数据挖掘概念与技术习题答案-第3章

合集下载

(完整版)数据挖掘_概念和技术[第三版]部分习题答案解析

(完整版)数据挖掘_概念和技术[第三版]部分习题答案解析

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

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。

(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)

(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)

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(第三版)部分习题答案-图文

数据挖掘-概念与技术(第三版)部分习题答案-图文

数据挖掘-概念与技术(第三版)部分习题答案-图文all:1A:1,000,000;B:100;C:1,000;小计:1,001,100AB:1,000,000某100=100,000,000;BC:100某1,000=100,000;AC:1,000,000某1,000=1,000,000,000;小计:1,100,100,000ABC:1,000,000某100某1,000=100,000,000,000总和:1+1,001,100+1,100,100,000+100,000,000,000=101,101,101,101某4=404,404,404,404字节(C)指出空间需求量最小的立方体中的块计算次序,并计算2-D平面计算所需要的内存空间总量。

答:顺序计算,需要最少数量的空间B-C-A.如图所示:计算二维平面需要的总主内存空间是:总空间=(100某1,000)+(1,000,000某10)+(100某10,000)=20,100,000单元某4字节/单元=80,400,000字节6.3 Apriori算法使用子集支持性质的先验知识。

(a) 证明频繁项集的所有非空的子集也必须是频繁的。

答:设s是一个频繁项集,min_sup 是最小支持度阀值,任务相关的数据D是数据库事务的集合,D,是D 有事务量,则有Support_count(s) = min_sup某,D,;再设s’是s的非空子集,则任何包含项集s的事务将同样包含项集s’,即:support_ count(s') support count(s) = min_sup 某,D,.所以,s’也是一个频繁项集。

(b)证明项集s的任意非空子集s’的支持至少和s的支持度一样大。

答: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:设s’是s的非空子集,由定义得:由(a)可知:support(s’) support(s)由此证明,项集s的任意非空子集s’的支持至少和s的支持度一样大。

数据挖掘-概念与技术(第三版)部分习题答案

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 第三章 课后习题答案

数据挖掘  第三章  课后习题答案

1、分类技术在很多领域都有应用,例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估;当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。

客户类别分析的功能也在于此,采用数据挖掘中的分类技术,可以将客户分成不同的类别,比如呼叫中心设计时可以分为:呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他,帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征,这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征;其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术;安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。

机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。

又如:信用卡核准过程,信用卡公司根据信誉程度,将一组持卡人记录为良好、一般和较差三类,且把类别标记赋给每个记录,如:“信誉良好的客户是那些收入在5万元以上,年龄在40-50岁之间的人士”。

2、决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点、叶子节点和边组成。

其中最上面的一个节点叫根节点。

构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述。

构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,一旦这种关系找出,就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。

这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。

构造出的决策树有二叉树和多叉树,二叉树的内部节点一般表示为一个逻辑判断,如形式为(ai = vi )的逻辑判断,其中ai 是属性,vi 是该属性的某个属性值;树的边是逻辑判断的分支结果。

多叉树(如ID3)的内部节点是属性,边是该属性的所有取值,有几个属性值,就有几条边。

树的叶子节点都是类别标记。

构造一个决策树分类器通常分为两步:树的生成和剪枝。

其中树的生成是采用自上而下的递归方法。

以多叉树为例,它的构造思路是,如果训练例子集合中的所有例子是同类的,则将之作为叶子节点,节点内容即是该类别标记。

否则,根据某种策略选择一个属性,按照属性的各个取值,把例子集合划分为若干子集合,使得每个子集上的所有例子在该属性上具有同样的属性值。

数据挖掘概念与技术(第三版)部分习题答案

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。

(完整word版)数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案

(完整word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.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。

数据挖掘三、四章答案

数据挖掘三、四章答案

一概念分类:是指将数据映射到预先定义好的群组或类。

回归是指将数据项映射到一个实值预测变量。

指根据输入值估计一个输出值。

KDD:是从数据中发现有用的信息和模式的过程。

数据挖掘:是指使用算法来抽取信息和模式,是KDD过程的一个步骤。

查准率:检索到的相关文档数/检索到的文档数。

查全率:/实际相关的文档数模式匹配:是指找出在数据中出现的预先定义的模式。

操作型数据库、数据仓库应用:OLTP、OLAP使用:精确查询、特定查询时态:快照、历史的修改:动态、静态面向:应用、商业数据;操作性数值、集成的规模:GB、TB级别:细节的、汇总的访问:经常、不经常响应:几秒、几分钟数据模式:关系型、雪花二1结点i的输出值为yi,而实际的输出应该为di2detla:△wij=cXij(dj-yj)△wij为权值的改变对应的给定结点j,输入元组的权值由元组<w1j,w2j,….wkj>表示,输出值与输入值为yj和<X1j,…,Xkj>,c为常数叫做学习率,dj为实际输出值。

3写出采用K最近邻算法准备训练样本库S,未知元组t;根据距离函数计算t 和每个训练样本的距离,选择与待分类样本距离最小的K个样本作为的K个最近邻;根据K个最近邻判断 t所属类别(假设共有J类):根据t 的K个最近邻,依次计算每类的权重P其中,Pa 是的K个最近邻中的样本将分类到类别的权重,最简单的可采用。

将t 归属为权重最大的那个类别。

三关联规则给定一组项目I={I1,I2,…,Im}和数据库D={t1,t2,…,tn},其中t2 ={Ii1,Ii2,…,Iik}并且Iij∈I, 关联规则是形如X=>Y的蕴涵式,其中X,Y I是两个项目集合,称为项目集并且X∩Y=空.支持度关联规则X=>Y的支持度(s)是数据库中包含X∪Y的事物占库中所有事物的百分比.置信度或强度关联规则X=>Y的置信度或强度(s)是数据库中包含X∪Y的事物与包含X的事物的比值.大项目集出现次数大于阈值s的项目集Apriori基本思想1利用一个层次顺序搜索的循环方法来完成频繁项集的挖掘工作。

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案

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.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。

数据挖掘概念与技术习题答案-第3章

数据挖掘概念与技术习题答案-第3章

数据挖掘概念与技术(原书第3版)第三章课后习题及解答3.7习题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于数据的应用目的,给出例子。

提出数据质量的两个其他尺度。

答:数据的质量依赖于数据的应用。

准确性和完整性:如对于顾客的地址信息数据,有部分缺失或错误,对于市场分析部门,这部分数据有80%是可以用的,就是质量比较好的数据,而对于需要一家家拜访的销售而言,有错误地址的数据,质量就很差了。

一致性:在不涉及多个数据库的数据时,商品的编码是否一致并不影响数据的质量,但涉及多个数据库时,就会影响。

数据质量的另外三个尺度是时效性,可解释性,可信性。

3.2在现实世界的数据中,某些属性上缺失值得到元组是比较常见的。

讨论处理这一问题的方法。

答:对于有缺失值的元组,当前有6种处理的方法:(1)忽略元组:当缺少类标号时通常这么做(假定挖掘任务涉及分类)。

除非元组有多个属性缺少值,否则该方法不是很有效。

当每个属性缺失值的百分比变化很大时,它的性能特别差。

采用忽略元组,你不能使用该元组的剩余属性值。

这些数据可能对手头的任务是有利的。

(2)人工填写缺失值:一般来说,该方法很费时,并且当数据集很大、缺失值很多时,该方法可能行不通。

(3)使用一个全局常量填充缺失值:将缺失的属性值用同一个常量(如“u nknown”或-)替换。

如果缺失值都用“u nknown”替换,则挖掘程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念,因为它们都具有相同的值——“u nknown”。

因此,尽管该方法简单,但是并不十分可靠。

(4)使用属性的中心度量(如均值或中位数)填充缺失值:第2章讨论了中心趋势度量,它们指示数据分布的“中间”值。

对于正常的(对称的)数据分布,可以使用均值,而倾斜分布的数据则应使用中位数。

(5)使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数(6)使用最可能的值填充缺水值:可以用回归、使用贝叶斯形式化方法的基于推理的工具或决策树归纳确定。

数据挖掘概念与技术课后答案第二版

数据挖掘概念与技术课后答案第二版

数据挖掘概念与技术课后答案第二版第一章:数据挖掘概论1.什么是数据挖掘?数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。

它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来,用于分析海量的数据,并从中提取出有用的信息。

2.数据挖掘的主要任务有哪些?数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

3.数据挖掘的流程有哪些步骤?数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。

4.数据挖掘的应用领域有哪些?数据挖掘的应用领域非常广泛,包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。

5.数据挖掘的风险和挑战有哪些?数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。

第二章:数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些?数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。

2.数据清洗的方法有哪些?数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。

3.数据集成的方法有哪些?数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。

4.数据转换的方法有哪些?数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。

5.数据规约的方法有哪些?数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。

第三章:特征选择与数据降维1.什么是特征选择?特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。

2.特征选择的方法有哪些?特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。

3.什么是数据降维?数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程,同时保留原始数据的主要信息。

4.数据降维的方法有哪些?数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。

5.特征选择和数据降维的目的是什么?特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。

第四章:分类与预测1.什么是分类?分类是通过训练数据集建立一个分类模型,并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案讲解

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案讲解

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。

  1. 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. 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. 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)。

数据挖掘概念与技术(原书第3版)
第三章课后习题及解答
习题
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于数据的应用目的,给出例子。

提出数据质量的两个其他尺度。

答:
数据的质量依赖于数据的应用。

准确性和完整性:如对于顾客的地址信息数据,有部分缺失或错误,对于市场分析部门,这部分数据有80%是可以用的,就是质量比较好的数据,而对于需要一家家拜访的销售而言,有错误地址的数据,质量就很差了。

一致性:在不涉及多个数据库的数据时,商品的编码是否一致并不影响数据的质量,但涉及多个数据库时,就会影响。

数据质量的另外三个尺度是时效性,可解释性,可信性。

在现实世界的数据中,某些属性上缺失值得到元组是比较常见的。

讨论处理这一问题的方法。

答:对于有缺失值的元组,当前有6种处理的方法:
(1)忽略元组:当缺少类标号时通常这么做(假定挖掘任务涉及分类)。

除非元组有多个属性缺少值,否则该方法不是很有效。

当每个属性缺失值的百分比变化很大时,它的性能特别差。

采用忽略元组,你不能使用该元组的剩余属性值。

这些数据可能对手头的任务是有利的。

(2)人工填写缺失值:一般来说,该方法很费时,并且当数据集很大、缺失值很多时,该方法可能行不通。

(3)使用一个全局常量填充缺失值:将缺失的属性值用同一个常量(如“u nknown”或-)替换。

如果缺失值都用“u nknown”替换,则挖掘程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念,因为它们都具有相同的值——“u nknown”。

因此,尽管该方法简单,但是并不十分可靠。

(4)使用属性的中心度量(如均值或中位数)填充缺失值:第2章讨论了中心趋势度量,它们指示数据分布的“中间”值。

对于正常的(对称的)数据分布,可以使用均值,而倾斜分布的数据则应使用中位数。

(5)使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数
(6)使用最可能的值填充缺水值:可以用回归、使用贝叶斯形式化方法的基于推理的工具或决策树归纳确定。

在习题中,属性age包括如下值(以递增序):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.
(a)使用深度为3的箱,用箱均值光滑以上的数据。

说明你的步骤,讨论这种技术对给定数据的效果。

答:首先将排好序的age数据划分到大小为3的等频的箱中,如下:
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.
其次用箱均值光滑数据:
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.
,,;,,;21,21,21;24,24,24;,,;,,;35,35,35;,,;56,56,56
箱均值光滑技术确实使给定的数据光滑了。

(b)如何确定该数据中的离群点
答:可以用聚类来检测离群点。

聚类将类似的值组织成群或“簇”,直观的,落在簇之外的值被视为离群点。

(c)还有什么其他方法来光滑数据
答:还可以用回归来光滑数据。

讨论数据集成需要考虑的问题。

答:1.实体识别问题;2.冗余和相关分析;3.元组重复;4.数据值冲突的检测与处理。

如下规范化方法的值域是什么
(a)最小-最大规范化
(b)z分数规范化
(c)z分数规范化,使用均值绝对偏差而不是标准差
(d)小数定标规范化
答:
(a)最小-最大规范化:[指定的最小,最大值]
(b)z分数规范化:(-∞,+∞)
(c)z分数规范化,使用均值绝对偏差而不是标准差:(-∞,+∞)
(d)小数定标规范化:(-1,1)
使用如下方法规范化如下数据组:
200,300,400,600,1000
(a)另min=0,max=1,最小-最大规范化
(b)z分数规范化
(c)z分数规范化,使用均值绝对偏差而不是标准差
(d)小数定标规范化
答:
(a)另min=0,max=1,最小-最大规范化
200变为0
300变为(300-200)/(1000-200)*(1-0)+0=
400变为(400-200)/(1000-200)*(1-0)+0=
600变为(600-200)/(1000-200)*(1-0)+0=
1000变为(1000-200)/(1000-200)*(1-0)+0=1
规范化后的数据组为:0,,,,1
(b)z分数规范化
求得数据组均值为500,标准差为
200变为
300变为
400变为
600变为
1000变为
规范化后的数据组为:,,,,
(c)z分数规范化,使用均值绝对偏差而不是标准差
求得数据组均值为500,均值绝对差为240
200变为
300变为
400变为
600变为
1000变为
规范化后的数据组为:,,,,
(d)小数定标规范化
,,,,
使用习题中给出的age数据,回答以下问题:
(a)使用最小-最大规范化将age值35变换到[,]区间
(b)使用z分数规范化变换age值35,其中age的标准差为岁
(c)使用小数定标规范化变换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。

答:
(a)(35-13)/(70-13)*(1-0)+0=
(b)()/=
(c)
(d)对于给定的数据,我愿意使用小数定标规范化,最简单
使用习题中给出的age和%fat数据,回答如下问题:
(a)基于z分数规范化,规范化这两个属性
(b)计算相关系数(pearson矩阵系数)。

这两个变量是正相关还是负相关计算他们的协方差。

答:
(b)相关系数(pearson矩阵系数)r(age,%fat)=
这两个变量是正相关
协方差cov(A,B)=
假设12个销售记录价格已经排序,如下所示:5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215
使用如下方法使它们划分成三个箱
(a)等频(等深)划分
(b)等宽划分
(c)聚类
答:
(a)箱1: 5,10,11,13
箱2: 15,35,50,55
箱3: 72,92,204,215
(b)箱1: 5,10,11,13,15,35,50,55
箱2: 72,92
箱3: 204,215
(c)使用k-means聚类,聚为三类
箱1: 5,10,11,13,15,35
箱2: 50,55,72,92
箱3: 204,215
使用流程图概述如下属性子集选择过程:
(a)逐步向前选择
(b)逐步向后删除
(c)结合逐步向前选择和逐步向后删除
使用习题中给出的age数据
(a)画一个宽度为10的等宽的直方图
(b)简要描述如下每种抽样技术的例子:SRSWOR,SRSWR,簇抽样,分层抽样。

使用大小为5的样本以及层“young”、“middle_aged”和“senior”
答:
(a)略。

横轴为age,纵轴为频次
(b)SRSWOR:无放回简单随机抽样,从age中抽取5个样本,每次抽取一个,不放回age

SRSWR:有放回简单随机抽样,从age中抽取5个样本,每次抽取一个,放回age中
簇抽样:用无放回简单随机抽样将age数据分为几个不相交的簇。

分层抽样:将age数据对年龄层进行分层,分为“young”、“middle_aged”和“senior”,对每层数据,分别随机抽取2,2,1个
[Ker92]是监督的、自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。

它依赖于卡方分析:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止标准。

(a)简略描述ChiMerge如何工作
(b)取鸢尾花数据集作为待离散化的数据集合,鸢尾花数据集可以从UCI机器学习数据库得到。

使用ChiMerge方法,对四个数值属性分别进行离散化。

(令停止条件为:max-interval=6)。

你需要写一个小程序,以避免麻烦的数值计算。

提交你的简要分析和检验结果:分裂点、最终的区间以及源程序文档。

答:
对如下问题,使用伪代码或你喜欢用的程序设计语言,给出一个算法:
(a)对于标称数据,基于给定模式中属性的不同值的个数,自动产生概念分层
(b)对于数值数据,基于等宽划分规则,自动产生概念分层
(c)对于数值数据,基于等频划分规则,自动产生概念分层
答:
数据库系统中鲁棒的数据加载提出了一个挑战,因为输入数据常常是脏的。

在许多情况下,数据记录可能缺少多个值,某些记录可能被污染(即某些数据值不在
期望的值域内或具有不同的类型)。

设计一种自动数据清理和加载算法,使得有错误的数据被标记,被污染的数据在数据加载时不会错误地插入到数据库中。

答:。

相关文档
最新文档