数据挖掘第五次作业 杨艳
数据挖掘作业讲解
《数据挖掘》作业第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、可扩展性和并行处理（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：统计学、数据库技术和机器学习（4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：WEB挖掘（5）孤立点是指：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于：（B ）A、所涉及的算法的复杂性；B、所涉及的数据量；C、计算结果的表现形式；D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？（D ）A、目标市场分析B、购物篮分析C、模式识别D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（ D ）被广泛的应用于股票价格走势分析A. 关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（ B ）将决定所使用的数据挖掘功能A、选择任务相关的数据B、选择要挖掘的知识类型C、模式的兴趣度度量D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（A ）被广泛的用于购物篮分析A、关联分析B、分类和预测C、聚类分析D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（ B ）A.关联分析B.分类和预测C. 演变分析D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（ C ）A.关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 孤立点分析E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（ E ）A.关联分析B.分类和预测C. 孤立点分析D. 演变分析E. 概念描述三、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。
数据挖掘原理与应用---试题及答案试卷十二答案精选全文完整版
数据挖掘原理与应用 试题及答案试卷一、（30分，总共30题，每题答对得1分，答错得0分）单选题1、在ID3算法中信息增益是指（ D ）A、信息的溢出程度B、信息的增加效益C、熵增加的程度最大D、熵减少的程度最大2、下面哪种情况不会影响K-means聚类的效果？（ B ）A、数据点密度分布不均B、数据点呈圆形状分布C、数据中有异常点存在D、数据点呈非凸形状分布3、下列哪个不是数据对象的别名 ( C )A、样品B、实例C、维度D、元组4、人从出生到长大的过程中，是如何认识事物的？ ( D )A、聚类过程B、分类过程C、先分类，后聚类D、先聚类，后分类5、决策树模型中应如何妥善处理连续型属性：（ C ）A、直接忽略B、利用固定阈值进行离散化C、根据信息增益选择阈值进行离散化D、随机选择数据标签发生变化的位置进行离散化6、假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70。
问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。
第二个箱子值为：( A )A、18.3B、22.6C、26.8D、27.97、建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( C )A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则8、如果现在需要对一组数据进行样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量，应该采取（ A ）A、聚类分析B、回归分析C、相关分析D、判别分析9、时间序列数据更适合用（ A ）做数据规约。
A、小波变换B、主成分分析C、决策树D、直方图10、下面哪些场景合适使用PCA？（ A ）A、降低数据的维度，节约内存和存储空间B、降低数据维度，并作为其它有监督学习的输入C、获得更多的特征D、替代线性回归11、数字图像处理中常使用主成分分析（PCA）来对数据进行降维，下列关于PCA算法错误的是：（ C ）A、PCA算法是用较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法；B、PCA本质是KL-变换；C、PCA是最小绝对值误差意义下的最优正交变换；D、PCA算法通过对协方差矩阵做特征分解获得最优投影子空间，来消除模式特征之间的相关性、突出差异性；12、将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？（ C ）A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘13、假设使用维数降低作为预处理技术，使用PCA将数据减少到k维度。
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案前言《数据挖掘概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques）是一本经典的数据挖掘教材，已经推出了第3版。
本文将为大家整理并提供第3版课后习题的答案，希望对大家学习数据挖掘有所帮助。
答案第1章绪论习题1.1数据挖掘的基本步骤包括：1.数据预处理2.数据挖掘3.模型评价4.应用结果习题1.2数据挖掘的主要任务包括：1.描述性任务2.预测性任务3.关联性任务4.分类和聚类任务第2章数据预处理习题2.3数据清理包括以下几个步骤：1.缺失值处理2.异常值检测处理3.数据清洗习题2.4处理缺失值的方法包括：1.删除缺失值2.插补法3.不处理缺失值第3章数据挖掘习题3.1数据挖掘的主要算法包括：1.决策树2.神经网络3.支持向量机4.关联规则5.聚类分析习题3.6K-Means算法的主要步骤包括：1.首先随机选择k个点作为质心2.将所有点分配到最近的质心中3.重新计算每个簇的质心4.重复2-3步，直到达到停止条件第4章模型评价与改进习题4.1模型评价的方法包括：1.混淆矩阵2.精确率、召回率3.F1值4.ROC曲线习题4.4过拟合是指模型过于复杂，学习到了训练集的噪声和随机变化，导致泛化能力不足。
对于过拟合的处理方法包括：1.增加样本数2.缩小模型规模3.正则化4.交叉验证结语以上是《数据挖掘概念与技术》第3版课后习题的答案，希望能够给大家的学习带来帮助。
如果大家还有其他问题，可以在评论区留言，或者在相关论坛等平台提出。
《数据挖掘》A卷
一、填空题：(每题6分, 共30分)1. 数据挖掘的主要问题包括：。
2. 数据挖掘的性能问题包括：。
3. 数据挖掘的分类方法有。
4. 数据挖掘的聚类方法有。
5．数据挖掘的基本步骤是。
二、问答题： (每题6分，共30分)1.对于类特征化，基于数据立方体的实现与诸如面向属性归纳的关系实现之间的主要不同是什么？讨论哪种方法最有效，在什么条件下最有效。
2.数据仓库和数据库有何不同？它们有那些相似之处？3.在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。
描述处理该问题的各种方法。
4. 试述对于多个异种信息源的集成，为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法，而不愿使用查询驱动的方法。
5.为什么说强关联规则不一定都是有趣的，举例说明。
三、证明题(10分)1．证明频繁集的所有非空子集必须也是频繁的。
2．Apriori的一种变形将事务数据库D中的事务划分为个不重叠的部分。
证明在D中是频繁的任何项集至少在D中的一个部分中是频繁的。
四、算法分析与扩展(15分)1 .描述判定树算法的思想。
2.写出比较易懂的算法伪代码3.指出算法的不足之处，应该从哪些方面增强算法的功能和性能。
五、计算题（15分）给定两个对象，分别用元组（22，1，42，10），（20，0，36，8）表示。
1．计算两个对象之间的欧几里德距离；2．计算两个对象之间的蔓哈坦距离；3．给定年龄变量的如下度量值18，22，25，42，28，43，33，35，56，28计算age的平均绝对偏差。
一、填空题：(每题6分, 共30分)1.数据挖掘是一个多学科领域，这些学科包括：数据库系统、统计学、机器学习、可视化、信息科学。
2.数据挖掘的功能有特征化和区分、关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析。
3.数据挖掘的分类方法有判定树算法，贝叶斯方法，神经网络，K-最近邻分类，基于案例的推理，遗传算法，粗糙集方法，模糊集方法等。
4.数据挖掘的聚类方法有划分方法、层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。
（完整版）数据挖掘概念课后习题答案
（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。
大数据分析与挖掘课后习题参考答案
（2）使用等宽划分时，将其划分为四个箱，16 在第几个箱？
（3）利用等深分箱法，将其划分为 3 个箱，平均值平滑法进行平滑处理，第
2 个箱的取值为多少？
（4）利用等宽分箱法，将其划分为 3 个箱，边界平滑法进行平滑处理，第 2
个箱内数据值为多少？
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。
df=spark.createDataFrame([(Vectors.dense(3.2,1.78,130,6000),),
(Vectors.dense(3.5,1.76,122,7000),),
(Vectors.dense(3,1.73,135,5500),),
(Vectors.dense(2.8,1.80,120,4000),),
model.transform(df).show()
print('MinMax')
miScaler=MinMaxScaler(inputCol='Features',outputCol='Feature_MinMax')
model_=miScaler.fit(df)
model.transform(df).show()
7000
3
3
1.73
135
5500
4
2.8
1.80
120
南开大学《数据挖掘》在线作业5
《数据挖掘》在线作业( )很费时,并且当数据集很大、缺失很多值时,该方法可能行不通。
A:人工填写缺失值方法B:全局常量填充C:自动填充D:删除参考选项：A数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型。
该模型将数据看作( )形式。
A:数据立方体(data cube)B:整数C:离散D:不同参考选项：ADBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是( )。
A:O(m)B:O(m2)C:O(log m)D:O(m*log m)参考选项：B( )可以用来把数据变换到多个粒度层。
例如,关于销售的数据挖掘模式除了在单个分店挖掘之外,还可以针对指定的地区或国家挖掘。
A:概念分层B:聚类C:数据变换D:数据归约参考选项：A以下属于可伸缩聚类算法的是( )。
A:CUREB:DENCLUEC:CLIQUED:OPOSSUM参考选项：A只有非零值才重要的二元属性被称作( )。
A:计数属性B:离散属性C:非对称的二元属性D:对称属性参考选项：C( )用替代的、较小的数据表示形式替换原数据。
A:维归约B:数量归约C:离散D:聚集参考选项：B下列( )不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。
A:与同一时期其他数据对比B:可视化C:基于模板的方法D:主观兴趣度量参考选项：A( )是KDD。
A:数据挖掘与知识发现B:领域知识发现C:文档知识发现D:动态知识发现参考选项：A( )通常以可变长度的字节串存储,并且为便于数据的引用,数据片段要相互链接或建立多维方式的索引。
A:文本数据B:多媒体数据C:时间数据D:空间数据参考选项：B设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生( )个关联规则。
A:4B:5C:6D:7参考选项：C假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46 ,52,70,问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。
数据挖掘大作业例子
数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。
6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。
7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。
9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。
我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。
数据挖掘习题及解答-完美版
Data Mining Take Home Exam学号: xxxx 姓名: xxx（1）计算整个数据集的Gini指标值。
（2)计算属性性别的Gini指标值（3）计算使用多路划分属性车型的Gini指标值(4）计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值（5）下面哪个属性更好，性别、车型还是衬衣尺码？为什么？^2}＊1/2］＊2=0.48(3)—(8/8）^2-(0/8)^2}＊8/20+｛1—（1/8）^2—(7/8）^2｝*8/20=26/160=0。
16254/7)^2}＊7/20+［｛1—(2/4）^2—(2/4)^2}*4/20］＊2=8/25+6/35=0。
4914（5)比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值0。
1625最小，即使用车型属性更好。
2。
（（1）将每个事务ID视为一个购物篮,计算项集{e}，｛b，d｝和{b,d,e｝的支持度。
（2）使用（1）的计算结果,计算关联规则{b，d｝→｛e}和｛e}→{b,d｝的置信度.(3）将每个顾客ID作为一个购物篮，重复（1)。
应当将每个项看作一个二元变量（如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次，则为1，否则，为0）. （4)使用(3）的计算结果，计算关联规则｛b，d｝→{e｝和｛e｝→{b,d}的置信度。
答：（1）由上表计数可得｛ｅ｝的支持度为8/10=0。
8;{ｂ，ｄ｝的支持度为2/10=0。
2；｛b,d，e｝的支持度为2/10=0。
2。
（2)c［{b,d｝→{e｝］=2/8=0.25; c［｛e｝→{b,d｝]=8/2=4。
（3）同理可得：｛e｝的支持度为4/5=0.8，｛b,d｝的支持度为5/5=1，｛b,d，e｝的支持度为4/5=0.8。
（4)c[{b，d｝→{e｝]=5/4=1.25,c[{e}→{b，d}］=4/5=0。
8。
3. （20分）以下是多元回归分析的部分R输出结果。
> ls1=lm(y～x1+x2）〉anova(ls1）Df Sum Sq Mean Sq F value Pr（〉F）x1 1 10021.2 10021.2 62。
《数据挖掘》练习题(第5章)
一、填空题1、每一个分类规则可以表示为如下形式:():i i i r y →条件规则左边称为 ，规则右边称为 ，包含预测类i y 。
2、给定数据集D 和分类规则:r A y →，将D 中触发规则r 的记录所占的比例称为规则的 。
3、给定数据集D 和分类规则 :r A y →，将D 中触发r 的记录中类标号等于y 的记录所占的比例称为规则的 。
4、分类规则的质量可用规则的 和 表示。
5:r (胎生=是 )∧ (体温=恒温)→哺乳类的覆盖率是 ；规则的准确率是 。
6、规则集的两个重要性质是 和 。
7、如果规则集R 中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集R 中的规则是 ，这个性质确保每条记录至多被R 中的一条规则覆盖。
8、如果对属性值的任一组合，R 中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R 具有 ，这个性质确保每一条记录都至少被R 中的一条规则覆盖。
9、以下是脊椎动物分类问题的规则集：1:r (胎生=否)∧ (飞行动物=是)→鸟类2:r (胎生=否 )∧(水生动物=是)→鱼类3:r(胎生=是)∧(体温=恒温)→哺乳类4:r(胎生=否)∧(飞行动物=否)→爬行类5:r(水生动物=半)→两栖类、提取分类规则的方法有和两大类。
11、提取分类规则的直接方法是指。
12、提取分类规则的间接方法是指。
13、规则的排序方案有和两种。
14、常见的分类规则增长策略有和两种。
二、问答题1、如果基于规则的分类器中的规则集不是穷举的，应该如何解决？2、如果基于规则的分类器中的规则集不是互斥的，应该如何解决？3、使用无序规则来建立基于规则的分类器有什么利弊？4、k-近邻分类器中，k值的大小对分类器的性能会产生什么影响？5、考虑一个二值分类问题，属性集和属性值如下：空调={可用，不可用}引擎={好，差}行车里程={高，中，低}生锈={是，否}假设一个基于规则的分类器产'生的规则集如下：1:r行车里程=高→价值=低2:r行车里程=低→价值=高3:r空调=可用，引擎=好→价值=高4:r空调=可用，引擎=差→价值=低5:r空调=不可用→价值=低(1)这些规则是互斥的吗?(2)这些规则集是完全的吗?(3)规则需要排序吗?(4)规则集需要默认类吗?三、计算题1、设有一个训练集，它包含60个正例和100个反例。
3张时间轴
2014.12
以新方案尝试在数学、 英语学科做个性化考前 提分推荐训练 范围：数学推荐22班全 体同学；英语对18、22 随机推荐一半 效果：数学学科推荐班 级整体排名有提高；英 语学科效果不明显
2014.10 正式启动 2014.11
2014.11 期中考试
合肥一中 谢春雷、白艳平、杨艳、高二18班、22班 科大讯飞 研究院：胡国平、陈志刚、苏喻、科大数据挖掘团队 语音资源部：王玮、陈洁、张卉、张静、王玉、孟梅 教育事业部：祁鹏、丁鹏
行知计划之2014
合肥一中： 科大讯飞：
谢春雷、白艳平、杨艳、高二18班、22班 研究院、语音资源部、教育事业部
首次在大考前尝试推送数 学学科考前提分包 范围：22班中段成绩抽取 10人做推荐 效果：期中考试10人中有 7人排名上升 2014.12
2014.11
以新方案尝试在数学、英语 学科做个性化考前提分推荐 训练 范围：数学推荐22班全体同 学；英语对18、22随机推荐 一半 效果：数学学科推荐班级整 体排名有提高；英语学科效 果不明显
2014.10 行知启动
2014.11 期中考试
2015.1 期末考试
获得第一批数学、英语周考数据 对高二18班、22班同学知识点掌控情况有了第一次分析 个性化学习推荐阶段性总结与分析 获得老师的经验反馈 向老师学习一线教学经验，共同研讨制定期 末考前推荐方案
2014.10 行知启动
获得第一批数学、英 语周考数据 对高二18班、22班同 学知识点掌控情况有 了第一次分析 获得老师的经验反馈
2014.11 期中考试
个性化学习推荐阶段 性总结与分析 向老师学习一线教学 经验，共同研讨制定 期末考前推荐方案
2015.1 期末考试
基础全面-天文学中的数据挖掘
• 很好地统计分析典型或特殊事件 • 自动搜寻稀有事件
科学是数据密集型的
数据量
超大型数据集 数据迁移代价高 学科标准 高效计算的需求 超算、HPC、网格 如：高能物理、天文学
大型数据集 学科内标准 共享数据中心 合作研究 如：基因组学、金融
大数据五“ V”特点： Volume (数据量 ) Variety （多样性） Value （价值密度低） Velocity （速度快时效高） Veracity （真实性）
这就需要数据挖掘、知识发现、数据理解技术、超高维可视化、 人工智能 / 机器帮助的发现
数据挖掘是帮助和加速科学发现过程的利器
● 大数据 ● 机器学习 ● 可视化 ● 云服务
Credit：Tony Hey
天文数据的特点
空间性 多波段性 海量性 非线性 异构性 缺值性或坏标记 分布性 高维性 时序性 开放性
分类分析（known knowns）
定义
按照某种规则，新的数据被划分到已知类别中的一类。 这个规则是通过具有标签的数据进行监督学习获得的。
应用
恒星分成不同的光谱型，星系按哈勃或形态分类，活动 星系核进一步细分，等等
方法
神经网络 决策树 Naïve Bayesian Networks 支持矢量机 学习矢量量化 遗传算法 …….
基本的天文问题 – 5
最优化问题:
在高维参数空间中如何找到复杂的多变量函数的最 优解（最佳拟合、全局最大似然）
为什么需要分布的数据挖掘?
由于…
… 许多重大的科学发现产生 于多数据源的交叉证认:
-- 类星体 -- Gamma-ray bursts -- 极亮红外星系 -- X射线黑洞双星 -- 射电星系 ...
原《数据挖掘》习题
ch11.讨论下列每项活动是否是数据挖掘任务：（fgh是）(a) 根据性别划分公司的顾客。
(b) 根据可赢利性划分公司的顾客。
(c) 计算公司的总销售额。
(d) 按学生的标识号对学生数据库排序。
(e) 预测掷一对骰子的结果。
使用历史记录预测某公司未来的股票价格。
(f)(g) 监视病人心率的异常变化。
(h) 监视地震活动的地震波。
提取声波的频率。
(i)2. （ch1）数据挖掘可以在很多数据源上进行，如关系数据库，空间数据库，多媒体数据库，文本数据库等。
3. (ch1) 数据挖掘一定可以得到有趣的强关联规则。
4. （ch1） 为了提高挖掘质量，通常要进行数据预处理，包括数据清理、集成、选择、变换等。
5. (ch5){发烧，上呼吸道感染}是（2）项集6.企业要建立预测模型，需准备建模数据集，以下四条描述建模数据集正确的是( B )。
A 数据越多越好B 尽可能多的适合的数据C数据越少越好D 以上三条都正确7. 数据挖掘算法以( D )形式来组织数据。
A 行 B列 C 记录 D 表格Ch28. （ch2）假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70，求：1）使用按箱平均值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度是3。
解释你的步骤。
2）使用按箱边界值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度是3。
解释你的步骤。
7、P98 3.4（ch3）假定大学的数据仓库包含4个维{student学生、course课程、semester学期、instructor教师}，2个度量count和avg_grade。
在最低的概念层（例如对于给定的学生、课程、学期和教师组合），度量avg_grade存放学生的实际成绩。
为数据仓库画出雪花模式图8、P98 3.5（ch3）和game，2假定数据仓库包含4个维date,spectator,location个度量count和charge。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
数据挖掘原理与实践习题及参考答案
1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖 掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商 务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向” ，如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、 如何在客户群中发现潜在价值， 一直都是电子商务企业重要任务。 但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服 务、 可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、 可以进行产品捆绑推荐等， 从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是 Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程 数据库。 该数据库包括如下信息： 每个学生的姓名、 地址和状态(例如， 本科生或研究生)、 所修课程，以及他们的 GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？ 答： 任务目的是分析课程数据库， 那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统， 以便查找、 提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析 的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、 关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问， 受雇于一家因特网搜索引擎公司。 通过特定的例子说明， 数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现；
数据挖掘作业(第5章)
第5章关联分析5.1 列举关联规则在不同领域中应用的实例。
5.2 给出如下几种类型的关联规则的例子，并说明它们是否是有价值的。
(a)高支持度和高置信度的规则； (b)高支持度和低置信度的规则； (c)低支持度和低置信度的规则； (d)低支持度和高置信度的规则。
5.3 数据集如表5-14所示：(a) 把每一个事务作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。
(b) 利用(a)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。
置信度是一个对称的度量吗？(c) 把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。
(d) 利用(b)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。
置信度是一个对称的度量吗？5.4 关联规则是否满足传递性和对称性的性质？举例说明。
5.5 Apriori 算法使用先验性质剪枝，试讨论如下类似的性质 (a) 证明频繁项集的所有非空子集也是频繁的(b) 证明项集s 的任何非空子集s ’的支持度不小于s 的支持度(c) 给定频繁项集l 和它的子集s ，证明规则“s’→(l – s’)”的置信度不高于s →(l – s)的置信度，其中s’是s 的子集(d) Apriori 算法的一个变形是采用划分方法将数据集D 中的事务分为n 个不相交的子数据集。
证明D 中的任何一个频繁项集至少在D 的某一个子数据集中是频繁的。
5.6 考虑如下的频繁3-项集：{1, 2, 3}，{1, 2, 4}，{1, 2, 5}，{1, 3, 4}，{1, 3, 5}，{2, 3, 4}，{2, 3, 5}，{3, 4, 5}。
(a)根据Apriori 算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。
(b)写出经过剪枝后的所有候选4-项集5.7 一个数据库有5个事务，如表5-15所示。
数据挖掘概念与技术(第三版)课后答案——第一章
数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第⼀章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：数据挖掘不是⼀种⼴告宣传，它是⼀个应⽤驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、⾼性能计算和许多应⽤领域的⼤量技术。
它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的流⼊系统的数据等。
当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：1. 数据清理：清楚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：从数据库中提取与分析任务相关的数据；4. 数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统⼀成适合挖掘的形式；5. 数据挖掘：使⽤智能⽅法或者数据挖掘算法提取数据模式；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，向⽤户提供挖掘的知识。
1.2 数据仓库与数据库有什么不同？它们有哪些相似之处？答：不同：数据仓库是多个异构数据源在单个站点以统⼀的模式组织的存储，以⽀持管理决策。
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。
数据库系统也称数据库管理系统，由⼀组内部相关的数据（称作数据库）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。
《数据挖掘》练习题(第6章)
一、填空题1、关联规则挖掘的目的是。
2项集{的支持数为，支持度为。
3、在第2题的事务数据集中，如果将最小支持数定为3，则数据集中的频繁项集有。
4、在第2题的事务数据集中，规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度为，置信度为。
5、满足最小支持度和最小信任度的关联规则称为。
6、给定一个事务数据库，关联规则挖掘间题就是通过用户指定的和来寻找强关联规则的过程。
7、关联规则挖掘问题可以划分成和两个子问题。
8、可以降低产生频繁项集的计算复杂度两种方法为：和。
9、k-候选集C产生的方法有：、和。
k10、Apriori算法有两个致命的性能瓶颈。
它们分别是：(1)(2)二、多项选择题1、设有项目集,X X是X的一个子集，则下列结论中成立的是( )1A、如果X如果频繁项目集,则X也是频繁项目集；1B、如果X如果频繁项目集,则X也是频繁项目集；1C、如果X如果非频繁项目集,则X也是非频繁项目集；1C、如果X如果非频繁项目集,则X也是非频繁项目集；1E、如果X如果频繁项目集,则X可能是频繁项目集也可能是非频繁项目集。
12、设3-项集{}a b c是频繁项目集，则下列1-项集和2-项集中，( )是频,,繁项目集。
A、{},a bB、{},b cC、{},a cD、{}aE、{}b3、设事务数据库D具有项集{}→不是强关联规则时,=，已知BC ADI A B C D,,,则下列关联规则中，( )一定不是强关联规则。
A、B ACD→E、AD BC→→D、ABC D→C、C ABD→B、CD AB4、设事务数据库D具有项集{}→不是强关联规则时,=，已知BC AD,,,I A B C D则下列关联规则中，( )一定不是强关联规则。
A、B ACD→E、AD BC→→C、BCD A→B、CD AB→D、ABC D5、假设关联规则{}{}→具有低可置信度，则在关联规则生成算法中，规则bed a( )应该被丢弃(剪枝)。
A、{}{}→be ad→C、{}{}cd ab→B、{}{}ad bcD、{}{}bd ae→d abc→E、{}{}三、问答题1、进行关联分析时，需要处理的两个关键问题是什么？21(1)，利用Apriori算法求出所有的频繁项目集，指出其中的最大频繁项目集。
MRSM:挖掘具有代表性的极大频繁子图
MRSM：挖掘具有代表性的极大频繁子图
杨艳;屈松;刘勇
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2013(023)004
【摘要】基于随机化思想,提出了一种新的挖掘具有代表性的极大频繁子图的算法——MRSM算法.该算法在第一步挖掘极大频繁子图过程中,采用基于随机化的方法,利用已挖掘到的结果,提高算法的效率;在第二步聚类过程中,综合考虑了频繁模式在支持度和结构上的相似性,使得聚类的质量更好.在真实和模拟数据集上的实验结果证实了MRSM算法的有效性.
【总页数】8页(P337-344)
【作者】杨艳;屈松;刘勇
【作者单位】黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080;黑龙江省数据库与并行计算重点实验室哈尔滨150080;黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080;黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080;黑龙江省数据库与并行计算重点实验室哈尔滨150080
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种改进的极大完全子图挖掘算法 [J], 时燕;张玉琢
2.建立频繁项目集向量的极大频繁项目集挖掘 [J], 周海岩
3.立方图中一类具有极大边数子图的性质 [J], 郭思平
4.FSM——基于子图同构和结构同构的频繁子图挖掘算法(英文) [J], 任薇;周杨
5.一种基于极大完全子图的最大频繁项集并行挖掘算法 [J], 杨仕博;贺彦琨;马志新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
(完整word版)数据挖掘与生物医学应用作业杨帆
《数据挖掘与生物医学应用》作业姓名：杨帆学号：B110903141.请用分箱方法对向量[3, 6, 7, 15, 11, 40, 33, 20, 30]进行清除噪声处理。
要求是分别使用等深度和等宽度分割，然后再分别使用均值、中值和边界平滑。
答：等深度分割：分类一：3 6 7分类二：11 15 20分类三：30 33 40均值平滑: 5 5 5 15 15 15 34 34 34中值平滑: 6 6 6 15 15 15 33 33 33边界平滑: 3 7 7 11 11 20 30 30 40等宽度分割：分类一：3 6 7 11 [3 ,14]分类二：15 20 [15 ,26]分类三：30 33 40 [27 ,40]均值平滑：7 7 7 7 18 18 34 34 34中值平滑：7 7 7 7 18 18 33 33 33边界平滑：3 3 3 14 15 15 27 27 402.用直方图表示价格向量[1, 1, 5, 5, 5, 6, 6, 8, 8, 10, 10, 10, 12, 13, 13, 14, 15, 16, 17, 17, 17, 17, 18, 18,18, 18, 18, 18, 18, 18, 20, 20, 22, 22, 23, 23, 25, 26, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 30, 30, 30]。
答：3.请用表一所示数据作为训练数据，给出构建分类预测模型的步骤。
用表二所示数据作为测试数据，给出预测每个人是否为终身教授(Tenured)的步骤。
表一表二答：分为两步：一，构建基于训练数据的模型；在测试样本数据时，我们以样本的Years和Rank两个属相值为评判标准，来获得训练模型。
在上述的实验中，我们对表一进行训练，得出模型的训练标准为Rank属性为Professor或者Years属性值大于6时，我们判断该目标的Tenured为Yes，否则，为No 二，使用构建模型预测目标的类型或特征值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
d4(3，9.5) d5(6.5，5.25） d6(1.5，3.5）
A1(2，10)
1.12
6.54
6.52
A2（2，5）
4.61
4.51
1.58
A3（8，4）
7.43
3.13
6.52
B1（5，8）
2.5
3.13
5.70
B2（7，5）
6.02
0.56
5.70
B3（6，4）
6.26
1.35
4.53
C1（1，2）
2、 假设数据挖掘的任务是将如下8个点（用（xy）代表位置）聚类为 三个簇：A1（2，10），A2(2，5），A3（8，4），B1（5，8）， B2（7，5），B3(6，4），C1（1，2），C2（4，9），距离函数是欧几 里得距离。假设初始选择A1，B1和C1分别为每个聚类的中心，用K-平
均算法来给出： （1)在第一次循环执行后的三个聚类中心。 （2）最后的三个簇。 解：（1）由题意整理得表格如图：
3 1 4.12 2.24 0
由表格比较Pi到P7和P10的距离，将距离小的归属于与其临近的簇中心 类，则：
P1 、P2 、P4 、P5 、P7 、P8 可以归属于以P7为簇中心的一类，而P3、 P6、P9、P10可以归属于P10为簇中心的一类；从新计算簇中心 Dx1=（3+3+4+3+4+4)/6=3.5，Dy1=（4+6+7+8+5+1）/6=5.17；Dx2= (7+8+7+5)/4=6.75，Dy2=(3+5+4+5)/4=4.25；得到新的族中心d0(3.5， 5.17)，d1（6.75，4.25）； （2） 以d0(3.5，5.17)，d1（6.75，4.25）为族中心，重新计算得：
所以第一次循环后的簇中心为：d1(2，10），d2(6，6），d3(1.5， 3.5）；
（2）根据（1）继续计算： 以d1(2，10），d2(6，6），d3(1.5，3.5）为新的簇中心，重新计算得：
d1(2，10)
d2(6，6） d3(1.5，3.5）
A1(2，10)
0
5.66
6.52
A2（2，5）
P
d0 （3.5，5.17）
d1 （6.75，4.25）
P1 （3，
1.27
3.76
4）
0.97
4.14
P2 （3，
4.12
1.27
6）
1.90
3.89
P3 （7，
2.87
5.30
3）
4.50
1.46
P4 （4，
0.53
2.85
7）
4.20
4.26
P5 （3 ，
3.50
0.35
8）
1.51
1.90
P6 （8，
3.61
0
B2（7，5）
7.07
3.61
B3（6，4）
7.21
4.12
C1（1，2）
8.06
7.21
C2（4，9）
2.24
1.41
C1(1，2）
8.06 3.16 7.28 7.21 6.71 5.39 0 7.62
由表格比较可以得到：A1可以归属于以A1为簇中心的一类；A3，B1， B2，B3，C2可以归属于以B1为簇中心的一类；A2，C1可以归属于以 C1为簇中心的一类；从新计算簇中心： Dx1=2/1=2，Dy1=10/1=10；Dx2=（8+5+7+6+4）/5=6，Dy2= (4+8+5+4+9)/5=6；Dx3=(2+1)/2=1.5，Dy3=（5+2)/2=3.5；得到新的簇中 心d1(2，10），d2(6，6），d3(1.5，3.5）；
7.76
6.39
1.58
C2（4，9）
1.12
4.51
6.04
由表格比较可以得到：A1、C2可以归属于以d7为簇中心的一类；A3， B1，B2，B3可以归属于以d8为簇中心的一类；A2，C1可以归属于以d9 为簇中心的一类；从新计算簇中心： Dx7=（2+4）/2=3，Dy7=（10+9）/2=9.5；Dx8=（8+5+7+6）/4=6.5， Dy8=(4+8+5+4)/4=5.25；Dx9=(2+1)/2=1.5，Dy9=（5+2)/2=3.5；得到新 的簇中心d7(3，9.5），d8(6.5，5.25），d9(1.5，3.5）；
，计算出Pi到P7和P10的距离为：
P
P7 （4，5）
P1 （3，
1.41
4）
1.41
P2 （3，
3.61
6）
2
P3 （7，
3.16
3）
4
P4 （4，
0
7）
4
P5 （3 ，
3.16
8）
1
P6 （8，
5）
P7 (4，
5）
P8 （4 ，
1)
P9 （7，
4）
P10 （5，
5）
P10 （5，5）
2.24 2.24 2.83 2.24 3.61
因为d4与d7为同一点，d5与d8为同一点，d6与d9为同一点，即簇中心 没有发生变化，所以最后得到三个簇：
以d4(3，9.5）为簇中心的类：A1、C2 以d5(6.5，5.25）为簇中心的类：A3，B1，B2，B3 以d6(1.5，3.5）为簇中心的类：A2，C1
5
4.12
1.58
A3（8，4）
8.49
2.83
6.52
B1（5，8）
3.61
2.24
5.70
B2（7，5）
7.07
1.41
5.70
B3（6，4）
7.21
2
4.53
C1（1，2）
8.06
6.40
1.58
C2（4，9）
2.24
3.61
6.04
由表格比较可以得到：A1、C2可以归属于以d1为簇中心的一类；A3， B1，B2，B3可以归属于以d2为簇中心的一类；A2，C1可以归属于以d3 为簇中心的一类；从新计算簇中心： Dx4=（2+4）/2=3，Dy4=（10+9）/2=9.5；Dx5=（8+5+7+6）/4=6.5， Dy5=(4+8+5+4)/4=5.25；Dx6=(2+1)/2=1.5，Dy6=（5+2)/2=3.5；得到新 的簇中心d4(3，9.5），d5(6.5，5.25），d6(1.5，3.5）； 以d4(3，9.5），d5(6.5，5.25），d6(1.5，3.5）为新的簇中心，重新计 算得：
K-means 算法
1、 对一个二维数据，使用K-means算法将其划分为2个簇，假 设簇中心选为P7（4,5），P10（5,5）。表格如图： P P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 x3 3 7 4 3 8 4 4 7 5 y4 6 3 7 8 5 5 1 4 5
解：（1）根据欧几里得计算公式：
A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2
X2
2
8
5
7
6
1
4
y 10 5
4
8
5
4
2
9
①将距离小的归属于与其临近的簇中心类，根据欧几里得公式：
，计算各点到A1，B1和C1的距离为：
A1(2，10)
B1(5，8）
A1(2，10)
0
3.61
A2（2，5）
5
4.24
A3（8，4）
8.49
5
B1（5，8）
5）
P7 (4，
5）
P8 （4 ，
1)
P9 （7，
4）
P10 （5，
5）
由表格比较得到：P1 、P2、P4 、P5 、P7、P8、P10 可以归属于以d0为 簇中心的一类，而P3、P6、P9可以归属于以d1为簇中心的一类；从新计 算簇中心Dx2=（3+3+4+3+4+4+5)/7=3.71， Dy2=（4+6+7+8+5+1+5）/7=5.14；Dx2=(7+8+7)/3=7.33，Dy2= (3+5+4)/3=4；得到新的族中心d3（5.2，5.14），d4（7.33，4）； （3） 以d3（3.71，5.14），d4（7.33，4）为簇中心，重新计算得：
5）
P7 (4，
5）
P8 （4 ，
1)
P9 （7，
4）
P10 （5，
5）
由表格比较得到：P1 、P2、P4 、P5 、P7、P8、P10 可以归属于以d3为 簇中心的一类，而P3、P6、P9可以归属于以d4为簇中心的一类；从新计 算簇中心 Dx3=（3+3+4+3+4+4+5)/7=3.71，Dy3=（4+6+7+8+5+1+5）/7=5.14； Dx4=(7+8+7)/3=7.33，Dy4=(3+5+4)/3=4；得到新的族中心d5（3.71， 5.14），d6（7.33，4）； 因为簇中心d5和d3为同一点，d6和d4为同一点，即簇中心没有发生变 化，所以得到两个类： 以（3.71，5.14)为簇中心的类： P1 、P2、P4 、P5 、P7、P8、P10 以（7.33，4）为簇中心的类：P3、P6、P9