数据挖掘课后习题

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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

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。

数据挖掘习题答案

数据挖掘习题答案数据挖掘习题答案数据挖掘作为一门重要的技术和方法，广泛应用于各个领域。

在学习数据挖掘的过程中，习题是不可或缺的一部分。

通过解答习题，我们可以更好地理解和掌握数据挖掘的原理和应用。

以下是一些常见的数据挖掘习题及其答案，供大家参考。

一、选择题1. 数据挖掘的目标是什么？A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联B. 提供数据存储和管理的解决方案C. 分析数据的趋势和变化D. 优化数据的存储和传输速度答案：A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联2. 下列哪个不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 排序答案：D. 排序3. 数据挖掘的过程包括以下几个步骤，哪个是第一步？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据选择答案：B. 数据集成4. 下列哪个不是数据挖掘中常用的算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 深度学习答案：D. 深度学习5. 下列哪个不是数据挖掘的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 娱乐D. 政治答案：D. 政治二、填空题1. 数据挖掘是从大量数据中发现________和________。

答案：模式，关联2. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和________。

答案：预测3. 数据挖掘的过程包括数据集成、数据清洗、数据转换和________。

答案：模式识别4. 决策树是一种常用的________算法。

答案：分类5. 数据挖掘可以应用于金融、医疗、娱乐等多个________。

答案：领域三、简答题1. 请简要介绍数据挖掘的主要任务和应用领域。

答：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和预测。

分类是将数据集划分为不同的类别，聚类是将数据集中相似的样本归为一类，回归是根据已有的数据预测未知数据的值，预测是根据已有的数据预测未来的趋势和变化。

数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、娱乐等。

在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面；在娱乐领域，数据挖掘可以用于推荐系统、用户行为分析等方面。

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

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。

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

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word版数据挖掘课后答案

第一章6．1 数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。

（1）岁、有工5040—元以上的顾客特征的汇总描述是：年龄在例如，在某商店花费1000 作和很好的信誉等级。

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）（2 较。

由可与低平均分数的学生的一般特点进行比较。

例如，高平均分数的学生的一般特点，％的学生是大四的计算机科学专业75此产生的可能是一个相当普遍的描述，如平均分高达的学生则不是。

的学生，而平均分低于65% ）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。

（3”X，）=>拥有（X 例如，一个数据挖掘系统可能会发现这样的规则：专业（，“计算机科学”是一个变量，代表一个学生，该规，其中Xconfidence = 98％]％，个人电脑“）[support= 12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，则拥有个人则表明，98%显示属于计算机科学专的支持度意味着所研究的所有事务的12%98%。

12%电脑的可能性是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。

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。

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。

(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。

(完整版)数据挖掘概念课后习题答案

�步骤3：计算每个等频箱的算数均值。
�步骤4：用各箱计算出的算数均值替换每箱中的每个值。
箱1：44/3，44/3，44/3箱2：55/3，55/3，55/3箱3：21，21，21
箱4：24，24，24箱5：80/3，80/3，80/3箱6：101/3，101/3，101/3
箱7：35，35，35箱8：121/3，121/3，121/3箱9：56，56，56
major(X,“computingscience”)⇒owns(X,“personalcomputer”)[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）。
(a)为该数据仓库画出雪花形模式图。
(b)(b)由基本方体[student,course,semester,instructor]开始，为列出BigUniversity每个学生的CS课程的平均成绩，应当使用哪些特殊的OLAP操作。
(c)如果每维有5层（包括all），如“student<major<status<university<all”，该立方体包含多少方体？
(g)分位数—分位数图与分位数图的不同之处是什么？分位数图是一种用来展示数据值低于或等于在一个单变量分布中独立的变量的粗略百分比。这样，他可以展示所有数的分位数信息，而为独立变量测得的值（纵轴）相对于它们的分位数（横轴）被描绘出来。但分位数—分位数图用纵轴表示一种单变量分布的分位数，用横轴表示另一单变量分布的分位数。两个坐标轴显示它们的测量值相应分布的值域，且点按照两种分布分位数值展示。一条线（y=x）可画到图中，以增加图像的信息。落在该线以上的点表示在y轴上显示的值的分布比x轴的相应的等同分位数对应的值的分布高。反之，对落在该线以下的点则低。

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。

数据挖掘习题参考答案

数据挖掘习题参考答案数据挖掘习题参考答案数据挖掘作为一门热门的学科，已经在各个领域得到广泛应用。

它的目标是从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题。

为了帮助读者更好地理解数据挖掘的概念和技术，本文将提供一些数据挖掘习题的参考答案，希望能够对读者有所帮助。

习题一：什么是数据挖掘？它有哪些应用领域？答案：数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题的过程。

它可以帮助我们发现数据中的模式、规律和趋势，从而提供决策支持和预测能力。

数据挖掘的应用领域非常广泛，包括但不限于市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。

习题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。

分类是指根据已有的数据样本来预测新的数据样本所属的类别。

聚类是指将数据样本分成几个不同的组，使得同一组内的数据样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低。

关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的“如果购买了商品A，则更有可能购买商品B”。

异常检测是指发现与其他样本不同的数据点，可能是潜在的异常或异常行为。

习题三：数据挖掘的过程有哪些步骤？答案：数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和模型应用等步骤。

首先，我们需要明确问题的定义，确定我们需要从数据中挖掘出什么样的信息。

然后，我们收集相关的数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

接下来，我们选择合适的特征，并进行特征转换，以便于模型的建立和分析。

在模型选择和建立阶段，我们选择合适的数据挖掘算法，并进行模型的训练和优化。

最后，我们评估模型的性能，并将模型应用于实际问题中。

习题四：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法（如K-means算法和DBSCAN算法）、关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。

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

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。

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(实验项目) DBLP数据集包括100万篇发表在计算机科学会议和杂志上的论文项。

在这些项中，很多作者都有合著关系。

(a) 提出一种方法，挖掘密切相关的(即，经常一起合写文章)合著者关系。

解决问题的大致过程:
1.DBLP数据集是一个XML文件，先对XML文件解析，得到一个超过1G的TXT文件，处理文件数据格式，并截取前20000行数据，格式如下图：
2.使用FP-Tree算法，设置支持度为3，得到的满足条件的频繁项集如下图：
说明：以上结果只是一部分，由于数据集很庞大，限于篇幅，不便全部展示。

(b) 根据挖掘结果和本章讨论的模式评估度量，讨论哪种度量可能比其他度量更令人信服地揭示紧密合作模式。

关于作者A(Dimitris Papadias)和作者B(Yufei Tao)的2×2的相依表(显示期望值)
Yufei Tao 非（Yufei Tao）和Dimitris Papadias 26(0.0045) 60(86) 86
非(Dimitris Papadias) 59(84.9955) 1609994(1609968) 1610053 和85 1610054 1610139
1. 使用提升度的相关分析
P({A}) = 86/1610139 = 5.28e -5
P({B}) = 85/1610139 = 5.28e -5
P({A,B}) = 26/1610139 = 1.61e -5
提升度为P({A,B})/(P({A})×P({B}) )=1.61e -5/(5.28e -5×5.28e -5)=5775
2. 使用χ2进行相关分析
χ2 = （26-0.0045）2/0.0045 + （60-86）2/86 + （59-84.9955）2/84.9955 + （1609994-1609968）2/1609968 = 150238
3. 全置信度
P(A|B) = 26/85 = 0.306
P(B|A) = 26/86 = 0.302
all_conf(A,B) = min{P(A|B),P(B|A)} = 0.302
4. 最大置信度
max_conf(A,B) = max{P(A|B),P(B|A)} = 0.306
5. Kulczynski
Kulc(A,B) = 1/2 *(P(A|B)+P(B|A)) = 0.304
6.余弦
Cosine(A,B) = P(A|B)×P(B|A) = 0.304
比较6种模式评估度量：
上述6种模式评估中，提升度和χ2的计算受零事务的影响很大，在上面的例子中，AB表示零事务的个数。

一般，零事务的个数可能大大超过个体购买的个数，因为，A和B发表过的论文相对于整个数据库中的论文总数，是很小的一部分。

其他四个度量很好地消除了AB的影响。

(c) 基于以上研究，开发一种方法，它能粗略地预估导师和学生的关系，以及这种指导的周期
1.根据经验，我们知道，学生发表的论文上往往会署导师的名字，而导师的论文上却不一定有学生的署名，或者说导师发表过的论文要远比学生多，我们可以设置两个参数30和5，例如，作者A和B满足频繁项集的要求，并且A发表过的论文不小于30篇，B发表过的论文不超过5篇，则我们可以认定A为导师，B 为学生。

2.若要求得指导的近似周期，我们需要在求频繁项集时，将发表的日期作为属性假如到事务中，如果我们已确定A为导师，B为学生，并且他们的合著次数满足频繁项集的支持度，我们需要计算A和B合著论文中的最近日期和最早日期，最近日期-最早日期 = 近似的指导周期
数据挖掘作业
学院：计算机学院学号：1403121614 姓名：汪泰利。