数据挖掘第七章ppt

(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。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 数据仓库，其中包括包含关系数据、选择关系数据的条件、用于探索的关系数据的属性或 维、关于修复的数据排序和分组。 ?挖掘的数据类型：这种原语指明了所要执行的特定数据挖掘功能，如特征化、区分、关 联、分类、聚类、或演化分析。同样，用户的要求可能更特殊，并可能提供所发现的模式必 须匹配的模版。这些模版或超模式（也被称为超规则）能被用来指导发现过程。 ?背景知识：这种原语允许用户指定已有的关于挖掘领域的知识。这样的知识能被用来指导 知识发现过程，并且评估发现的模式。关于数据中关系的概念分层和用户信念是背景知识的 形式。 ?模式兴趣度度量：这种原语允许用户指定功能，用于从知识中分割不感兴趣的模式，并且 被用来指导挖掘过程，也可评估发现的模式。这样就允许用户限制在挖掘过程返回的不感兴 趣的模式的数量，因为一种数据挖掘系统可能产生大量的模式。兴趣度测量能被指定为简易 性、确定性、适用性、和新颖性的特征。 ?发现模式的可视化：这种原语述及发现的模式应该被显示出来。为了使数据挖掘能有效地

数据挖掘原理与实践蒋盛益版期末复习

第一章 数据挖掘定义 技术层面：数据挖掘就是从大量数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。 商业层面：数据挖掘就是一种商业信息处理技术，其主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。 数据挖掘任务 预测任务 根据其它属性的值预测特定属性的值，如分类、回归、离群点检测。 描述任务 寻找概括数据中潜在联系的模式，如聚类分析、关联分析、演化分析、序列模式挖掘。 (1) 分类(Classification)分析 分类分析，通过分析示例数据库中的数据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，然后用此分类规则对其它数据库中的记录进行分类。 分类分析广泛应用于用户行为分析(受众分析)、风险分析、生物科学等。 (2) 聚类(Clustering)分析 “物以类聚，人以群分”。聚类分析技术试图找出数据集中的共性和差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。 (3) 回归(Regression )分析 回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分析方法。其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。 (4) 关联(Association)分析 关联分析，发现特征之间的相互依赖关系，通常是从给定的数据集中发现频繁出现的模式知识(又称为关联规则)。关联分析广泛用于市场营销、事务分析等领域。 聚类与分类的主要区别 聚类与分类是容易混淆的两个概念，聚类是一种无指导的观察式学习，没有预先定义的类。而分类问题是有指导的示例式学习，预先定义的类。 数据挖掘过程 数据挖掘和知识发现紧密相连。知识发现是从数据中发现有用知识的整个过程 ?知识发现的主要步骤： ?数据清洗。其作用是清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据。 ?数据集成。其作用是将来自多数据源中的相关数据组合到一起。 ?数据转换。其作用是将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式。 ?数据挖掘。其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识。 ?模式评估。其作用是根据一定评估标准从挖掘结果筛选出有意义的相关知识。 ?知识表示。其作用是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识

厦门大学数据挖掘原理及实践课程习题

2013教育部-IBM产学合作专业综合改革项目 厦门大学《数据挖掘原理及实践》课程习题 第4章数据仓库与数据的概念描述 1. 数据仓库的定义是什么? 数据仓库有哪些显著特征? 2. 请简述数据概化的过程和基本方法。 3. 假定数据仓库包含三维: time, doctor, patient, 和两个度量: count和charge, 其中charge是医生对病人一次诊治的收费。 (1) 列举三种流行的数据仓库建模模式。 (2) 使用(1) 列举的模式之一, 画出上面的数据仓库的模式图。 (3) 由基本方体[day, doctor, patient]开始, 为列出2004年每位医生的收费总数, 应当执行哪些OLAP操作。 4. 假定BigUniversity的数据仓库包含如下4维: student, course, semester和instructor；2个度量: count和avg_grade。在最低的概念层(例如: 对于给定的学生. 课程. 学期和教师的组合), 度量avg_grade存放学生的实际课程成绩。在较高的概念层, avg_grade存放给定组合的平均成绩。 (1) 该数据仓库画出雪花型模型图。 (2) 由基本方体[student, course, semester, instructor]开始, 为列出BigUniversity 每个学生的CS课程的平均成绩, 应当使用哪些特殊的OLAP操作。 (3) 如果每维有5层(包含all), 如“student

数据挖掘原理与实践-蒋盛益-答案

习题参考答案 第1 章绪论 1.1 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。 答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的 数据库,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。 ④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。 1.2 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？ 答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态(例如，本科生或研究生)、所修课程，以及他们的GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？答：任务目的是分析课程数据库，那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统，以便查找、提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析 的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。通过特定的例子说明，数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现； 第2 页共27 页 (2) 使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务； (3) 使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索。如大部分搜索了“广外”的人都会继续搜索“信息学院”，那么在搜索“广外”后会提示是否进进一步搜 索“信息学院”。

数据挖掘 主题：第五章作业

本科生实验报告 实验课程数据挖掘 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 学生姓名代星 学生学号201413030317 指导教师 实验地点 实验成绩 二〇一六年11月二〇一六年11月

第五章作业题一 第1章实验内容 在UCI上下载一个用于分类的数据集，使用C4.5算法，设置不同的参数建立两个有指导的学习，记录检验集错误率。使用式（5,9）确定两个模型的检验集错误率是否存在显著差异。 第2章实验目的 对于一个用于分类的数据集，使用C4.5算法，设置不同的参数建立两个有指导的学习，记录检验集错误率。使用式（5,9）确定两个模型的检验集错误率是否存在显著差异，从而学会评估有指导的学习模型。 第3章算法思想 选择具有最大增益率的属性作为分支节点来分类实例数据。 第4章实验过程 4.1数据准备 数据集名为IRIS.xls，选择所有150个实例和5个属性，其中4个属性作为输入属性，第5个属性Iris_type作为输出属性，生成.csv文件，加载到Weka。 4.2 建立模型 使用Weka进行有指导的学习训练，选择C4.5数据挖掘算法，在Weka中名为J48，将test options 设置为 Percentage split ，使用百分比72%，选择Iris_type 作为输出属性。单击Moreoptions按钮，打开Classifier evaluation options 对话框，在Output predictions点击choose选中PlainText。表示将在输入结果中显示作为检验集实力的计算输出。单击Start按钮，执行程序。查看混淆矩

阵，计算错误率为9.5%。 通过分析混淆矩阵，重新设置参数使用百分比66%，重复上述步骤，执行程序，计算错误率为3.9%，较之前有了些许提升。 接下来通过假设检验来比较两个用同样训练集创建的有指导的学习模型。公式如上图所示。其中E1为模型M1的检验集分类错误率；E2为模型M2的检验集分类错误率；q为两个模型分类错误率的平均值，即q=（E1+E2）/2；n1和n2分别是检验集A和B的实例个数；q（1-q）是用E1和E2计算出来的方差值。代入数据可得最后的Z=0.057，如果Z值大于等于1.96，就有95%的把握认为M1和M2的检验集性能差别是显著的。此时算出来的是0.057，就说明两个聚类算法的性能差别不是显著的。 第5章实验结果 1、修改参数前：C4.5数据挖掘算法：

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。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

数据挖掘复习

1、简单描述一下数据挖掘的过程（P9-P10） （1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据 （2）数据集成：将来自多个数据源中的相关数据组合到一起 （3）数据选择：根据数据挖掘的目标选取待处理的数据 （4）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式 （5）数据挖掘：其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识 （6）模式评估：其作用是根据一定评估标数据准，从数据挖掘结果中筛选出有意义的相关知识 （7）知识表示：利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识 从商业应用的角度可以把整个数据挖掘过程描述为三个步骤：首先是数据收集，然后利用数据挖掘相关方法提取出有用的知识，最后以提取出来的知识来辅助相应决策者进行决策。 2、计算均值、中位数、截断均值，并简单说明它们在反应数据中心方面的特点（P24-P25） （1）均值：是描述数据集的最常用的单个度量方法。但通常不是度量数据中心的最好方法。（2）中位数：对于倾斜的（非对称的）数据，中位数是数据中心的一个较好度量 （3）截断均值：均值对极端值很敏感，截断均值可以避免少量极端值影响均值 3、噪声的概念？在数据预处理的时候可以发现并清除噪音数据吗？噪音数据一般有哪些处理方法（P27） 1)噪声是测量变量的随机错误或偏差。噪声是测量误差的随机部分，包含错误或孤立点 值。导致噪声产生的原因有多种，可能是数据收集的设备故障，也可能是数据录入过程中人的疏忽或者数据传输过程中的错误等。 2)可以。数据清理的目的就是试图填充缺失值、去除噪声并识别利群点、纠正数据中的 不一致值。 3)1、分箱：通过考察周围的值来平滑有序数据的值 2、聚类：聚类将类似的值组织成群或簇。落在簇集合之外的值被视为异常值 3、回归：通过回归（线性回归、非线性回归）让数据适合一个函数来平滑数据 4、规范化,MIN-MAX规范化（P29-P30），公式比较难打，举例子吧 最小-最大规范化保持原有数据之间的联系，如果今后的输入落在原始数据值之外，该方法面临“越界错误”。例如，假定电信客户的年龄属性（year）的最小值和最大值分别为10岁和83岁。用最小-最大规范化将年龄属性映射到区间[0,1],那么year值52岁将变换为(52-10)/(83-10) = 0.583 5、举例说明什么是分类挖掘任务（第三章） 分类是数据挖掘的中的主要分析手段，其任务是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于预测未知样本的类标号，把类标号未知的样本映射到某个预先给定的类标号中。例如，预测某个病人的病情为“癌症”或“非癌症”，这里的“癌症”和“非癌症”是预先给定的类标号。 6、举例说明什么是聚类挖掘任务。（第四章） 聚类是将数据划分为相似对象组的过程，使得同一组中对象相似度最大而不同组中对象相似度最小。如电子商务网站中的客户群划分。根据客户的个人信息、消费习惯、浏览行为等

数据挖掘基础知识

数据挖掘基础知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 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。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4. 预测(predication) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 5. 时序模式(time-series pattern) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 6. 偏差分析(deviation) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

《数据挖掘：你必须知道的32个经典案例》

第五章 经典的机器学习案例 机器学习是一门成熟的学科，它所能解决的问题涵盖多种行业。本章介绍了四种经典的机器学习算法，它们所关心的重点在于机器学习是如何将统计学和数据挖掘连接起来的。通过学习本章，读者可以见识到机器学习的特殊魅力，并明白机器学习与其他学科的异同。使读者可以熟练地应用机器学习算法来解决实际问题是本章的目标。 5.1 机器学习综述 在正式开始了解机器学习之前，我们首先要搞清楚这样一个问题：世界上是不是所有的问题都可以使用一行一行清楚无误的代码解决？举个例子，倘若我们想让一个机器人完成出门去超市买菜并回家这一任务，我们能不能在程序里详详细细地把机器人所有可能遇到的情况以及对策都写下来，好让机器人一条一条按着执行？ 答案是“很难”。机器人在路上可能遭遇塑料袋儿、石头、跑动的儿童等障碍物，在超市可能遇到菜卖完了、菜篮挪动了位置等问题，把这些问题全部罗列出来是不太可能的，因此我们就难以使用硬性的、固定的程序来命令机器人完成这件事，我们需要的是一种灵活的、可以变化的程序。就像你去买菜时不用你妈告诉你路上看见有人打架要躲开，你就知道要躲开一样（即便你以前从来没有遇见过这种情况），我们希望机器人也可以根据经验学习到正确的做法，而不是必须依赖程序员一条一条地输入“IF……THEN……”。 美国人塞缪尔设计的下棋程序是另一个的经典机器学习算法。塞缪尔设计了一个可以依靠经验积累概率知识的下棋程序，一开始这个程序毫无章法，但四年以后，它就能够打败塞缪尔了，又过了三年，它战胜了美国的围棋冠军。这个下棋程序进步的方式和人类学习下棋的过程非常类似，如何让机器像人类一样学习，正是机器学习关心的事情。 不难想象，机器学习是一门多领域交叉的学科，它主要依赖统计学、概率论、逼近论等数学学科，同时也依赖算法复杂度、编译原理等计算机学科。通俗的说，机器学习首先将统计学得到的统计理论拿来进一步研究，然后改造成适合编译成程序的机器学习算法，最终才会应用到实际中。但机器学习和统计学仍有不同的地方，这种差异主要在于统计学关心理论是否完美，而机器学习关心实际效果是否良好。同时，机器学习侧重于归纳和总结，而不是演绎。 机器学习将统计学的研究理论改造成能够移植在机器上的算法，数据挖掘将机器学习的成果直接拿来使用。从这一意义上来说，机器学习是统计学和数据挖掘之间的桥梁。机器学习也是人工智能的核心，机器学习算法普遍应用于人工智能的各个领域。此外，机器学习和模式识别具有并列的关系，它们一个注重模仿人类的学习方式，一个注重模仿人类认识世界的方式。因此机器学习、数据挖掘、人工智能和模式识别等本来就属于一个不可分的整体，离开其他学科的支持，任何学科都难以独立生存下去。 本章介绍了语义搜索、顺序分析、文本分析和协同过滤这四种经典的机器学习算法，它们不仅理论完善，同时也具有广泛的应用。通过本章的学习，读者将看到机器学习在各行各业中的神奇作用以及广阔前景，并学会如何使用机器学习算法来解决实际问题。

(会议管理)数据挖掘主要会议

一流的：数据库三大顶级会议SIGMOD，VLDB，ICDE，数据挖掘KDD，实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR；数据库的理论会议PODS，但它是理论的会议所以和咱们就不大相关了 二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，还有ECML欧洲的机器学习会议（这个应该是1.5档的，比一般的二流好），这些会也不好中，中了也会会觉得不一定爽，你可能觉得再以努力就上一流了，哈哈。还有一些会，俺就懒得列了！ 下面是很早以前AI版的一个帖子，写得还不错，看看吧，哈哈———————————————————————————————————— 有些人的工作很原创，每年总有一些很新颖的东西。有的人文章很多，但主要都是ｆｏｌｌｏｗ别人的工作。Ｄａｔａｂａｓｅ领域有不少ｐａｐｅｒｍａｃｈｉｎｅ。有的地方，整个ｇｒｏｕｐ就是一个大的ｐａｐｅｒｍａｃｈｉｎｅ。 个人感觉数据库研究者倾向于把数据挖掘看作一个数据库的子领域，因而对数据挖掘的会议rating较低。然而对其他背景的人而言，数据挖掘是相对独立的一个新兴领域，因而对其会 议rating比较高。 SIGMOD：97分，数据库的最高会议，涉及范围广泛，稍偏应用（因为理论文章有PODS）。没 说的，景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review，而且有rebuttal procedur e，可谓独树一帜，与众不同。 VLDB：95分，非常好的数据库会议。与SIGMOD类似，涉及范围广泛，稍偏应用。 从文章的质量来说，SIGMOD和VLDB难分伯仲，没有说谁比谁更高。他们的范围也几乎一样。不少牛人都认为，今年的rebuttal procedure其实并不怎么成功。投稿太多，很难做到每一 篇都公平公正。很多rebuttal没人看。 double-blind是把双刃剑。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿，有的还真进去了。 反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。

信息分析与数据挖掘理论

第〇节课程概述 1. 基本内容 1-1信息分析理论 教材前三章：绪论（信息分析的内涵、领域、方法论、信息分析职业人员的理想素质结构、产生与发展）、信息分析的工作框架（选题与规划、信息收集、整理与评价、信息分析的六个步骤）、信息分析建模（模型与模型方法、信息分析建模的一般过程、定性模型、定量模型）。 1-2信息分析方法 主要介绍几种常用的定量方法（相关分析与回归分析、时间序列分析、马尔可夫分析等）、定性方法（德尔菲方法）及定性定量相结合的方法（数据包络分析、层次分析法等）。 1-3信息分析技术 对常用的分析软件做简单介绍：SPSS软件、DEA计算软件等。

2. 参考书目 2-1 信息分析 沙勇忠、牛春华等，信息分析，科学出版社，2009年第一版。 2-2 计量经济学 古扎拉蒂，计量经济学（第三版），中国人民大学出版社，2000年林少宫翻译第一版。 2-3 运筹学 魏权龄、胡显佑，运筹学基础教材，中国人民大学出版社，2008年第二版。 3. 考核要求、方式 4-1 期末考试：闭卷，重点考察信息分析方法特别是计量方法、时间序列方法、层次分析 方法、DEA 方法的理解与应用。 4-2 平时考核：出勤、作业（含信息分析全程的课程论文）。平时点名5次，全缺者取消 考试资格。 4-3 总评成绩：期末卷面成绩70%?＋出勤20%?＋作业10%?。

第一节绪论 1. 信息分析的内涵 1-1信息分析的概念：是情报研究范围的扩展和社会信息化发展的结果，是针对特定的需求，对信息进行深度分析和加工，提供有用的信息与情报。信息分析的本质是将信息转换为情报。 过程阐述一： 过程阐述二： 1-2信息分析与相关研究的关系 A. 信息分析与科学研究：信息分析是一种面向应用的科学研究，是科学研究的前提 或基础；两者研究对象不同、研究目的不同、研究功用不同、研究性质不同。

数据挖掘作业答案

数据挖掘作业题目+答案 华理计算机专业选修课 第二章： 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age值如下（按递增序）：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. 分别用按箱平均值和边界值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度为3. 使用最小-最大规范化，将age值35转换到[0.0,1.0]区间 使用z-Score规范化转换age值35 ，其中age的标准差为12.94年。 使用小数定标规范化转换age值35。 画一个宽度为10的等宽直斱图。 该数据的均值是什么？中位数是什么？ 该数据的众数是什么？讨论数据的峰（即双峰，三峰等） 数据的中列数是什么？ （粗略地）找出数据的第一个四分位数（Q1 ）和第三个四分位数（Q3 ） 给出数据的五数概括 画出数据的盒图 第三章 假定数据仓库包含三个维：time doctor和patient ；两个度量：count和charge；其中charge是医生对病人一次诊治的收费。 画出该数据仓库的星型模式图。 由基本方体[day, doctor, patient]开始，为列出2004年每位医生的收费总数，应当执行哪些OLAP操作。 如果每维有4层（包括all ），该立方体包含多少方体（包括基本方体和顶点方体）？ 第五章 数据库有4个事务。设min_sup=60%,min_conf=80% TID Itmes_bought T100 {K,A,D,B} T200 {D,A,C,E,B} T300 {C,A,B,E} T400 {B,A,D} 分别使用Apriori和FP-增长算法找出频繁项集。 列出所有的强关联规则（带支持度s和置信度c ），它们不下面的元规则匹配，其中，X是代表顼客的变量，itmei是表示项的变量（例如：A、B等）

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第五章

第五章作业 1．数据仓库的两类用户有什么本质的不同？P96 数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者。 信息使用者是使用数据仓库的大量用户，信息使用者以一种可以预测的、重复性的方式使用数据仓库平台。探索者完全不同于信息使用者，他们有一个完全不可预测的、非重复性的数据使用模式。 2．数据仓库的信息使用者与数据库的信息使用者有什么不同？ 数据库的信息使用者主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库的信息使用者关心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。 3. 1非规格化 规范化的作用是产生一种完全没有数据冗余的设计方法。 但是，有时在数据仓库设计中引入一些有限的数据冗余来提高数据访问效果。 2创建数据阵列 创建数据阵列，将相关类型的数据(如：1月、2月、3月等月份中的数据)存储在一起，提高访问效果。 3预连接表格 一个公用键和共同使用的数据将表格合并在一起。 共享一个公用键，可以将多个表格合并到一个物理表格中。这样做可以很大程度的提高数据访问效率。 4预聚集数据 根据“滚动概括”结构来组织数据。 当数据被输入到数据仓库中时，以每小时为基础存储数据。在这一天结束时，以每天为基础存储累加每小时的数据。在一周结束时，以每周为基础存储累加每天的数据。月末时，则以每月为基础存储累加每周的数据。 5聚类数据 将不同类型的数据记录放置在相同的物理位置。这为用户查看这些记录，可以在同一地点找到它们，提高查询效率。 6压缩数据 压缩可以使可读取的数据量极大。 定期净化数据 定期删除数据仓库中不需要的数据，可以为每个用户提高性能。 7合并查询 如果查询定期发生，那么可以通过把这些查询合并到同一个表格中，从而节省大量资源。 4. 增加一些数据冗余，相当于增加了某些相同的数据，这些数据往往是我们很需要的或者是经常被使用的，由于这些数据所占总量的比例增加，所以被访问的概率增加，从而减少了查询时间，提高了查询速度。

数据挖掘复习题

第一章 1.数据挖掘的定义？ 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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。 2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？ 关系数据库 数据仓库 事务数据库 高级数据 3.数据挖掘的常用方法？ 聚类分析 决策树 人工神经网络 粗糙集 关联规则挖掘 统计分析 4.数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？ 5.数据挖掘与数据仓库的关系？（联系和区别） 联系： 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源； 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台； 数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便； 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持； 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求； 数据挖掘为数据仓库提供了广泛的技术支持。 区别： 数据仓库是存数据，数据挖掘是用数据。 第二章 1.数据仓库的定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策制定过程 2.数据仓库数据的四大基本特征： 面向主题的 集成的 不可更新的 随时间变化的 3.数据仓库体系结构有3个独立的数据层次：

信息获取层、信息存储层、信息传递层 4.粒度的定义？它对数据仓库有什么影响？ （1）是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类就越多； (2) 影响存放在数据仓库中的数据量大小； 影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.在数据仓库中，数据按照粒度从小到大可分为死哥级别： 早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。 6.数据分割的标准：可按日期、地域、业务领域、或按多个分割标准的组合，但一般包括日期项。 7.数据仓库设计中，一般存在着三级数据模型：概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 8.数据仓库涉及步骤 概念模型设计、技术准备工作、逻辑模型设计、物理模型设计、数据仓库的生成、数据仓库的使用和维护 9.数据装入时，并不是一次就将准备装入的数据全部装入数据仓库，而是按照逻辑模型设计中所确定和分析的主题域，先装入并生成某一主题域。 10.建立数据仓库的步骤并不是一成不变的，但最终应该满足用户的分析需求。 第三章 1.联机事务处理与联机分析处理的区别？ 联机事务处理(On-Line Transaction Processing，OLTP) 作为数据管理手段，主要用于事务处理，但它对分析处理一直不能令人满意。 联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP) 是决策支持系统的有机组成部分，利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析操作，并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策分析人员。 2．OLAP的主要特征 快速性、可分析性、多维性、信息性。 3. 钻取Drill/Roll up , Drill down 改变维的层次，变换分析的粒度。 分向上钻取和向下钻取。 向上钻取：在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数。 向下钻取：从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 4.ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多为数据结构组织的OLAP实现。 5.OLAP根据其数据存储格式可分为三类： 关系OLAP、多维OLAP、混合OLAP 6．雪花型模式是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余 的数据。 7.OLAP的衡量标准 （1）透明性准则 OLAP在体系结构中的位置和数据源对用户是透明的。 （2）动态的稀疏矩阵处理准则 对任意给定的稀疏矩阵，存在且仅存在一个最优的物理视图； （3）维的等同性准则 每一数据维在数据结构和操作能力上都是等同的。