大工19秋《数据挖掘》大作业题目及要求
《大数据时代下数据挖掘》试题与答案..
大数据时代下数据挖掘试题与答案什么是数据挖掘？数据挖掘是从大量数据中自动或半自动的发现知识和信息的过程。
数据挖掘算法可以用于分类、聚类、预测和关联分析等领域。
随着大数据时代的到来，数据挖掘的应用越来越广泛，已成为数据科学家必备的技能之一。
数据挖掘的步骤数据挖掘一般需要经过以下步骤：1.数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，目的是去除噪声和错误，增加数据的质量。
2.特征选择：根据算法的需求选择样本的特定特征，去除无关特征和冗余特征。
3.算法选择：根据数据类型和建模需求选择相应的数据挖掘算法。
4.数据建模：将预处理后的数据输入到选择的算法中进行数据建模，得到模型。
5.模型评价：评估模型的准确率和可靠性，以改进模型和提高预测精度。
6.模型应用：将模型应用到新的数据中进行预测或分类等任务。
常用的数据挖掘算法1.KNN算法：K近邻算法是基于样本相似度进行分类的，分类时采用与待分类样本相似度最高的K个样本作为参照，根据它们的类别多数表决决定待分类样本的类别。
2.决策树算法：决策树算法通过对样本的不断划分，建立起一棵决策树，用于分类和预测。
3.聚类分析算法：聚类分析是将样本划分为不同的组或类别，使组内的样本相似度较高，组间的相似度较低，用于无监督学习。
4.关联分析算法：关联分析算法用于挖掘多个特征之间的关系和规律，常用于购物篮分析和客户分群等领域。
大数据时代下的数据挖掘挑战随着大数据的不断增长和数据种类的丰富多样，数据挖掘面临着以下挑战：1.数据质量问题：大数据中存在很多杂乱和不一致的数据，也存在许多错误和缺失，挖掘这些数据需要解决数据质量问题。
2.算法效率问题：由于大数据量和高复杂性，传统的算法可能无法处理这些数据，需要开发高效率和高并行度的算法。
3.隐私安全问题：随着数据的不断增长，数据隐私和安全问题日益严重，如何保证数据的安全性成为挖掘大数据的必要条件。
数据挖掘的应用场景数据挖掘的应用场景十分广泛，下面列出常见的场景：1.金融领域：货币流向分析、风险控制和金融市场预测等。
数据挖掘期末大作业任务
数据挖掘期末大作业1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。
对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述：(1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。
改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。
(2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。
可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。
数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。
(3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。
(4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。
因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。
(5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。
由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。
(6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。
2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。
请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。
首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。
然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
在新建的表完成之后，默认的数据表名称为T able_1,并打开表，根据题目提供的数据在表中输入相应的数据如下图所示。
大工19秋《数据挖掘》在线作业3(参考答案)
大工19秋《数据挖掘》在线作业3试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)1.以下哪一种数据类型元素之间是无序的，相同元素在集合中唯一存在（）A.集合B.字符串C.列表D.元组答案:A2.以下关于Python组合数据类型描述错误的是？A.组合数据类型可以分为3类：序列类型、集合类型和映射类型B.序列类型可以通过序号访问元素，元素之间不存在先后关系C.Python组合数据类型能够将多个同类型或者不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易D.Python中字符串、元组和列表都是序列类型答案:B3.下面Python关键字中，不用于表示分支结构的是：（）A.ifB.elseifC.elseD.elif答案:B4.关于函数，以下描述错误的是（）A.函数能完成特定的功能，对函数的使用不需要了解函数内部实现原理，只要了解函数的输入输出方式即可B.函数是一段具有特定功能的、可重用的语句组C.使用函数的主要目的是降低编程难度和代码重用D.Python中使用del关键字定义一个函数答案:D5.下列选项不属于函数的作用的是：（）A.降低编程复杂度B.提高代码的执行速度C.复用代码D.增强代码的可读性答案:B6.以下选项中是Python中文分词的第三方库的是（）A.turtleB.timeC.jiebaD.itchat答案:C7.以下选项中使Python脚本程序转变为可执行程序的第三方库的是（）A.requestsB.randomC.pyinstallerD.pygame答案:C8.以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是：（）A.c'B.'w'C.'r+'D.'r'答案:A9.关于Python语言的注释，以下描述错误的是？（）A.Python语言的多行注释以'''（三个单引号）开头和结尾B.Python语言的单行注释以#开头C.Python语言的单行注释以单引号'开头D.Python语言有两种注释方式：单行注释和多行注释答案:C10.以下程序语句中，哪个是正确利用切片语句取出字符串s="pi=3.1415926"中的所有数字部分（）A.s[4:-1]B.s[3:12]C.s[3:11]D.s[3:-1]答案:B二、判断题 (共 10 道试题,共 50 分)11.input函数用于从控制台输入数据，print函数用于将数据输出到控制台显示。
数据挖掘试题参考答案
大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。
也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。
∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。
数据挖掘考试题库及答案
数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。
答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。
答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。
答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。
答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。
答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。
（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。
（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。
（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。
（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。
（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。
答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
17. 简述决策树算法的基本原理。
答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。
它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。
（完整word版）数据挖掘题目及答案
（完整word版）数据挖掘题⽬及答案⼀、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。
特点：1、⾯向主题操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，各个业务系统之间各⾃分离，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织的。
2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加⼯、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不⼀致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的⼀致的全局信息。
3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之⽤，⼀旦某个数据进⼊数据仓库以后，⼀般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中⼀般有⼤量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某⼀时点(如开始应⽤数据仓库的时点)到⽬前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从⼤量数据中提取有效的、新颖的、潜在有⽤的、最终可被理解的模式的⾮平凡过程。
数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可⽤的信息⼆、数据库有4笔交易。
设minsup=60%，minconf=80%。
TID DATE ITEMS_BOUGHTT100 3/5/2009 {A, C, S, L}T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B}T300 4/5/2010 {A, B, C}T400 4/5/2010 {C, A, B, E}使⽤Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。
解：已知最⼩⽀持度为60%，最⼩置信度为80%1）第⼀步，对事务数据库进⾏⼀次扫描，计算出D中所包含的每个项⽬出现的次数，⽣成候选1-项集的集合C1。
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30 分，每题 5 分）1.如何理解数据发掘和知识发现的关系？请详尽论述之第一从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合发掘的数据组织形式；而后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到公司的智能系统中。
知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜伏的、有价值的、一个不行忽略的流程，其最终目标是掌握数据的模式。
流程步骤：先理解要应用的领域、熟习有关知识，接着成立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预办理，剔除错误或不一致的数据；而后进行数据简化与变换工作；再经过数据发掘的技术程序成为模式、做回归剖析或找出分类模型；最后经过解说和评论成为实用的信息。
2.时间序列数据发掘的方法有哪些，请详尽论述之时间序列数据发掘的方法有：1）、确立性时间序列展望方法 : 对于安稳变化特点的时间序列来说，假定未来行为与此刻的行为有关，利用属性此刻的值展望未来的值是可行的。
比如，要展望下周某种商品的销售额，能够用近来一段时间的实质销售量来成立展望模型。
2）、随机时间序列展望方法 :经过成立随机模型，对随机时间序列进行剖析，能够展望未来值。
若时间序列是安稳的，能够用自回归(Auto Regressive，简称AR) 模型、挪动回归模型(Moving Average，简称MA) 或自回归挪动均匀(Auto Regressive Moving Average，简称 ARMA) 模型进行剖析展望。
3）、其余方法 : 可用于时间序列展望的方法好多，此中比较成功的是神经网络。
因为大批的时间序列是非安稳的，所以特点参数和数据散布跟着时间的推移而变化。
若是经过对某段历史数据的训练，经过数学统计模型预计神经网络的各层权重参数初值，便可能成立神经网络展望模型，用于时间序列的展望。
3.数据发掘的分类方法有哪些，请详尽论述之分类方法归纳为四种种类：1）、鉴于距离的分类方法 : 距离的计算方法有多种，最常用的是经过计算每个类的中心来达成，在实质的计算中常常用距离来表征，距离越近，相像性越大，距离越远，相像性越小。
数据挖掘 习题及参考答案
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。
第 4 页 共 27 页
(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。
大工19秋《数据挖掘》大作业题目及要求答案
网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：题目一：Knn算法原理以及python实现姓名：报名编号：学习中心：层次：专升本专业：计算机科学与技术第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。
数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。
这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术，从大量数据中寻找其肉眼难以发现的规律，和大数据联系密切。
如今，数据挖掘已经应用在很多行业里，对人们的生产生活以及未来大数据时代起到了重要影响。
第二大题：完成下面一项大作业题目。
2019秋《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。
题目一：Knn算法原理以及python实现要求：文档用使用word撰写即可。
主要内容必须包括：（1）算法介绍。
（2）算法流程。
（3）python实现算法以及预测。
（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答：KNN算法介绍KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。
若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。
KNN算法实现过程(1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离；(2)按照距离递增次序进行排序，选取与当前距离最小的k个点；(3)对于离散分类，返回k个点出现频率最多的类别作预测分类；对于回归则返回k个点的加权值作为预测值；算法关键(1)数据的所有特征都要做可比较的量化若是数据特征中存在非数值的类型，必须采取手段将其量化为数值。
《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析
《⼤数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析《海量数据挖掘技术及⼯程实践》题⽬⼀、单选题（共80题）1)( D )的⽬的缩⼩数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的⼈很⼤概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. ⾃然语⾔处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓⼩偷，描述警察抓的⼈中有多少个是⼩偷的标准。
(b)描述有多少⽐例的⼩偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)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5)当不知道数据所带标签时，可以使⽤哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)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7)下⾯哪种不属于数据预处理的⽅法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使⽤如下每种⽅法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第⼏个箱⼦内？(B)A.第⼀个B.第⼆个C.第三个D.第四个9)下⾯哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有⾮零值才重要的⼆元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.⾮对称的⼆元属性D.对称属性11)以下哪种⽅法不属于特征选择的标准⽅法： (D)A.嵌⼊B.过滤C.包装D.抽样12)下⾯不属于创建新属性的相关⽅法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下⾯哪个属于映射数据到新的空间的⽅法？ (A)A.傅⽴叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最⼤最⼩值分别是12000元和98000元。
工业数据库及数据挖掘 大作业要求
“工业数据库及数据挖掘”
课程考核大作业要求
1 考核大作业以软件及说明、论文或者读书笔记任一方式提交
2 软件为数据存储管理或者某个数据挖掘算法的软件实现、算例
2 论文或者读书笔记可以任选下列内容
✓大数据存储、云存储应用相关内容
✓NoSQL数据库、XML数据库相关内容
✓某种数据挖掘算法及应用相关内容
✓数据挖掘的并行处理算法相关内容
✓数据挖掘在具体领域的应用（如推荐系统、页面排名等）相关内容
✓其他关于数据管理、数据应用的相关内容
3 提交截止期
2015年12月25日前
4 提交方式
提交的文件名称学号_姓名_内容_*.*
登录到ftp服务器上后，提交到./upload/路径中
ftp :
user: xhe
password :public。
数据挖掘大作业
1.音乐分类的数据集在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。
但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。
而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。
下面是对数据集的一个简单的介绍：数据标签第3-14列:YES or NO第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E')第16列:共5个取值(1,2,3,4,5)第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd')这是一个多分类问题1.1数据读取与训练集和测试集分离从文件读取数据使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数,将训练集随机分成10份,9份训练,1份测试X是标签列表,y是类别列表1.2使用svm分类参数调优模型训练与正确率输出结果：1.3使用贝叶斯分类器分类结果：在贝叶斯分类器中，使用了伯努利模型对概率。
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？(3)=26/160=0.1625]*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 62.038 0.0001007 ***x2 1 4030.9 4030.9 24.954 0.0015735 **Residuals 7 1130.7 161.5> ls2<-lm(y~x2+x1)> anova(ls2)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x2 1 3363.4 3363.4 20.822 0.002595 **x1 1 10688.7 10688.7 66.170 8.193e-05 ***Residuals 7 1130.7 161.5（1）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = 0H a: β1≠ 0计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？（2）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β2 = 0H a: β2≠ 0计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？（3）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = β2 = 0H a: β1和β2 并不都等于零计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？解：（1）根据第一个输出结果F=62.083>F（2，7）=4.74，p<0.05，所以可以拒绝原假设，即得到不等于0。
数据挖掘考试题及答案
数据挖掘考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 数据清洗答案：D2. 以下哪个算法不是用于分类的？A. 决策树B. 支持向量机C. K-meansD. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现以下哪种类型的模式？A. 频繁项集B. 异常检测C. 聚类D. 预测答案：A4. 以下哪个指标用于评估分类模型的性能？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 以上都是答案：D5. 在数据挖掘中，过拟合是指模型：A. 过于复杂，无法泛化到新数据B. 过于简单，无法捕捉数据的复杂性C. 无法处理缺失值D. 无法处理异常值答案：A6. 以下哪个算法是用于异常检测的？A. AprioriB. K-meansC. DBSCAND. ID3答案：C7. 在数据挖掘中，哪个步骤是用于减少数据集中的噪声和不相关特征？A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据转换D. 数据整合答案：A8. 以下哪个是时间序列分析中常用的模型？A. 线性回归B. ARIMAC. 决策树D. 神经网络答案：B9. 在数据挖掘中，哪个算法是用于处理高维数据的？A. 主成分分析（PCA）B. 线性回归C. 逻辑回归D. 随机森林答案：A10. 以下哪个是文本挖掘中常用的技术？A. 词袋模型B. 决策树C. 聚类分析D. 以上都是答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘过程中可能涉及的步骤包括哪些？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据探索D. 模型训练答案：ABCD12. 以下哪些是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 缺失值处理B. 特征选择C. 特征缩放D. 数据离散化答案：ABCD13. 在数据挖掘中，哪些因素可能导致模型过拟合？A. 训练数据量过少B. 模型过于复杂C. 训练数据噪声过多D. 训练数据不具代表性答案：ABCD14. 以下哪些是评估聚类算法性能的指标？A. 轮廓系数B. 戴维斯-邦丁指数C. 兰德指数D. 互信息答案：ABCD15. 在数据挖掘中，哪些是常用的特征工程方法？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征构造D. 特征降维答案：ABCD三、简答题（每题10分，共30分）16. 简述数据挖掘中的“挖掘”过程通常包括哪些步骤。
《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。
数据挖掘试题及答案
数据挖掘试题及答案### 数据挖掘试题及答案#### 一、选择题1. 数据挖掘的最终目标是什么？- A. 数据清洗- B. 数据集成- C. 数据分析- D. 发现知识答案：D2. 以下哪个算法不属于聚类算法？- A. K-means- B. DBSCAN- C. Apriori- D. Hierarchical Clustering答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现什么？ - A. 异常值- B. 频繁项集- C. 趋势- D. 聚类答案：B4. 决策树算法中的剪枝操作是为了解决什么问题？- A. 过拟合- B. 欠拟合- C. 数据不平衡- D. 特征选择答案：A5. 以下哪个是时间序列分析的常用方法？- A. 逻辑回归- B. 线性回归- C. ARIMA模型- D. 支持向量机答案：C#### 二、简答题1. 简述数据挖掘中的分类和聚类的区别。
答案：分类是监督学习过程，它使用标记的训练数据来预测数据的类别。
聚类是无监督学习过程，它将数据分组，使得同一组内的数据点相似度较高，不同组之间的数据点相似度较低。
2. 解释什么是异常检测，并给出一个实际应用的例子。
答案：异常检测是一种识别数据集中异常或不寻常模式的方法。
它通常用于识别欺诈行为、网络安全问题或机械故障。
例如，在信用卡交易中，异常检测可以用来识别潜在的欺诈行为。
3. 描述决策树的工作原理。
答案：决策树通过一系列的问题（通常是二元问题）来对数据进行分类。
从根节点开始，数据被分割成不同的子集，然后每个子集继续被分割，直到达到叶节点，叶节点代表最终的分类结果。
#### 三、应用题1. 给定一组客户数据，包括年龄、收入和购买历史。
使用数据挖掘技术来识别哪些客户更有可能购买新产品。
答案：可以使用决策树或逻辑回归等分类算法来分析客户数据，识别影响购买行为的关键特征。
通过训练模型，可以预测哪些客户更有可能购买新产品。
2. 描述如何使用关联规则挖掘来发现超市中商品的购买模式。
数据挖掘练习题.doc
一、填空题1、 数据预处理对于数据挖掘是一个重要问题，主要包括 _______________ 、数 据集成、 ____________ 和数据归约。
2、 多维数据模型的星形模式中，主要依靠事实表中 __________ 的与维表联系在一起。
3、 __________ 允许从多个维对数据建模和观察，它由维和事实定义。
｝的中位数为 _______ , 4、 数据集｛5, 10, 11, 13, 15, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215众数为 _________ o5、 在多个抽象层上挖掘数据产生的关联规则称为 _____________ o6、 将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类（或簇）的过程称为 ___________O7、 分类和预测是两种数据分析形式，可以用来建立模型，预测数据未来的趋势，其中 _____________ 用来预测类别标号， ___________ 用来建立连续函数 模型。
）,两个对象8、 给定两个对象，分别表示为（22, 1, 42, 10）, （20, 0, 36, 8之间的曼哈顿距离为 _______________o9、 通常数据仓库与0LAP工具是基于 ___________ 模型进行设计的。
10、 涉及两个或多个维的关联规则称为 ______________o二、单项选择题1、 S PSS作为通用的统计软件包不仅被广泛地用于经济、管理、工业等领域的数据统计处理，而且在（）中得到了应用。
A、数据挖掘领域B、数据仓库领域C、信息管理领域D、系统管理领域2、 下列度量中，哪一个度量不属于集中趋势度量：（）。
A、中位数B、中列数C、众数D、极差3、 OLAP技术的核心是：（ ）。
A、在线性B、对用户的快速响应C、互操作性D、多维分析4、 关于OLAP和OLTP的说法，下列不正确的是：（）A、 OLTP事务量大，但事务内容比较简单且重复率高B、 OLAP的数据来源与OLTP不完全一样C、 OLTP面对的是决策人员和高层管理人员D、 OLTP以应用为核心，是应用驱动的5、 下列哪种操作可以使用户更加直观地从不同角度观察数据立方体中不同维之间的关系：（）0A、上卷B、下钻C、切片D、旋转6、数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了哪种数据挖掘方法: （）0A、分类B、预测C、关联分析D、聚类7、 利用信息增益方法作为属性选择度量建立决策树时，已知某训练样本集的四个属性的信息增益分别为：Gain（收入戶0.940位,Gain（职业）=0.151位,Gain（年龄）=0.780位,Gain（信誉）=0.048位，则应该选择哪个属性作为决策树的测试属 性：（）。
数据挖掘作业集
《数据挖掘》作业集第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘（KDD）包括以下七个步骤：___________ 、____________ 、_____________ 、 ____________ 、_____________ 、___________ 和_____________（2）数据挖掘的性能问题主要包括：______________ 、____________ 和_____________ （3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：_______________ 、___________ 和（4）在万维网（WWW）上应用的数据挖掘技术常被称为：_______________（5） ______________________________________________________________________________ 孤立点是指：__________________________________________________________________________ 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：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？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，（）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，（）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，（）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（）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（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（）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？（2 ）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？（3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。
- 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)。
网络教育学院
《数据挖掘》课程大作业
题目：
姓名：
报名编号：
学习中心：
层次：
专业：
第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。
第二大题：完成下面一项大作业题目。
2019秋《数据挖掘》课程大作业
注意：从以下5个题目中任选其一作答。
题目一：Knn算法原理以及python实现
要求：文档用使用word撰写即可。
主要内容必须包括：
（1）算法介绍。
（2）算法流程。
（3）python实现算法以及预测。
（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如
戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）作业提交：
大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）
以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：
独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！
题目二：朴素贝叶斯算法原理以及python实现
要求：文档用使用word撰写即可。
主要内容必须包括：
（1）算法介绍。
（2）算法流程。
（3）python实现算法以及预测。
（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如
戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）作业提交：
大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）
以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：
独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！
题目三：SVM算法原理以及python实现
要求：文档用使用word撰写即可。
主要内容必须包括：
（1）算法介绍。
（2）算法流程。
（3）python实现算法以及预测。
（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如
戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）作业提交：
大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）
以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：
独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！
题目四：中华古诗词分析
要求：编写程序爬取中华古诗词网站
https:///authors/上诗人的诗词信息，至少500
首诗词，抽取诗词信息的诗人名字、朝代、诗词标题、诗
词内容存储在json文件中，自选某一角度完成对诗词的处
理分析。
如：
（1）杜甫、李白的诗词用字、用词的对比分析；
（2）唐宋代表性诗词的用词对比分析；
（3）使用sklearn对不同诗人的诗词进行训练，训练得到的模型能用于对诗词的作者的判别。
对比不同算法判别的准确率。
（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如
戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）
作业提交：
大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）
以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：
独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！
题目五：歌词分析
要求：自选有音乐歌词的网站，编写爬虫程序下载不同类型的歌曲歌词，至少3种以上类型，每种类型至少100首歌曲，抽
取其中的歌曲名称、歌曲类型、歌词信息存储在json文件
中，自选某一角度对歌词进行处理分析。
如：
（1）不同类型的歌曲用词分析，如下图所示（自行学习使
用jieba库和wordcloud库的使用）。
（2）使用sklearn库对不同类型的歌词进行训练，训练得
到的模型能用于对歌词类型的判别。
对比不同算法判别的准
确率。
（3）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如
戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）
作业提交：
大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）
以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：
独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩
以零分计！。