数据挖掘导论第一二章_924
人工智能教程习题及答案第10章习题参考解答
第十章数据挖掘与主体技术习题参考解答 10.1 练习题 10.1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？它们之间的关系如何？ 10.2 数据挖掘的主要研究内容是什么？ 10.3 OLAP数据分析方法有何特点？数据挖掘与OLAP的区别何在？ 10.4 数据挖掘具有哪些功能和作用？ 10.5 什么是概念／类的描述？特征性描述与区别性描述如何实现？ 10.6 数据分类和聚类有何不同？ 10.7 常用的数据挖掘的模型与算法有哪些？如何评价数据挖掘算法的优劣？ 10.8 简述数据挖掘的方法与过程？数据预处理的作用是什么？ 10.9 数据挖掘目前的研究热点有哪些？谈谈你对数据挖掘研究未来发展走势的看法。10.10 什么是智能Agent? 它应具备哪些基本特征? 智能Agent技术与传统的分布式问题求 解有何主要区别？ 10.11 什么是Agent的体系结构？就单个Agent来说，通常用哪几种体系结构？ 10.12试比较思考型Agent和反应型Agent体系结构的不同点及优缺点。混合型Agent的体 系结构有何特点？ 10.13 智能Agent行为理论的核心是什么？为什么说用经典的一阶谓词逻辑不适于表示涉及 意识的观念？如何克服一阶谓词逻辑表示所出现的语法和语义问题？ 10.14 多Agent系统有何特点？联合负责模型的有何作用？它有哪些部分构成？ 10.15 什么是联合意图？什么是联合目标和公共处方？三者之间的关系如何？ 10.16 何谓多Agent协商？它主要研究的内容是什么？协商协议、协商策略和协商处理的研 究内容各是什么？ 10.17 KQML和KIF的作用是什么？它们间的关系如何？ 10.18 协商策略一般有哪几类策略？ 10.19 什么是多Agent规划？一个规划一般由哪几部分构成？ 10.20 智能Agent与对象有何异同？面向Agent的软件开发技术与面向对象的软件开发技术 有何区别？
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数据科学导论 Introduction to Data Science 第四章数据挖掘基础 10/21/2017 1 An Introduction to Data Science 刘淇 Email: qiliuql@https://www.360docs.net/doc/704877830.html, 课程主页： https://www.360docs.net/doc/704877830.html,/~qiliuql/DS2017.html
基本概念——数据挖掘是什么？ 现今与未来：Data is everything and everything is data 从最不可能的地方获得数据 2 人的坐姿千差万别，这是数据吗？怎么获得？ 日本先进工业技术研究所的教授越水重臣
基本概念——数据挖掘是什么？ 现今与未来：Data is everything and everything is data 当一个人坐着的时候，他的身形、姿势和重量分布都可以量化和数据化 3 在汽车座椅下部安装360个压力传感器 测量人对椅子施加的压力，用 0~256的数值量化 ?把人体屁股特征转化成了数据，产生独属于每个乘坐者的精确数据资料。 ?汽车可以准确的识别乘坐者的身份：汽车防盗系统
基本概念——数据挖掘是什么？ 数据挖掘：从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含 的、先前未知的和可能有用的模式或知识，并据此更好的服务人们的生活。 4
基本概念——数据挖掘是什么？ 数据挖掘的近义词 从数据中挖掘知识 知识提炼 数据/模式分析 数据考古 数据捕捞、信息收获、资料勘探等。 数据中的知识发现（KDD ：Knowledge Discovery in Data ） 5 统计学 数据库 机器学习 可视化 高性能 人工智能 数据挖掘
数据挖掘复习章节知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总； （2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较； （3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
数据挖掘
数据挖掘 https://www.360docs.net/doc/704877830.html,/ 数据挖掘学习交流论坛 科技名词定义 中文名称： 数据挖掘 英文名称： data mining 定义： 一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。 所属学科： 通信科技（一级学科）；服务与应用（二级学科） 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 百科名片 数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。 目录[隐藏] 什么是数据挖掘 数据挖掘的起源 数据挖掘能做什么 数据挖掘中的关联规则 数据挖掘技术实现 数据挖掘与数据仓库融合发展 统计学与数据挖掘 数据挖掘相关的10个问题 什么是数据挖掘 数据挖掘的起源 数据挖掘能做什么 数据挖掘中的关联规则 数据挖掘技术实现 数据挖掘与数据仓库融合发展 统计学与数据挖掘 数据挖掘相关的10个问题 数据挖掘的发展前景
数据挖掘 [编辑本段] 什么是数据挖掘 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Disc overy in Database, KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（informa tion retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 [编辑本段] 数据挖掘的起源 需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘导论Iris KDD分析(DOC)
` 题目 iris数据集的KDD实验学院名称信息科学与技术学院专业名称计算机科学与技术学生姓名何东升 学生学号201413030119 指导教师 实习地点成都理工大学 实习成绩 二〇一六年 9月
iris数据集的KDD实验 第1章、实验目的及内容 1.1 实习目的 知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。 KDD的目的是利用所发现的模式解决实际问题，“可被人理解”的模式帮助人们理解模式中包含的信息，从而更好的评估和利用。 1.2 算法的核心思想 作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤. Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在1996年合作发布的论文
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 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。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。聚类也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。 ?数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数 据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据 分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 1.9 列举并描述说明数据挖掘任务的五种原语。 五种原语是： ?任务相关数据：这种原语指明给定挖掘所处理的数据。它包括指明数据库、数据库表、或
数据挖掘教学大纲
数据挖掘 课程名称：数据挖掘/ Data Mining 学时/学分：48学时/3学分 先修课程：数据库 适用专业：计算机科学与技术、软件工程及相关专业 开课院（系、部、室）：数学与统计学院 一、课程的性质、教学目的与要求 本课程以数据挖掘为主要内容，主要介绍实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。掌握大型数据挖掘软件SAS Enterprise Miner的使用，培养学生数据分析和处理的能力。先修课程：《数据库原理》、《SAS软件基础》。 通过《数据挖掘》课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握SAS Enterprise Miner中的数据挖掘方法。学生能够借助SAS Enterprise Miner软件工具进行具体数据的挖掘分析。 二、《数据挖掘》课程的基本要求、主要教学内容与学时分配（总学时48） 第一章数据挖掘导论（8学时） （一）教学目的和要求 本章主要介绍数据挖掘的基本概念和功能，并能熟悉掌握。同时要求了解数据挖掘的系统分类。 （二）主要内容 第一节数据挖掘发展概述 1、功能介绍 2、基本应用概述 第二节数据挖掘功能 1、概念描述：定性与对比 2、关联分析 3、分类与预测 4、聚类分析 5、异类分析 6、演化分析
第三节数据挖掘系统 1、系统分类 2、系统应用 3、数据挖掘在医学信息系统和社会保险领域的应用 （三）重点难点 重点、难点：掌握数据挖掘功能、数据挖掘系统的应用 第二章数据预处理（8学时） （一）教学目的与要求 主要介绍数据库中的知识发现处理过程，了解数据预处理的重要性，熟悉掌握数据预处理的方法。 （二）主要内容 第一节数据清洗 1、噪声数据处理 2、不一致数据处理 第二节数据集成与转换 1、数据集成处理 2、数据转换处理 （三）重点难点 重点、难点：掌握数据集成与转换 第三章分类与预测（12学时） （一）教学目的与要求 主要介绍分类与预测基本知识，要求掌握基本知识，并了解各项分类和预测方法的使用。 （二）主要内容 第一节分类与预测基本知识 1、分类基础 2、预测基础 第二节基于决策树的分类 第三节贝叶斯分类 第四节神经网络分类 第五节预测方法 1、线性与多变量回归
数据挖掘离线作业
浙江大学远程教育学院 《数据挖掘》课程作业 姓名：学号： 年级：学习中心：————————————————————————————— 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、数据交换、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）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、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：1、数据库、数据仓库或其他信息库，2、数据库或数据仓库服务器，3、知识库，4、数据挖掘引擎，5、模式评估魔磕，6图形用户界面。 （3）Web挖掘包括哪些步骤？ 答：数据清理：（这个可能要占用过程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、异种数据库和遗产数据库、文本数据库和万维网等。
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支
持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，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、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构
数据挖掘课程教学大纲
《统计学》课程教学大纲 英文名：Statistics 课程类别：专业基础课 课程性质：专业课 学分：3学分 课时：54课时 前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论 主讲教师：徐健腾 选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述： 本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。 教学目的： 通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。 教学方法： 使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易
教学大纲_数据挖掘(高妮20160722)
课程代码：0500301 《数据挖掘》教学大纲 Data Mining 执笔人：高妮 审核人： 批准人：
《数据挖掘》教学大纲
[理论教学内容与要求] 第一章绪论 [教学目的] 使学生对数据挖掘有一个初步、总体的认识。 [重点难点] 本章节的重点是数据挖掘的定义，难点是它的基本步骤、主要技术和应用价值，如何激发学生对数据挖掘应用的领域及成功案例的兴趣。 [教学时数] 2(教学) [教学内容] 应用背景、数据挖掘定义、主要技术、主要研究内容、面临的主要问题等。 第1节应用背景 1 商业上的驱动 2 科学研究上的驱动 3 数据挖掘伴随着数据库技术而出现 第2节什么是数据挖掘 1 基本描述 2 关于知识发现 第3节数据挖掘的主要技术 第4节数据挖掘的主要研究内容 第5节数据挖掘面临的主要问题 第6节数据挖掘相关的资料 第7节本书的总体章节安排 [练习题] 1．数据仓库与数据库有何不同？它们有哪些相似之处？ 2．与挖掘少量数据相比，挖掘海量数据的主要挑战是什么？ 第二章数据预处理 [教学目的] 使学生掌握数据的清理、集成和变换等预处理的基本方法。 [重点难点] 本章节重点是数据的基本处理方法，难点是处理方法的应用。确保学生对处理方法的理论尚能掌握，进一步增加实际应用方面的操作。 [教学时数] 3(教学) [教学内容] 数据预处理的基本概念、数据的描述、数据清洗、数据集成和转换和数据归约和变换等。 第1节前言
第2节数据预处理的基本概念 1 数据的基本概念 2 为什么要进行数据预处理 3 数据预处理的任务 第3节数据的描述 1 描述数据的中心趋势 2 描述数据的分散程度 3 描述数据的其他方式 第4节数据清洗 1 数据缺失的处理 2 数据清洗 第5节数据集成和转换 1 数据集成 2 数据冗余性 3 数据转换 第6节数据归约和变换 1 数据归约 2 数据离散化 3 概念层次生成 [练习题] 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。 2．讨论数据集成需要考虑的问题。 第三章数据仓库 [教学目的] 使学生掌握数据仓库的定义、多维数据模型和OLAP技术。 [重点难点] 本章节的重点是数据仓库的定义，难点是数据仓库的存储结构模式，概念分层的理解，以及数据仓库的设计，要确保学生能较好地掌握，还需课后多查看一些相关的资料。 [教学时数] 3(教学) [教学内容]数据库基本概念、数据仓库的定义、多维数据模型、数据仓库结构和功能、OLAP技术、数据仓库应用等。 第1节前言 第2节数据库基本概念回顾 1 数据库简介 2 表、记录和域 3 数据库管理系统 第3节数据仓库简介 1 数据仓库特点 2 数据仓库概念 3 数据仓库作用 4 数据仓库与DBMS对比 5 分离数据仓库的原因 第4节多维数据模型 1 数据立方体 2 概念模型 3 概念分层 4 典型OLAP操作
电子科大数据挖掘作业1-6
数据挖掘课后习题 数据挖掘作业1——6 第一章绪论 1)数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 1、关系数据库 2、数据仓库 3、事务数据库 4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。 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市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 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？ 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来诀定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规则的方法。同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。
第二章数据仓库和OLAP技术 1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。 ●数据立方体 数据立方体是二维表格的多维扩展，如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和 分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度。数据立方体提供数据 的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。 ●多维数据模型上的OLAP操作 a)上卷(roll-up):汇总数据 通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约 b)下卷(drill-down):上卷的逆操作 由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现 c)切片和切块(slice and dice) 投影和选择操作 d)转轴(pivot) 立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列 2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。 OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的，一般在多维数据上切片、切块成简单数据来进行分析，或是上卷、下卷来分析。OLAP要查询 大量的日常商业信息，以及大量的商业活动变化情况，如每周购买量的 变化值，经理通过查询变化值来做决策。 例如经理看到利润小于预计值是，就会去深入到各地区去查看产品利润情况，这样他会发现一些比较异常的数据。经过进一步的分析和追 踪查询可以发现问题并解决 3)举例说明OLAP的多维数据分析的切片操作。 切片就是在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员。 如用三维数组表示为（地区，时间，产品，销售额），如果在地区维度上选定一个维成员，就可以得到在该地区的一个切片（关于时间和产 品的切片）。
数据挖掘概念与技术-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。 模式识别领域？？？ d. 当把数据挖掘看做知识发现过程时，数据挖掘包括以下几个步骤：（1）在数据库中进行数据清理和数据集成；（2）在数据仓库中进行数据选择和数据变换；（3）数据挖掘，使用智能方法提取数据模式；（4）进行模式评估和知识表示 1.2数据库与数据仓库有何不同？它们有哪些相似之处？ 答： 数据库系统，也称数据库管理系统（DBMS），由一组内部相关的数据（称做数据库）和一组管理和存取数据的软件程序组成。关系数据库是表的汇集，可以通过数据库查询访问，是数据挖掘的最常见、最丰富的信息源，因此它是我们数据挖掘研究的一种主要数据形式。 数据仓库是一种用于长期存储数据的仓库，这些数据来自多个数据源，是经过组织的，以便支持管理决策。这些数据在一种统一的模式下存放，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些
数据挖掘第三版第十章课后习题答案
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。 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) , . (b)最后3个簇为(1) {A1,C2,B1}, (2) {A3,B2,B3}, (3) {C1,A2}. k-均值和k-中心点算法都可以进行有效的聚类。 (a)概述k-均值和k-中心点相比较的优缺点。 (b)概述这两种方法与层次聚类方法(如AGNES)相比有何优缺点。 (a)当存在噪声和离群点时, k-中心点算法比k-均值具有更强的鲁棒性。因为在中心点不像均值那样容易受离群值或其他极端值影响。但是, 它的计算开销更大。 (b)k-均值和k-中心点都是划分方法。这种划分方法分优点是，可以撤销之前的聚类步骤(通过迭代迁移), 不像层次方法, 一旦执行了拆分或合并, 就不能做出调整。层次方法的这种弱点可能使产生的聚类的质量受到影响。 划分方法找球形簇的效果很好。一般来说,对于中小型数据库, 结果聚类的质量很好。他们需要提前知道簇的数量可以被认为是一个弱点。层次聚类方法可以自动确定集群的数量。然而,他们难以扩展,因为每个分裂或合并的决定可能要求大量对象或集群的检查和评价。然而, 层次方法可以与其他聚类方法集成, 改进聚类, 如BIRCH, ROCK, 和Chameleon. 聚类已经被认为是一种具有广泛应用的、重要的数据挖掘任务。对如下每种情况给出一个应用实例：
《数据挖掘》课程教学大纲
《数据挖掘》课程教学大纲 一、《数据挖掘》课程说明 （一）课程代码:14132007 （二）课程英文名称：Data Mining （三）开课对象：计算机与信息管理及其相关专业 （四）课程性质： 数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。掌握大型数据挖掘软件SAS Enterprise Miner的使用，培养学生数据分析和处理的能力。先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》。 （五）教学目的： 通过《数据挖掘》课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握SAS Enterprise Miner中的数据挖掘方法。学生能够借助SAS Enterprise Miner软件工具进行具体数据的挖掘分析。 （六）教学内容： 本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容。 （七）教学时数 课程学时：48 学分：3 （八）教学方式 以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学 （九）考核方式和成绩记载说明 考核方式笔试加上机大作业，严格考核学生出勤情况，达到学籍管理规定的旷课量取消考试资格。综合成绩根据平时成绩和期末成绩评定，平时成绩占40% ，期末成绩占60% 。 二、讲授大纲与各章的基本要求 第一章数据挖掘导论 教学要点： 1、熟悉数据挖掘的基本概念和功能
2、了解数据挖掘的系统分类 教学时数：8学时 教学内容： 第一节数据挖掘发展概述 1、功能介绍 2、基本应用概述 第二节数据挖掘功能 1、概念描述：定性与对比 2、关联分析 3、分类与预测 4、聚类分析 5、异类分析 6、演化分析 第三节数据挖掘系统 1、系统分类 2、系统应用 3、数据挖掘在医学信息系统和社会保险领域的应用考核要求： 1、数据挖掘发展概述 1.1功能和基本应用概述（识记） 2、数据挖掘功能 2.1概念描述（识记） 2.2关联分析（领会） 2.3分类与预测 (领会） 2.4聚类分析 (领会） 2.5异类分析 (领会） 2.6演化分析 (领会） 3、数据挖掘系统（应用） 第二章数据预处理 教学要点： 1.了解数据预处理的重要性 2.熟悉数据预处理的方法 教学时数：6学时 教学内容： 第一节数据清洗 1、噪声数据处理
数据挖掘与知识获取
课程名称：数据挖掘与知识获取 课程编码：C307 课程学分：2 适用学科：计算机应用技术 数据挖掘与知识获取 Data Mining and Knowledge Acquisition 教学大纲 一、课程性质 课程性质为专业选修课，32学时，2学分。 二、课程教学目的 数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一，将从数据库角度全面、系统地学习数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术以及数据挖掘的最新进展。 通过本课程的学习，使学生全面而深入地了解数据库技术的发展和数据挖掘应用的重要性，数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术，学习并研究数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换、数据归纳的方法）、数据挖掘技术（包括分类、预测、关联和聚类等基础概念和技术），先进的数据库系统中的数据挖掘方法、数据挖掘的应用和一些具有挑战性的研究问题。 三、教学基本内容及基本要求 第一章绪论﹙2学时﹚ 1、数据挖掘的重要性 2、数据挖掘的定义
3、数据 4、数据挖掘功能 5、数据挖掘分类 第二章数据仓库和数据挖掘的OLAP技术﹙2学时﹚ 1、什么是数据仓库 2、多维数据模型 3、数据仓库的系统结构 4、数据仓库的实现 5、从数据仓库到数据挖掘 第三章数据预处理﹙4学时﹚ 1、为什么要预处理数据 2、数据清理 3、数据集成和变换 4、数据归约 5、离散化和概念分层生成 第四章数据挖掘原语、语言和系统结构﹙2学时﹚ 1、数据挖掘原语 2、一种数据挖掘查询语言 3、数据挖掘系统的结构 第五章概念描述：特征化与比较﹙4学时﹚ 1、概念描述 2、数据概化和基于汇总的特征化
3、解析特征化：属性相关分析 4、挖掘类比较：区分不同的类 5、在大型数据库中挖掘描述统计度量 6、讨论 第六章挖掘大型数据库中的关联规则﹙4学时﹚ 1、关联规则挖掘 2、由事务数据库挖掘单维布尔关联规则 3、由事务数据库挖掘多层关联规则 4、由关系数据库和数据仓库挖掘多维关联规则 5、由关联挖掘到相关分析 6、基于约束的关联挖掘 第七章分类与预测﹙4学时﹚ 1、分类与预测定义 2、用判定树归纳分类 3、贝叶斯分类 4、后向传播分类 5、基于源自关联规则挖掘概念的分类 6、其它分类方法 7、预测 8、分类法的准确性 第八章聚类分析﹙4学时﹚ 1、聚类分析定义
习题1(第一章数据挖掘基础概念)
习题1（第一章数据挖掘基础概念） 1.什么是数据挖掘？ 解答： 数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。 2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、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。 解答： 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，这些特征包括平均成绩(GPA ：Grade point average) 的信息，还有所修的课程的最大数目。 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般可比较的轮廓，就像75%具有高GPA 的学生是四年级计算机科学专业的学生而65%具有低GPA 的学生不是。 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 是表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生中，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机，这些学生中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。 聚类根据数据内部的相似性，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。聚类也用于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析是描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势。尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类和预测，这种分析的明确特征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。 3.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。并说明该商务需要什么数 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？ 解答： 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来决定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索，没有发现关联规则的方法。 同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 4.数据仓库和数据库有什么不同？有哪些相似之处？ 解答：
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。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。聚类也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。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征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 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。