最终是面向人类用户的,因此可能要对发现的模式进行可视化,或者把结果转换为用户易懂的另一种表示,如把分类决策树转换为“if...then...”规则。

3.数据挖掘的对象有哪些?他们各自的特点是什么?P1181.关系数据库特点:(1)数据动态性(2)数据不完全性(3)数据噪声(4)数据冗余性(5)数据稀疏性(6)海量数据2.文本特点:(1)关键词或特征提取(2)相似检索(3)文本聚类(4)文本数据3.图像与视频数据特点:(1)图像与视频特征提取(2)基于内容的相似检索(3)视频镜头的编辑与组织4.web数据(1)异构数据集成和挖掘(2)半结构化数据模型抽取4.1).关联分析若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时,它就存在某种关联,可以建立起这些数据项的关联规则。

数据挖掘部分课后习题

数据挖掘部分课后习题

数据挖掘部分课后习题1、数据清理、数据集成、数据变换、数据规约各自的目的是什么?有哪些常用方法?数据清理的目的:去掉噪声和无关数据,用其例程通过填写空缺的值,平滑噪声数据,识别,删除孤立点,并解决不一致来清理数据。

常用的方法:处理空缺值;可用以下方法:忽略该记录、去掉属性、手工填写空缺值、使用默认值、使用属性平均值、使用同类样本平均值、预测最可能的值。

噪声数据的处理:噪声数据是一个测量变量中的随机错误或偏差。

可用以下方法:分箱:按箱平均值平滑,按箱中值平滑,按箱边界平滑等;聚类:聚类将相似的值组织成群或类,落在群或类外的值就是孤立点,也就是噪声数据;回归,让数据适合一个函数(如回归函数)来平滑数据。

数据集成的目的:将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中.。

常用的方法:模式集成:主要是实体识别问题,利用元数据(关于数据的数据),这可以避免模式集成中的错误。

数据变换的目的:把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。

常用的方法:用平滑消除噪声数据聚类来对数据进行汇总数据概化使用高层次概念替换低层次“原始”数据来进行概念分层规范化将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间属性构造(特征构造)来帮助提高精度和对高维数据结构的理解。

数据归约的目的:用产生数据的归约表示,使数据的范围减小,减少数据量。

常用的方法:数据立方聚集维归约数据压缩数值归约离散化和概念分层等2、对数据挖掘的数据为什么要进行预处理?数据挖掘过程模型是为应用数据挖掘技术提供一种系统化的技术实施方法。

围绕数据挖掘过程需要涉及:问题的理解、数据的理解、收集和准备、建立数据挖掘模型、评价所建的模型、应用所建的模型等。

数据预处理是从大量的数据属性中提取出对目标有重要影响的属性来降低原始数据的维数,或者是处理一些不好的数据,从而改善实例数据的质量和提高数据挖掘的速度现实世界的数据是“肮脏的”,很容易受噪声数据,空缺数据和不一致数据的侵扰,所以在用数据挖掘系统对数据进行挖掘时,必须对数据进行预处理,去掉含噪声,空缺的,和不一致的数据。

数据挖掘概念与技术原书第3版第一章课后习题

数据挖掘概念与技术原书第3版第一章课后习题

习题什么是数据挖掘在你的回答中,强调以下问题:(a)它是又一种广告宣传吗(b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗(c)我们提出了一种观点,说数据挖掘是数据库技术进化的结果。

你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗针对统计学和模式识别领域,做相同的事。

(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤。

答:简单地说,数据挖掘其实就是从大量的数据中发现有用的信息,它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据挖掘不是一种广告宣传,而是身处在信息时代数据如此庞大的今天,我们对由海量的数据转化为有用信息的迫切需要,所以它是信息技术自然进化的结果,而不是一种广告宣传。

数据挖掘也不是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用,它涉及到了很多领域的技术,比如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、神经网络、高性能计算、算法以及许多应用领域的大量技术。

数据挖掘起始于20世纪下半叶,是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。

随着数据库技术的发展应用,数据的积累不断膨胀,导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求,所以急需一种新型的技术去获取有用的信息,当时计算机领域的人工智能也取得了巨大进展,进入了机器学习的阶段,人们就将两者结合起来,用数据库管理系统存储数据,用计算机分析数据,这两者的结合就促就以这一门新兴的学科,所以数据挖掘不是机器学习研究进化的结果,而是结合了机器学。

数据挖掘的步骤包括:(1)数据收集;(2)数据清洗、脱敏;(3)数据存储;(4)数据分析;(5)数据可视化。

数据仓库与数据库有何不同他们有哪相似之处答:数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

数据挖掘第三版第六章课后习题答案

数据挖掘第三版第六章课后习题答案

3.1数据质量可以从多方面评估,包括准确性、完整性和一致性问题。

对于以上每个问题,讨论数据质量的评估如何依赖数据的应用目的,给出例子。

提出数据质量的其他两个尺度。

答:精确性:描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。

完整性:描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。

一致性:描述同一实体的同一属性的值在不同的系统或数据集中是否一致。

数据质量依赖于数据的应用。

对于给定的数据库,两个不同的用户可能有完全不同的评估。

例如,市场分析人员可能访问公司的销售事务数据库(该数据库里面并非是所有的顾客信息都是可以得到的。

其他数据没有包含在内,可能只是因为输入时认为是不重要的,相关的数据没有记录可能是由于理解错误,或者因为设备故障),得到顾客地址的列表。

有些地址已经过时或不正确,但毕竟还有80%的地址是正确的。

市场分析人员考虑到对于目标市场营销而言,这是一个大型顾客数据库,因此对该数据库的准确性还算满意,尽管作为销售的经理,你发现数据是不正确的。

另外两种度量尺度:有效性:描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。

唯一性:描述数据是否存在重复记录。

3.3在习题2.2中,属性age包括如下值(以递增序):13、15、16、16、19、20、20、21、22、22、22、25、25、25、25、30、33、33、35、35、35、35、36、40、45、46、52、70(a)使用深度为3的箱,用箱均值光滑以上数据。

说明你的步骤,讨论这种技术对给定数据的效果。

答:划分为(等频的)箱:箱1:13、15、16、16、19、20、20、21、22箱2:22、25、25、25、25、30、33、33、35箱3:35、35、35、36、40、45、46、52、70用箱均值光滑:箱1:18、18、18、18、18、18、18、18、18箱2:28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1箱3:43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.7843.78、43.78、43.78分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据值,进而去掉“噪声”,即去掉被测量的变量的随机误差或方差。

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1、数据清理、数据集成、数据变换、数据规约各自的目的是什么?有哪些常用方法?
数据清理的目的:去掉噪声和无关数据,用其例程通过填写空缺的值,平滑噪声数据,识别,删除孤立点,并解决不一致来清理数据。

常用的方法:
◆处理空缺值;可用以下方法:忽略该记录、去掉属性、手工填写空缺值、使
用默认值、使用属性平均值、使用同类样本平均值、预测最可能的值。

◆噪声数据的处理: 噪声数据是一个测量变量中的随机错误或偏差。

可用以下
方法:分箱:按箱平均值平滑,按箱中值平滑,按箱边界平滑等;聚类:聚类将相似的值组织成群或类,落在群或类外的值就是孤立点,也就是噪声数据;回归,让数据适合一个函数(如回归函数)来平滑数据。

数据集成的目的:将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中.。

常用的方法:
◆模式集成:主要是实体识别问题,利用元数据(关于数据的数据),这可以
避免模式集成中的错误。

数据变换的目的:把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。

常用的方法:
◆用平滑消除噪声数据
◆聚类来对数据进行汇总
◆数据概化使用高层次概念替换低层次“原始”数据来进行概念分层
◆规范化将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间
◆属性构造(特征构造)来帮助提高精度和对高维数据结构的理解。

数据归约的目的:用产生数据的归约表示,使数据的范围减小,减少数据量。

常用的方法:
◆数据立方聚集
◆维归约
◆数据压缩
◆数值归约
◆离散化和概念分层等
2、对数据挖掘的数据为什么要进行预处理?
数据挖掘过程模型是为应用数据挖掘技术提供一种系统化的技术实施方法。

围绕数据挖掘过程需要涉及:问题的理解、数据的理解、收集和准备、建立数据挖掘模型、评价所建的模型、应用所建的模型等。

数据预处理是从大量的数据属性中提取出对目标有重要影响的属性来降低原始数据的维数,或者是处理一些不好的数据,从而改善实例数据的质量和提高数据挖掘的速度
◆现实世界的数据是“肮脏的”,很容易受噪声数据,空缺数据和不一致数据
的侵扰,所以在用数据挖掘系统对数据进行挖掘时,必须对数据进行预处理,去掉含噪声,空缺的,和不一致的数据。

不完整的——数据内涵出现不一致情况
含噪声的——感兴趣的属性没有值
不一致的——数据中存在着错误、或异常(偏离期望值)的数据
重复、维度高
◆没有高质量的数据,就没有高质量的挖掘结果
高质量的决策必须依赖高质量的数据
数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成。

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