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 symmetric
measure?
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。)
d
e 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。因此总
规则的数量是602。
(b)什么是频繁项集的最大大小,可以提取
(假设用来> 0)?
答:因为最长的事务包含4项,最大
频繁项集的大小是4。
(c)编写一个表达式最大数量的大小3项集,
可以源自这个数据集。
答:
(d)找到itemset(大小为2或更大),拥有最大的支持。答:{面包、黄油}。
(e)找到一双项目,a和b,这样的规则{一}−→{ b }和{ b }−→{一}有同样的信心。
答:(啤酒,饼干)或(面包、黄油)。
比例的频繁项集= 16/32 = 50.0%(包括null 设置)。
修剪比率的比例是N的总数量的项目集。因为的计数N = 11,因此修剪比例是11/32 = 34.4%。
误警率的比值我总数量的项目集。因为计数的我= 5,因此误警率是5/32 = 15.6%。
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 symmetric
measure? 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。) d e 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）
介绍数据挖掘 教师的解决方案手册 陈甘美华Pang-Ning Michael教授 Vipin Kumar 版权所有2006年Pearson Addison-Wesley。保留所有权利。
内容。 1 Introduction 5 2 Data 5 3 Exploring Data 19 4 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model24 Evaluation 24 5 Classification: Alternative Techniques 44 6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 71 7 Association Analysis: Advanced Concepts 95 8 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 125 9 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms 145 10 Anomaly Detection 153 三
1 介绍 1.讨论是否执行下列每项活动的是一种数据miningtask。 (a)把客户的公司根据他们的性别。否。这是一种简单的数据库查 询。 (b)把客户的公司根据他们的盈利能力。 第这是一种会计计算、应用程序的门限值。然而,预测盈利的一 种新的客户将数据挖掘。 (c)计算的总销售公司。否。这又是简单的会计工作。 (d)排序的学生数据库基于学生的身份证号码。 第再次,这是一种简单的数据库查询。 (e)预测结果丢(公平)的一对骰子。否。既然死是公正的,这是一种 概率的计算。如果死是不公平的,我们需要估计的概率对每个结 果的数据,那么这更象研究的问题数据挖掘。然而,在这种特定的 情况下,要解决这一问题是由数学家很长一段时间前,因此,我们不 认为它是数据挖掘。 (f)预测未来股价的公司使用。historicalrecords 是的。我们将试图创建的模型,可以预测未来的持续价值的股票 价格。这是一例的2 第1章介绍 领域的数据挖掘预测模型。我们可以使用回归分析。这一建模, 尽管研究人员在许多领域已经开发了多种技术来预测时间序列。 (g)监控在患者心率异常。 是的。我们将构建一种型号的正常行为的心率和提高报警当寻 常心的行为发生。这将涉及领域的数据挖掘被称为异常检测。
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。 6. 什么是关联规则挖掘？常见的关联规则挖掘算法有哪些？ 答：关联规则挖掘是发现数据中的关联关系的过程。常见的关联规则挖掘算法 包括Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法通过生成候选项集和剪枝来 挖掘频繁项集和关联规则；FP-Growth算法通过构建FP树来挖掘频繁项集和关联规则。 7. 什么是异常检测？常见的异常检测算法有哪些？ 答：异常检测是识别与其他数据不同的异常数据的过程。常见的异常检测算法 包括基于统计的方法、基于距离的方法和基于密度的方法等。基于统计的方法 通过建立模型来识别异常数据；基于距离的方法通过计算数据点之间的距离来 识别异常数据；基于密度的方法通过计算数据点周围的密度来识别异常数据。8. 什么是预测？常见的预测算法有哪些？ 答：预测是根据已有的数据来预测未来的趋势。常见的预测算法包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析和决策树等。线性回归通过拟合线性模型来进行预测；逻辑回归通过拟合逻辑模型来进行分类预测；时间序列分析通过分析时间序列
数据挖掘导论第六章 中文答案 本页仅作为文档封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
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。 (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 symmetric measure
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。) d e 没有明显关系s1,s2,c1和c2 所以c2有最低的置信度
巩卩卫｝) 趴e ｝) 10 = 0.8 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： Table 6.11. Example of market basket transactions CiisttJincT ID TraiMattion ID [temB Bought 1 0001 {a, d,e} 1 0024 [a t 2 0012 同 2 0031 ｛口心曲：即｝ 3 0015 3 0022 仏吐｝ 4 0029 ｛诃 4 0040 ｛口：以｝ 5 0033 {a, 5 0038 ｛码札电｝ (b) Use the results in part (a) to compute the con fide nee for the associati on rules {b ，d} - {e} and {e} - {b ，d}. Is con fide nee a symmetric measure?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。 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-T 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-T 鱼子酱。这样的规则往往是有趣的
（1如果 C 、重复部分（一）通过将每个客户I D 作为一个市场购物篮。每个 项目应被视为一个二进制变量 一个项目出现在 至少有一个交易购买的顾客，和0否则。） 5 §({&“}) = 7 = 1 ff({fr,-d T e} j = — = 0.8 □ e 没有明显关系s1,s2,c1和c2 3. (a) Wliat 諒 the confidcn
数据挖掘导论期末试题及答案第一部分：试题 问答题 1. 数据挖掘的定义是什么？ 2. 数据挖掘的过程包括哪些步骤？ 3. 请简要解释数据预处理的步骤。 4. 请列举常用的数据挖掘算法。 5. 请解释聚类分析和分类分析的区别。 6. 什么是关联规则挖掘？请给出一个例子。 7. 在数据挖掘过程中，如何评估模型的性能？ 8. 什么是过拟合？如何避免过拟合？ 9. 数据挖掘有哪些应用领域？ 10. 请简要介绍数据挖掘中的隐私保护技术。 编程题 1. 给定一个包含n个整数的列表，请编写Python代码来计算列表中所有数的平均值。 2. 使用Python编写一个函数，接受两个参数n和m，返回一个列表，其中包含从n到m之间所有偶数的平方。
3. 在Python中，定义函数calcBMI(height, weight)，接受一个人的身高（单位：米）和体重（单位：千克），计算并返回该人的BMI指数。 4. 使用Python编写一个函数，接受一个字符串作为参数，返回字符串中每个字符出现的次数。 第二部分：答案 问答题 1. 数据挖掘的定义是从大量的数据中发现先前未知、可理解和实际可用的模式的过程。 2. 数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、特征选择、算法选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。 3. 数据预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 4. 常用的数据挖掘算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、K均值算法和关联规则挖掘算法等。 5. 聚类分析是将数据对象分为不同的组别，而分类分析是根据已有的分类标签对数据对象进行分类。 6. 关联规则挖掘是在大规模数据集中寻找项目之间的有趣关系的过程。例如，购买尿布的人也倾向于购买婴儿食品。
《数据挖掘》教学大纲 一、课程基本性质 1.课程中文名称: 数据挖掘 2.课程英文名称:Data Mining 3.课程类别: 选修课 4.适用专业: 信息管理与信息系统 5.总学时: 33学时 6.总学分: 2 二、本课程在教学计划中的地位、作用和任务 数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术。数据挖掘是数据库研究、开发、和应用最为活跃的分支之一。开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，了解数据挖掘的最新发展、常用的数据挖掘算法、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘在经济管理中的应用。 要求掌握数据挖掘的基本概念、数据的准备、预处理方法和技术、关联规则、决策树、神经网络等分类算法，学习并掌握常用的聚集算法；同时介绍各技术的应用实例及前景，使学生对本课程知识有深入的理论与应用的了解。 三、理论教学内容和教学基本要求 1. 第一章数据挖掘概述 (2学时) 教学内容：介绍数据挖掘的发展过程，典型应用领域和研究发展方向，学习数据挖掘的概念与过程。 教学基本要求：了解数据挖掘的发展过程；掌握数据挖掘的概念和处理过程；了解本课程的主要内容和发展方向。 教学重点、难点：数据挖掘的概念和处理过程。 2. 第二章数据挖掘的数据预处理 (4学时) 教学内容：介绍数据清理（缺失数据、噪声或离异点数据的处理）、数据集成与转换以及数据的约简与降维等内容。 教学基本要求：熟练掌握数据类型、变量、表达式；熟练掌握流程控制语句. 教学重点：数据清理以及约简和降维。 教学难点：数据的约简和降维。
3. 第三章关联分析 (6学时) 教学内容：关联分析的应用背景，Apriori算法的思想。 教学基本要求：熟练掌握Apriori算法；了解Apriori算法的改进算法. 教学重点：关联规则挖掘算法。 教学难点：Apriori算法的实现。 4. 第四章分类 (9学时) 教学内容：学习基本概念，配合实例详细讲解决策树、神经网络和基于统计原理的支撑向量机等分类算法。 教学基本要求：掌握决策树和神经网络分类算法；了解基于统计学理论的SVM算法。 教学重点：决策树和神经网络分类算法。 教学难点：算法思想及实现。 5. 第五章聚类 (6学时) 教学内容：学习聚类的概念、聚类分析的数据类型及主要聚类方法。 教学基本要求：了解聚集分析的概念和意义；掌握相似度的度量方法和常用的聚集算法。 教学重点：相似度的度量方法和基于密度的聚类算法。 教学难点：DBSCAN算法。 6. 第六章文本数据挖掘 (6学时) 教学内容：了解文本数据分析和信息检索技术、掌握基于关键字的关联和文档分类，了解基于Web的数据挖掘方法。 教学基本要求：了解基于关键字的文本分类方法；了解基于Web页面的挖掘方法。 教学重点：半结构化数据挖掘过程。 教学难点：数据提取、文本分类技术。 四、试验教学内容与大纲 无 五、考核方式 考查 六、成绩评定 期末考查成绩占70%，平时成绩占30%。 七、本课程对学生创新能力培养的措施 对学生能力的培养体现在通过本课程设计，使得学生能够具备全局数据环境构建能力，