(完整版)数据挖掘第三版第六章课后习题答案
(完整版)数据挖掘_概念和技术[第三版]部分习题答案解析
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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。
第6章 大数据分析与挖掘习题答案
（1）请阐述什么是大数据分析。
大数据分析的主要任务主要有：第一类是预测任务，目标是根据某些属性的值，预测另外一些特定属性的值。
被预测的属性一般称为目标变量或因变量，被用来做预测的属性称为解释变量和自变量；第二类是描述任务，目标是导出概括数据中潜在联系的模式，包括相关、趋势、聚类、轨迹和异常等。
描述性任务通常是探查性的，常常需要后处理技术来验证和解释结果。
具体可分为分类、回归、关联分析、聚类分析、推荐系统、异常检测、链接分析等几种。
（2）大数据分析的类型有哪些？大数据分析主要有描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析等。
（3）举例两种数据挖掘的应用场景？（1）电子邮件系统中垃圾邮件的判断电子邮件系统判断一封Email是否属于垃圾邮件。
这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。
它的主要原理就是，根据电子邮件中的词汇，是否经常出现在垃圾邮件中进行判断。
例如，如果一份电子邮件的正文中包含“推广”、“广告”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
（2）金融领域中金融产品的推广营销针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。
然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效地细分客户。
将全体客户划分为诸如：理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者等。
其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
（4）简述数据挖掘的分类算法及应用。
K-Means算法也叫作k均值聚类算法，它是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的。
决策树算法是一种能解决分类或回归问题的机器学习算法，它是一种典型的分类方法，最早产生于上世纪60年代。
决策树算法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，因此在本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
数据挖掘概念与技术第三版部分习题答案
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。
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待性的汇总。
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”)n owns(X,u personal computer M )[support=12%, confidence二98%]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。
数据挖掘第六章
Lk-1中的两个元素L1和L2可以执行连接操作 l1 l2 的条件
Ck是Lk的超集，即它的成员可能不是频繁的，但是所 有频繁的k-项集都在Ck中（为什么？）。因此可以通 过扫描数据库，通过计算每个k-项集的支持度来得到 Lk 。
为了减少计算量，可以使用Apriori性质，即如果一个k-项集 的(k-1)-子集不在Lk-1中，则该候选不可能是频繁的，可以直 接从Ck删除。
6.2Apriori算法
频繁项集两个定理： 1）频繁项子集定理：频繁项集的子集都是频繁 项集，而非频繁项的超集都是非频繁项集。 2）频繁项集的合并/连接定理：由k-1项集，向 k项集进行合并。当两个k-1项集，拥有k-2个相同 元素时，才能合并成k项集。 如果事件A中包含k个元素，那么称这个事件A为k项 集事件A满足最小支持度阈值的事件称为频繁k项集。 同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则 称为强规则
6.2.1 Apriori算法
Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识（prior knowledge），通过逐层搜索的迭代方法，即将k-项 集用于探察(k+1)-项集，来穷尽数据集中的所有频繁 项集。
先找到频繁1-项集集合L1,然后用L1找到频繁2-项集集合L2， 接着用L2找L3，直到找不到频繁k-项集，找每个Lk需要一次 数据库扫描。
end
return k Lk; 图6-4 Apriori算法
6.2.2由频繁项集产生关规则
同时满足最小支持度和最小置信度的才是强关联 规则，从频繁项集产生的规则都满足支持度要求， 而其置信度则可由一下公式计算：
confidence( A B) P( B | A) P( A B) / P( A)
(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。
数据库原理与应用教程(第三版)第六章课后习题答案
6．学生选课（学号，姓名，所在系，性别，课程号，课程名，学分，成绩）（1）候选码（学号，课程号）（2）该关系模式是第一范式（3）因为存在部分函数依赖关系（（学号，课程号）—P—>姓名），所以要进行关系模式的规范化R1（学号，姓名，所在系，性别）主码：学号R2（课程号，课程名，学分）主码：课程号R3（学号，课程号，成绩）主码：（学号，课程号）学号是引用了R1关系模式的外码，课程号是引用了R2的外码因为每个关系模式此时已经是不含有依赖函数关系了，所以也是第三范式了7.学生（学号，姓名，所在系，班号，班主任，系主任）（1）候选码（学号，班号）（2）第一范式（3）因为存在部分函数依赖关系（（学号，班号）—P—>姓名），所以要进行关系模式的规范化R1（学号，姓名，所在系，系主任）R2（班号，班主任）R3（学号，班号）（删去）因为每个关系模式此时是含有依赖函数关系了学号—f—>所在系，所在系—f—>系主任所以：R1（学号，姓名，所在系）主码：学号所在系是引用了R3中“所在系”的外码R2（班号，班主任）主码：班号R3（所在系，系主任）主码：所在系8.教师授课（课程号，课程名，学分，授课教师号，教师名，授课时数）（1）候选码（课程号，授课教师号）（2）第一范式（3）因为存在部分函数依赖关系（（课程号，授课教师号）—P—>姓名），所以要进行关系模式的规范化（4）R1（课程号，课程名，学分）主码：课程号R2（授课教师号，教师名）主码：教师名R3（课程号，授课教师号，授课时数）主码:（课程号，授课教师号）课程号是引用了R1中的“课程号”的外码，授课教师号引用了R2的“授课教师号”的外码因为每个关系模式此时已经是不含有依赖函数关系了，所以也是第三范式了。
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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
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：Gradepointaversge)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,“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）。
??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。
数据挖掘导论 第六章 中文答案
第六章数据挖掘导论1。
对于每个下列问题,提供一个关联规则的一个例子从市场购物篮域,满足下列条件。
同样,这些规则是主观地描述是否有趣。
(一)一个规则,具有较高的支持和高的信心。
答:牛奶−→面包。
这种明显的规则往往是无趣的。
(b)规则,有相当高的支持,但信心不足。
答:牛奶−→金枪鱼。
而出售金枪鱼和牛奶可能是高于阈值,并不是所有的事务,包含牛奶也包含金枪鱼。
这种低规则往往是无趣的。
(c)一个规则,低的支持和信心不足。
答:食用油−→洗衣粉。
如此低的信心规则往往是无趣的。
(d)规则,低支持和高的信心。
答:伏特加−→鱼子酱。
这样的规则往往是有趣的2。
考虑到数据集显示于表格6.1。
(一)计算支持项集{ e },{ b、d },{ b、d、e }通过治疗每个事务ID作为一个市场购物篮。
答:(b) Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {b, d} −→{e} and {e} −→{b, d}. Is confidence a symmetricmeasure?c、重复部分(一)通过将每个客户ID作为一个市场购物篮。
每个项目应被视为一个二进制变量(1如果一个项目出现在至少有一个交易购买的顾客,和0否则。
)de 没有明显关系s1,s2,c1和c2所以c2有最低的置信度4、因为年代(A,B,C)≤年代(A,B)和max(s(一个),s(B),s(C))≥max(s(一个),s(B)), 因此ζ({ A、B })≥ζ({ A,B,C })。
（b）因为s(A,B,C)≤s(A,B)和最小(s(A,B),s(A,C),s(B,C))≤min(s(一个),s(B),s(C)) ≤min(s(一个),s(B))、η({ A,B,C })可以大于或小于η({ A、B })。
因此,这些措施是单调。
(一)的最大数量,可以提取关联规则从这个数据(包括规则,零支持)?答:有六项数据集。
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——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。
(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_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：Gradepointaversge)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,“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）。
??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。
(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。
数据挖掘概念与技术(第三版)部分习题答案.doc
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。
数据挖掘第六章课后答案
3、基于数据挖掘的电子商务决策支持系统可以帮助商家进行正确的商机预测，从而改变经营策略，适应市场需求变化，掌握正确的市场脉搏，为商家可持续发展提供可靠保证。
一、应用数据挖掘技术进行数据分析在当前的有三种主要的经营模式：企业对消费者个人的电子商务、企业对企业的电子商务、个人对个人的电子商务。
对不同的经营模式，电子商务交易的卖家即商家比较关心的问题是不同的。
B2C和B2B模式中商家企业需要根据买家的购买特征，如季节性、时间性、喜好等，动态调整生产模式，随市场需求安排生产和调度。
而对于C 2 C经营模式中的商家就需要根据买家购买特征动态调整进货数量、种类，以达到与买家需求接轨，从而获得更大利润。
电子商务运营模式日渐成熟，各种现行电子商务平台上都积累了海量数据，这为数据挖掘技术的应用创建了有利条件和坚实基础。
具体数据挖掘过程可分为如下步骤：首先，采集电子商务网站数据。
每个电子商务交易平台都有自身的经营特点和客户群体，所以不适宜把多个网站数据结合起来分析。
单一网站的数据基本上模式统一，因此不需要进行数据清理。
第二步，采用数据挖掘方法对有效数据进行分析。
现在常用的数据挖掘方法有分类、关联规则分析、聚类分析和孤立点分析等。
分类方法可以为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，适用于发掘出购买特征相同的买家分类；关联规则分析通过对多个数据项建立关联规则可以发现潜在买家和潜在购买需求；聚类分析可以通过对记录的划分得到不同的分类。
孤立点分析在电子商务数据挖掘中不适用，电子商务要发现的是有代表性和规模性的特征，一些异常数据无法代表整个买家群体的意愿，所以可以忽略掉。
经过以上过程，得到了有效数据，接下来可以基于这些有效数据进行分析得到知识信息，为商家提供决策支持。
二、建立决策支持系统电子商务中针对企业商家的决策包括非结构化决策和半结构化决策。
非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓最优解的决策；半结构化决策，是介于以上二者之间的决策，这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决策方案中得到较优的解。
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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、19、20、20、21、22
箱2：22、25、25、25、25、30、33、33、35
箱3：35、35、35、36、40、45、46、52、70
用箱均值光滑：
箱1：18、18、18、18、18、18、18、18、18
箱2：28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1
箱3：43.78、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。
(b)如何确定该数据的离群点？
答：可以通过聚类来检测离群点。
即将类似的值组织成群或“簇”，直观地，落在簇集合之外的值被视为离群点。
(c)还有什么方法来光滑数据？
答：另外的方法是回归：用函数拟合数据来光滑数据。
这种技术被称为回归。
线性回归涉及找出拟合两个属性（或变量）的“最佳”直线，使得一个属性可以用来预测另一个。
3.5如下规范化方法的值域是什么？
(a)最小-最大规范化
答：[new_min, new_max]
(b)Z分数规范化
答：[(old_min－mean)/σ，(old_max－mean)/σ]
(c)Z分数规范化，使用均值绝对偏差而不是标准差、
答：(－∞，+∞)
(d)小数定标规范化
答：(－1.0,1.0)
3.7使用习题3.3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[0.0,1.0]区间。
答：35-13/70-13=0.3860
(b)使用z分数规范化变换age值35，其中age的标准差为12.94岁。
答：均值为
29.67857
计算得0.4112
(c)使用小数定标规范化变换age值35
答：0.35
(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：我更喜欢用z分数规范化，因为z分数不受离群点影响
3.9假设12个销售价格记录已经排序，如下所示：
5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215
使用如下个方法将它们划分成三个箱。
(a)等频（等深）划分
箱1:5，10，11,，13
箱2：15，35，50，55
箱3：72，92，204，215
(b)等宽划分
箱1：5,10,11,13,15,35,50
箱2:55,72,92
箱3:204,215。