数据挖掘课后答案
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
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。
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下山东建筑大学
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下山东建筑大学山东建筑大学第一章测试1.下列属于大数据时代特征的是：答案:非结构化数据越来越多;数据类型越来越复杂;大人群产生了大量数据2.对数据挖掘内涵描述正确的是答案:数据挖掘的对象一般是大量的不完整的数据;挖掘的结果可以是出乎意料的规则和内容3.聚类分析是预测型的数据挖掘，而关联分析是描述型的。
答案:错4.描述“性别”的属性是二元分类属性。
答案:对5.下列是分类型属性的是：答案:信用等级：3（级别为1-5，数值越高信用级别越高）;邮政编码：250101 6.区间属性可以计算两个属性之间的倍数。
答案:错7.具有有限个值的属性才是离散属性。
答案:错8.定量属性可以取整数值。
答案:对9.关于连续属性与离散属性，下列说法正确的是：答案:连续属性的比率不一定有意义;连续属性有无限个取值10.连续属性可以进行离散转化成离散属性。
答案:对第二章测试1.和数据库中的数据一样，数据仓库中的数据也可以进行修改和删除。
答案:错2.以下哪项是元数据的包含的内容？答案:数据的更新频率;数据所做的转换;数据元素的含义;数据的来源3.事实表中存储的是维度。
答案:错4.数据仓库的数据是面向主题的，主题与业务系统中的数据库是一一对应的。
答案:错5.下列哪项不是OLAP多维分析操作？答案:透视6.维的层次越高，数据的粒度越大。
答案:对7.在OLAP多维分析操作中，旋转操作不改变数据，只是改变了数据集的展示方位。
答案:对8.星型模型不能表达维度的层次。
答案:对9.OLTP系统中的数据是数据仓库数据的主要来源。
答案:对10.数据仓库中不存储早期细节的数据。
答案:错第三章测试1.Mondrian中Schema是以XML文件的形式定义的。
Cube由维度构建出来的多维空间，是一系列Dimension Measure的集合区域，它们共用一个事实表。
答案:对2.维度表是事实表的一部分。
答案:错3.事实表是维表的一部分。
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。
数据挖掘课后答案
5
0 1Sample
Min Outlier Max Outlier
Q2
2) Suppose that the data for analysis includes the attribute grade. The grade values for the data tuples are:
4, 5, 9, 11, 12, 13, 13, 13, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 18, 18, 19, 20
4, 5, 9, 11, 12, 13, 13, 13, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 18, 18, 19, 20
Q2
(d) Can you find (roughly) the first quartile (Q1) and the third quartile (Q3) of the data? • The first quartile (corresponding to the 25th percentile) of the data is: 12. The third quartile (corresponding to the 75th percentile) of the data is: 17.
Min Outlier Max Outlier
Boxplot Example 2
35 30 25 20 15 10
Min=2 Q1=3 Median=7 Q3=13 Max=30 Terminate whiskers at the most extreme observation within 1.5×IQR of the quartiles Q1- 1.5×IQR=-12 Q2+1.5×IQR=28
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
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——探索数据的奥秘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛工学院
数据挖掘——探索数据的奥秘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛工学院青岛工学院第一章测试1.数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
（）A:对 B:错答案:对2.下面哪些是时空数据的应用（）。
A:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风 B:从多媒体数据库中发现有趣的模式 C:机动车辆管理者把GPS安装在汽车上，以便更好地监管和引导车辆 D:动物学家把遥感设备安装在野生动物身上，以便分析生态行为答案:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风;机动车辆管理者把GPS安装在汽车上，以便更好地监管和引导车辆;动物学家把遥感设备安装在野生动物身上，以便分析生态行为3.数据挖掘生命周期的数据理解阶段，起于原始数据收集，止于熟悉数据、识别数据质量问题。
（）A:对 B:错答案:错4.以下关于数据挖掘规律的描述中，不正确的是（）。
A:业务知识是数据挖掘过程每一步的中心 B:对所有领域的每个数据挖掘问题,总有模式可循。
C:数据准备超过数据挖掘过程的3/4 D:给定应用的正确模型只能通过实验发现答案:数据准备超过数据挖掘过程的3/45.关于数据挖掘生命周期的部署阶段，说法正确的是（）。
A:部署阶段要完成模型的创建 B:执行部署步骤的通常是数据分析师 C:部署通常是数据挖掘项目的终点 D:建立模型的目的不能仅仅是增加对数据的了解答案:部署阶段要完成模型的创建6.“8,000”和“10,000”表示:（）。
A:数据 B:信息 C:知识 D:智慧答案:数据7.“8,000米是飞机飞行最大高度”与“10,000米的高山”表示:（）。
A:数据 B:知识 C:信息 D:智慧答案:信息8.“飞机无法飞过高山”表示:（）。
A:知识 B:智慧 C:数据 D:信息答案:知识9.数据取样时，除了要求抽样时严把质量关外，还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。
《数据挖掘》课程作业答案
浙江大学远程教育学院《数据挖掘》课程作业答案第一章引言一、填空题（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理（3）统计学、数据库技术和机器学习（4）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。
（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：数据库、数据仓库或其他信息库数据库或数据仓库服务器知识库数据挖掘引擎模式评估模块图形用户界面（3）Web挖掘一般包括以下步骤：数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)数据集成将数据存入数据仓库建立数据立方体选择用来进行数据挖掘的数据数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）展现挖掘结果将模式或者知识应用或者存入知识库（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。
（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。
其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。
第二章认识数据一、填空题（1）5/13(2）极差、分位数、四分位数、百分位数、四分位数极差和标准差（3）出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个四分位数1.5×IQR处的值二、单选题（1）C；（2）C；三、简答题（1）什么是基于像素的可视化技术？它有什么缺点？答：对于一个m维数据集，基于像素的可视化技术在屏幕上创建m个窗口，每维一个。
记录的m个维值映射到这些窗口对应位置上的m个像素。
像素的颜色反映对应的值。
基于像素的可视化技术的缺点：难以呈现多维空间的数据分布，不显示数据子空间中是否存在稠密区域。
(完整版)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、 箱 2： 22、25、25、25、 箱 3： 35、35、35、36、 用箱均值光滑： 箱 1： 18、18、18、18、 箱 2： 28.1、 28.1、28.1、 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。
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。
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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。
这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分、分类、预测和聚类，这类分析的不同特点包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配和基于相似性的数据分析。
例如：假设你有纽约股票交易所过去几年的主要股票市场（时间序列）数据，并希望投资高科技产业公司的股票。
股票交易数据挖掘研究可以识别整个股票市场和特定的公司的股票的演变规律。
这种规律可以帮助预测股票市场价格的未来走向，帮助你对股票投资做决策。
1．11 一种是聚类的方法，另一种是预测或回归的方法。
（1）聚类方法：聚类后，不同的聚类代表着不同的集群数据。
这些数据的离群点，是不属于任何集群。
在各种各样的聚类方法当中，基于密度的聚类可能是最有效的。
（2）使用预测或回归技术：构建一个基于所有数据的概率（回归）模型，如果一个数据点的预测值有很大的不同给定值，然后给定值可考虑是异常的。
用聚类的方法来检查离群点更为可靠，因为聚类后，不同的聚类代表着不同的集群数据，离群点是不属于任何集群的，这是根据原来的真实数据所检查出来的离群点。
而用预测或回归方法，是通过构建一个基于所有数据的（回归）模型，然后根据预测值与原始数据的值比较，当二者相差很大时，就将改点作为离群点处理，这对所建立的模型有很大的依赖性，另外所建立的模型并不一定可以很好地拟合原来的数据，因此一个点在可能某个模型下可能被当作离群点来处理，而在另外一个模型下就是正常点。
所以用聚类的方法来检查离群点更为可靠1．15挖掘海量数据的主要挑战是：1）第一个挑战是关于数据挖掘算法的有效性、可伸缩性问题，即数据挖掘算法在大型数据库中运行时间必须是可预计的和可接受的，且算法必须是高效率和可扩展的。
2）另一个挑战是并行处理的问题，数据库的巨大规模、数据的广泛分布、数据挖掘过程的高开销和一些数据挖掘算法的计算复杂性要求数据挖掘算法必须具有并行处理的能力，即算法可以将数据划分成若干部分，并行处理，然后合并每一个部分的结果。
(2)逐步向后删除(3)向前选择和向后删除的结合第三章3.2 简略比较以下概念，可以用例子解释你的观点（a）雪花形模式、事实星座形、星形网查询模型。
答：雪花形和事实星形模式都是变形的星形模式，都是由事实表和维表组成，雪花形模式的维表都是规范化的；而事实星座形的某几个事实表可能会共享一些维表；星形网查询模型是一个查询模型而不是模式模型，它是由中心点发出的涉嫌组成，其中每一条射线代表一个维的概念分层。
（b）数据清理、数据变换、刷新答：数据清理是指检测数据中的错误，可能时订正它们；数据变换是将数据由遗产或宿主格式转换成数据仓库格式；刷新是指传播由数据源到数据仓库的更新。
3.4(a)雪花形模式图如下：（见74页）(b)特殊的QLAP操作如下所示：（见79页）1）在课程维表中，从course_id到department进行上卷操作；2）在学生维表中，从student_id到university进行上卷操作；3）根据以下标准进行切片和切块操作：department=”CS” and university=”Big University”；4）在学生维表中，从university到student_id进行下钻操作。
54 个长方体。
（见课本88与89页）(c)这个立方体将包含625第五章5.1（a）假设s是频繁项集，min_sup表示项集的最低支持度，D表示事务数据库。
由于s是一个频繁项集，所以有sup min_)(_sup )(sup ≥=Ds count port s port假设's 是s 的一个非空子集，由于support_count('s )≥support_sup(s)，故有sup min_)(_sup )(sup ''≥=Ds count prot s port所以原题得证，即频繁项集的所有非空子集必须也是频繁的。
（b ）由定义知，Ds count port s port )(_sup )(sup=令's 是s 的任何一个非空子集，则有Ds count prot s port )(_sup )(sup ''=由（a ）可知，support('s ))(sup s prot ≥,这就证明了项集s 的任意非空子集's 的支持度至少和s 的支持度一样大。
（c ）因为)()()(,)()()('''s p l p s l s confidence s p l p s l s confidence =-=>=-=> 根据（b ）有p('s )=>p(s)所以)(s l s confidence-=>≥ )(''s l s confidence -=>即“'s =>(l- 's )”的置信度不可能大于“)(s l s -=>”（d ）反证法：即是D 中的任意一个频繁项集在D 的任一划分中都不是频繁的 假设D 划分成n n n C d C d C d d d ===,,,d ,,,,221121 设，min_sup 表示最小支持度，C=N 21C C C D +++=F 是某一个频繁项集，F A =， sup min_⨯≥C A ，n d d d D ⋃⋃⋃= 21 设F 的项集在n d d d ,,,21 中分别出现n a a a ,,,21 次 所以A= n a a a +++ 21故sup)min_)(sup min_21⨯+++=⨯≥N C C C C A （*）supmin_sup min_)()(sup min_sup min_sup min_D F supmin_)(212122112121⨯<⇒⨯+++<+++∴⨯<⨯<⨯<∴⨯+++≥+++⇒C A C C C a a a C a C a C a C C C a a a N n n n N n ，，，频繁的的任意一个划分都不是在 这与（*）式矛盾从而证明在D 中频繁的任何项集，至少在D 的一个部分中是频繁。
5.3最小支持度为3（a ）Apriori 方法 ：L1FP-growth:Root K:5E:4 M:1M:2 O:2 Y:1O:1 Y:1这两种挖掘过程的效率比较：Aprior 算法必须对数据库进行多次的扫描，而FP 增长算法是建立在单次扫描的FP 树上。
在Aprior 算法中生成的候选项集是昂贵的（需要自身的自连接），而FP-growth 不会产生任何的候选项集。
所以FP 算法的效率比先验算法的效率要高。
（b ）]1,6.0[,]1,6.0[,k o e e o k →→5.6一个全局的关联规则算法如下：1） 找出每一家商店自身的频繁项集。
然后把四个商店自身的频繁项集合并为CF 项集； 2） 通过计算四个商店的频繁项集的支持度，然后再相加来确定CF 项集中每个频繁项集的总支持度即全局的支持度。
其支持度超过全局支持度的项集就是全局频繁项集。
3） 据此可能从全局频繁项集发现强关联规则。
5.14（a ）%50%6730002000)()(%25%40500020005000)()(support >===>==⋂=⇒hotdogs p hamburgers hotdogs p confidence hamburgers hotdogs humbergers hotdogs ， 所以该关联规则是强规则。
（b ）1345.26.04.0500025005000300050002000)()()()(>=⨯=⨯==hamburgers p hotdogs p hamburgers hotdogs p hamburgers hotdogs corr ，，所以给定的数据，买hot dogs 并不独立于hamburgers ，二者之间是正相关。
5.191）挖掘免费的频繁1-项集，记为S12）生成频繁项集S2，条件是商品价值不少于$200（使用FP 增长算法） 3）从S1S2找出频繁项集4）根据上面得到的满足最小支持度和置信度的频繁项集，建立规则S1=>S2第六章6.1 简述决策树的主要步骤答：假设数据划分D 是训练元组和对应类标号的集合1）树开始时作为一个根节点N 包含所有的训练元组；2）如果D 中元组都为同一类，则节点N 成为树叶，并用该类标记它；3）否则，使用属性选择方法确定分裂准则。
分裂准则只当分裂属性和分裂点或分裂子集。
4）节点N 用分裂准则标记作为节点上的测试。
对分裂准则的每个输出，由节点N 生长一个分枝。
D 中元组厥词进行划分。