Part II Data Mining
Outline
The Concept of Data Mining(数据挖掘概念) Architecture of a Typical Data Mining System (数据挖掘系统结构)
What can be Mined? (能挖掘什么？)
Major Issues(主要问题)in Data Mining
Data Cleaning(数据清理)
3What Is Data Mining?
Data mining is the process of discovering interesting knowledge from large amounts of data. (数据挖掘是从大量数据中发现有趣知识的过程) The main difference that separates information retrieval apart from data mining is their goals. (数据挖掘和信息检索的主要差别在于他们的目标) Information retrieval is to help users search for documents or data that satisfy their information needs(信息检索帮用户寻找他们需要的文档/数据)e.g. Find customers who have purchased more than $10,000 in the last month .
(查找上个月购物量超过1万美元的客户)
Data mining discovers useful knowledge by analyzing data correlations using sophisticated data mining techniques(数据挖掘用复杂技术分析…)e.g. Find all items which are frequently purchased with milk .
(查找经常和牛奶被购买的商品)
A KDD Process (1) Some people view data mining as synonymous
5A KDD Process (2)
Learning the application domain (学习应用领域相关知识):
Relevant knowledge & goals of application (相关知识和目标)
Creating a target data set (建立目标数据集) Data selection, Data cleaning and preprocessing (预处理)
Choosing functions of data mining (选择数据挖掘功能)
Summarization, classification, association, clustering , etc.
Choosing the mining algorithm(s) (选择挖掘算法)
Data mining (进行数据挖掘): search for patterns of interest Pattern evaluation and knowledge presentation (模式评估和知识表示)
Removing redundant patterns, visualization, transformation, etc.Present results to user in meaningful manner.
Use of discovered knowledge (使用所发现的知识)
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Concept/class description (概念/类描述)
Characterization(特征): provide a summarization of the given data set Comparison(区分): mine distinguishing characteristics(挖掘区别特征)that differentiate a target class from comparable contrasting classes. Association rules (correlation and causality)(关联规则)
Association rules are of the form(这种形式的规则): X ?Y,
Examples: contains(T, “computer”) ?contains(T, “software”)
[support = 1%, confidence = 50%]
age(X, “20..29”) ∧income(X, “20..29K ”) ?buys(X, “PC ”)
[support = 2%, confidence = 60%]
Classification and Prediction (分类和预测)
Find models that describe and distinguish classes for future prediction.What kinds of patterns can be mined?(1)
What kinds of patterns can be mined?(2)
Cluster(聚类)
Group data to form some classes(将数据聚合成一些类)
Principle: maximizing the intra-class similarity and minimizing the interclass similarity (原则: 最大化类内相似度，最小化类间相似度) Outlier analysis: objects that do not comply with the general behavior / data model. (局外者分析: 发现与一般行为或数据模型不一致的对象) Trend and evolution analysis (趋势和演变分析)
Sequential pattern mining(序列模式挖掘)
Regression analysis(回归分析)
Periodicity analysis(周期分析)
Similarity-based analysis(基于相似度分析)
What kinds of patterns can be mined?(3)
In the context of text and Web mining, the knowledge also includes: (在文本挖掘或web挖掘中还可以发现)
Word association (术语关联)
Web resource discovery (WEB资源发现)
News Event (新闻事件)
Browsing behavior (浏览行为)
Online communities (网上社团)
Mining Web link structures to identify authoritative Web pages finding spam sites (发现垃圾网站)
Opinion Mining (观点挖掘)
…
10Major Issues in Data Mining (1)
Mining methodology(挖掘方法)and user interaction
Mining different kinds of knowledge in DBs (从DB 挖掘不同类型知识) Interactive mining of knowledge at multiple levels of abstraction (在多个抽象层上交互挖掘知识)
Incorporation of background knowledge (结合背景知识)
Data mining query languages (数据挖掘查询语言)
Presentation and visualization of data mining results(结果可视化表示) Handling noise and incomplete data (处理噪音和不完全数据)
Pattern evaluation (模式评估)
Performance and scalability (性能和可伸缩性) Efficiency(有效性)and scalability(可伸缩性)of data mining algorithms
Parallel(并行), distributed(分布) & incremental(增量)mining methods
Major Issues in Data Mining (2)
Issues relating to the diversity of data types (数据多样性相关问题) Handling relational and complex types of data (关系和复杂类型数据) Mining information from heterogeneous databases and www(异质异构) Issues related to applications (应用相关的问题)
Application of discovered knowledge (所发现知识的应用)
Domain-specific data mining tools (面向特定领域的挖掘工具)
Intelligent query answering (智能问答)
Process control(过程控制)and decision making(决策制定) Integration of the discovered knowledge with existing knowledge:
A knowledge fusion problem (知识融合)
Protection of data security(数据安全), integrity(完整性), and privacy
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Cultures
Databases: concentrate on large-scale (non-main-memory) data.(数据库：关注大规模数据)
To a database person, data-mining is an extreme form of analytic processing. Result is the data that answers the query.
(对数据库工作者而言数据挖掘是一种分析处理, 其结果就是问题答案) AI (machine-learning): concentrate on complex methods, small data.(人工智能(机器学习)：关注复杂方法，小数据)
Statistics: concentrate on models. (统计：关注模型.)
To a statistician, data-mining is the inference of models. Result is the parameters of the model (数据挖掘是模型推论, 其结果是一些模型参数)e.g. Given a billion numbers, a statistician might fit the billion points to the best Gaussian distribution and report the mean and standard deviation.
Data Cleaning (1)
Data Preprocessing(数据预处理):
Cleaning, integration, transformation, reduction, discretization(离散化) Why data cleaning? (为什么要清理数据？)
--No quality data, no quality mining results! Garbage in, Garbage out!
Measure of data quality (数据质量的度量标准)
Accuracy (正确性)
Completeness (完整性)
Consistency(一致)
Timeliness(适时)
Believability(可信)
Interpretability(可解释性)
Accessibility(可存取性)
14Data Cleaning (2)
Data in the real world is dirty
Incomplete (不完全)：Lacking some attribute values (缺少一些属性值)Lacking certain interest attributes /containing only aggregate data
(缺少某些有用属性或只包含聚集数据)
Noisy(有噪音): containing errors or outliers(包含错误或异常) Inconsistent: containing discrepancies in codes or names
(不一致: 编码或名称存在差异)
Major tasks in data cleaning (数据清理的主要任务)
Fill in missing values (补上缺少的值)
Identify outliers(识别出异常值)and smooth out noisy data(消除噪音)
Correct inconsistent data(校正不一致数据)Resolve redundancy caused by data integration (消除集成产生的冗余)
15Data Cleaning (3)
Handle missing values (处理缺值问题) Ignore the tuple (忽略该元组) Fill in the missing value manually (人工填补) Use a global constant to fill in the missing value (用全局常量填补) Use the attribute mean to fill in the missing value (该属性平均值填补) Use the attribute mean for all samples belonging to the same class to fill in the missing value (用同类的属性平均值填补) Use the most probable value(最大可能的值)to fill in the missing value Identify outliers and smooth out noisy data(识别异常值和消除噪音)
Binning method (分箱方法):
First sort data and partition into bins (先排序、分箱)
Then one can smooth by bin means, smooth by bin median, smooth by bin boundaries, etc.
Data Cleaning (4)
Example: Sorted data: 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 Partition into (equi-depth) bins (分成等深的箱): -Bin 1: 4, 8, 9, 15
-Bin 2: 21, 21, 24, 25
-Bin 3: 26, 28, 29, 34
Smoothing by bin means (用平均值平滑):
-Bin 1: 9, 9, 9, 9
-Bin 2: 23, 23, 23, 23
-Bin 3: 29, 29, 29, 29
Smoothing by bin boundaries (用边界值平滑):
-Bin 1: 4, 4, 4, 15
-Bin 2: 21, 21, 25, 25
Clustering (
如有你有帮助，请购买下载，谢谢！ 数据挖掘 Data Mining 第一部 Data Mining的觀念............... 错误！未定义书签。 第一章何謂Data Mining ..................................................... 错误！未定义书签。 第二章Data Mining運用的理論與實際應用功能............. 错误！未定义书签。 第三章Data Mining與統計分析有何不同......................... 错误！未定义书签。 第四章完整的Data Mining有哪些步驟............................ 错误！未定义书签。 第五章CRISP-DM ............................................................... 错误！未定义书签。 第六章Data Mining、Data Warehousing、OLAP三者關係為何. 错误！未定义书签。 第七章Data Mining在CRM中扮演的角色為何.............. 错误！未定义书签。 第八章Data Mining 與Web Mining有何不同................. 错误！未定义书签。 第九章Data Mining 的功能................................................ 错误！未定义书签。 第十章Data Mining應用於各領域的情形......................... 错误！未定义书签。 第十一章Data Mining的分析工具..................................... 错误！未定义书签。第二部多變量分析....................... 错误！未定义书签。 第一章主成分分析(Principal Component Analysis) ........... 错误！未定义书签。 第二章因素分析(Factor Analysis) ...................................... 错误！未定义书签。 第三章判別分析法(Discriminant Analysis) ........................ 错误！未定义书签。 第四章集群分析法(Cluster Analysis) ................................. 错误！未定义书签。 第五章典型相關分析(Canonical Correlation Analysis) ..... 错误！未定义书签。 第六章路徑分析(Path Analysis) .......................................... 错误！未定义书签。 第七章迴歸分析 .................................................................. 错误！未定义书签。 第一節何謂迴歸分析 .................................................. 错误！未定义书签。 第二節簡單線性迴歸模式 .......................................... 错误！未定义书签。 第三節羅吉斯迴歸模式(Logistic Regression) ............ 错误！未定义书签。第三部改良的Data Mining理論技術....... 错误！未定义书签。 第一章類神經網路(Artificial Neural Network, ANN) ....... 错误！未定义书签。 0页
前端如何搞定数据结构与算法(先导篇) 「观感度：?」 「口味：锅包肉」 「烹饪时间：20min」 本文已收录在Github? 为什么要学习数据结构与算法？ 在0202年的今天，由于每天被无数的信息轰炸，大多数人已经变得越来越浮躁了，并且丧失了独立思考的能力。 你可能会经常听到这样的感慨： 技术人究竟能走多远？我遇到了天花板 35岁的程序员要如何面对中年危机？ 技术更新太快，好累，学不动了 然后，你也变得焦虑起来。那你有没有静下心来想过，如何才能抵御年龄增长并且使自己增值呢？ 无非是终身学习，持续修炼自己的内功。内功也就是基础知识和核心概念，这些轰轰烈烈发展的技术本质，其实都是基础知识，也就是我们在大学里学过的基础课-程。 操作系统 计算机组成原理 计算机网络 编译原理
设计模式 数据结构与算法 这也就是为什么越靠谱的面试官越注重你基础知识的掌握程度，为什么越牛的的企业越重视你的算法能力。因为当你拥有了这些，你已经比大多数人优秀了。你的天花板由你自己来决定，大家口中的中年危机可能并不会成为你的危机。新技术来临时，你对它的本质会看得更加透彻，学起来会一通百通。这样的人才，公司培养你也会花费更少的成本。 (不过，一辈子做个开开心心的 CRUD Boy 也是一种选择。) 数据结构与算法之间的关系 Rob Pikes 5 Rules of Programming中的第五条是这样说的： Data dominates. If youve chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident. Data structures, not algorithms, are central to programming. 数据占主导。如果您选择了正确的数据结构并组织得当，那么这些算法几乎总是不言而喻的。数据结构而非算法是编程的核心。 瑞士计算机科学家，Algol W，Modula，Oberon 和 Pascal 语言的设计师 Niklaus Emil Wirth 写过一本非常经典的书《Algorithms + Data Structures = Programs》，即算法 + 数据结构 = 程序。 我们可以得出结论，数据结构与算法之间是相辅相成的关系。数据结构服务于算法，算法作用于特定的数据结构之上。 数据结构与算法好难，怎么学？
《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序，特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法，最终选择哪一个好呢？这涉及如何评价一个算法好坏的问题，算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较，也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中，应根据具体情况悬着适当的算法。一般的，对于反复使用的程序，应选取时间短的算法；对于涉及数据量较大，存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法（插入排序，选择排序，交换排序，归并排序和基数排序）的基本思想，排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明，表格对比，例子阐述等方面加以比较和总结，通过在参加数据的规模，记录说带的信息量大小，对排序稳定的要求，关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较，得出它们的优缺点和不足，从而加深了对它们的认识和了解，进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。
1.五种排序算法的实例： 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路：将数组分为无序区和有序区两个区，然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去，最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点：设立哨兵，作为临时存储和判断数组边界之用。 实现： Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i
Data Mining:Statistics and More? David J.H AND Data mining is a new discipline lying at the interface of statistics,database technology,pattern recognition,machine learning,and other areas.It is concerned with the secondary analysis of large databases in order to?nd previously un-suspected relationships which are of interest or value to the database owners.New problems arise,partly as a con-sequence of the sheer size of the data sets involved,and partly because of issues of pattern matching.However,since statistics provides the intellectual glue underlying the e?ort, it is important for statisticians to become involved.There are very real opportunities for statisticians to make signi?-cant contributions. KEY WORDS:Databases;Exploratory data analysis; Knowledge discovery. 1.DEFINITION AND OBJECTIVES The term data mining is not new to statisticians.It is a term synonymous with data dredging or?shing and has been used to describe the process of trawling through data in the hope of identifying patterns.It has a derogatory con-notation because a su?ciently exhaustive search will cer-tainly throw up patterns of some kind—by de?nition data that are not simply uniform have di?erences which can be interpreted as patterns.The trouble is that many of these “patterns”will simply be a product of random?uctuations, and will not represent any underlying structure.The object of data analysis is not to model the?eeting random pat-terns of the moment,but to model the underlying structures which give rise to consistent and replicable patterns.To statisticians,then,the term data mining conveys the sense of naive hope vainly struggling against the cold realities of chance. To other researchers,however,the term is seen in a much more positive light.Stimulated by progress in computer technology and electronic data acquisition,recent decades have seen the growth of huge databases,in?elds ranging from supermarket sales and banking,through astronomy, particle physics,chemistry,and medicine,to o?cial and governmental statistics.These databases are viewed as a re-source.It is certain that there is much valuable information in them,information that has not been tapped,and data min-ing is regarded as providing a set of tools by which that in-formation may be extracted.Looked at in this positive light, it is hardly surprising that the commercial,industrial,and David J.Hand is Professor of Statistics,Department of Statistics,The Open University,Milton Keynes,MK76AA,United Kingdom(E-mail: d.j.hand@https://www.doczj.com/doc/972870732.html,).economic possibilities inherent in the notion of extracting information from these large masses of data have attracted considerable interest.The interest in the?eld is demon-strated by the fact that the Third International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,held in1997, attracted around700participants. Super?cially,of course,what we are describing here is nothing but exploratory data analysis,an activity which has been carried out since data were?rst analyzed and which achieved greater respectability through the work of John Tukey.But there is a di?erence,and it is this di?erence that explains why statisticians have been slow to latch on to the opportunities.This di?erence is the sheer size of the data sets now available.Statisticians have typically not con-cerned themselves with data sets containing many millions or even billions of records.Moreover,special storage and manipulation techniques are required to handle data collec-tions of this size—and the database technology which has grown up to handle them has been developed by entirely di?erent intellectual communities from statisticians. It is probably no exaggeration to say that most statis-ticians are concerned with primary data analysis.That is, the data are collected with a particular question or set of questions in mind.Indeed,entire subdisciplines,such as ex-perimental design and survey design,have grown up to fa-cilitate the e?cient collection of data so as to answer the given questions.Data mining,on the other hand,is entirely concerned with secondary data analysis.In fact we might de?ne data mining as the process of secondary analysis of large databases aimed at?nding unsuspected relationships which are of interest or value to the database owners.We see from this that data mining is very much an inductive exercise,as opposed to the hypothetico-deductive approach often seen as the paradigm for how modern science pro-gresses(Hand in press). Statistics as a discipline has a poor record for timely recognition of important ideas.A common pattern is that a new idea will be launched by researchers in some other dis-cipline,will attract considerable interest(with its promise often being subjected to excessive media hype—which can sometimes result in a backlash),and only then will statis-ticians become involved.By which time,of course,the intellectual proprietorship—not to mention large research grants—has gone elsewhere.Examples of this include work on pattern recognition,expert systems,genetic algorithms, neural networks,and machine learning.All of these might legitimately be regarded as subdisciplines of statistics,but they are not generally so regarded.Of course,statisticians have later made very signi?cant advances in all of these ?elds,but the fact that the perceived natural home of these areas lies not in statistics but in other areas is demonstrated 112The American Statistician,May1998Vol.52,No.2c 1998American Statistical Association
数据结构例题（及答案） 项目一习题(答案) 一选择题 1. 算法的计算量的大小称为计算的(B )。 A( 效率 B. 复杂性 C. 现实性 D. 难度 2.算法的时间复杂度取决于(C ) A(问题的规模 B. 待处理数据的初态 C. A和B 3(从逻辑上可以把数据结构分为(C )两大类。 A(动态结构、静态结构 B(顺序结构、链式结构 C(线性结构、非线性结构 D(初等结构、构造型结构 4(连续存储设计时，存储单元的地址(A )。 A(一定连续 B(一定不连续 C(不一定连续 D(部分连续，部分不连续 5. 以下属于逻辑结构的是(C )。 A(顺序表 B. 哈希表 C.有序表 D. 单链表 二、判断题 1. 数据元素是数据的最小单位。(×) 2. 记录是数据处理的最小单位。(×) 3. 数据的逻辑结构是指数据的各数据项之间的逻辑关系;(×) 4(程序一定是算法。(×) 5. 在顺序存储结构中，有时也存储数据结构中元素之间的关系。(×) 6. 顺序存储方式的优点是存储密度大，且插入、删除运算效率高。(×) 7. 数据结构的基本操作的设置的最重要的准则是，实现应用程序与存储结构的独立。(?)
8. 数据的逻辑结构说明数据元素之间的顺序关系,它依赖于计算机的储存结构. (×) 三、填空 1(数据的物理结构包括数据元素的表示和数据元素间关系的表示。 2. 对于给定的n个元素,可以构造出的逻辑结构有集合，线性结构，树形 结构，图状结构或网状结构四种。 3(数据的逻辑结构是指数据的组织形式，即数据元素之间逻辑关系的总体。而 逻辑关系是指数据元素之间的关联方式或称“邻接关系”。 4(一个数据结构在计算机中表示(又称映像) 称为存储结构。 5(抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性，而与在计算机内部如何表 示和实现无关，即不论其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变，都不影响 其外部使用。 6(数据结构中评价算法的两个重要指标是算法的时间复杂度和空间复杂度。 7. 数据结构是研讨数据的逻辑结构和物理结构，以及它们之间的相互 关系，并对与这种结构定义相应的操作(运算)，设计出相应的算法。 ( 一个算法具有5个特性: 有穷性、确定性、可行性，有零个或多个输入、 有一个或多个输8 出。 四、应用题 1. 1. 数据结构是一门研究什么内容的学科, 答:数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象 及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科 2. 2. 数据元素之间的关系在计算机中有几种表示方法,各有什么特点, 答:四 种表示方法
常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，究竟各有什么特点呢？本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序，直接插入排序，简单选择排序，快速排序，堆排序，针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象：D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={〈ai-1，ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作： InitList(n) 操作结果：构造一个长度为n，元素值依次为1，2，…，n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果：随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果：进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果：进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果：进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果：进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果：进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果：依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析.
详细设计 1、起泡排序 算法：核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key 《数据结构与算法》复习题 选择题 1．在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分为 C 。 A．动态结构和静态结构 B．紧凑结构和非紧凑结构 C．线性结构和非线性结构 D．内部结构和外部结构 2．数据结构在计算机内存中的表示是指 A 。 A．数据的存储结构 B．数据结构 C．数据的逻辑结构 D．数据元素之间的关系 3．在数据结构中，与所使用的计算机无关的是数据的 A 结构。 A．逻辑 B．存储 C．逻辑和存储 D．物理 4．在存储数据时，通常不仅要存储各数据元素的值，而且还要存储 C 。A．数据的处理方法 B．数据元素的类型 C．数据元素之间的关系 D．数据的存储方法 5．在决定选取何种存储结构时，一般不考虑 A 。 A．各结点的值如何 B．结点个数的多少 C．对数据有哪些运算 D．所用的编程语言实现这种结构是否方便。 6．以下说法正确的是 D 。 A．数据项是数据的基本单位 B．数据元素是数据的最小单位 C．数据结构是带结构的数据项的集合 D．一些表面上很不相同的数据可以有相同的逻辑结构 7．算法分析的目的是 C ，算法分析的两个主要方面是 A 。（1）A．找出数据结构的合理性 B．研究算法中的输入和输出的关系C．分析算法的效率以求改进 C．分析算法的易读性和文档性（2）A．空间复杂度和时间复杂度 B．正确性和简明性 C．可读性和文档性 D．数据复杂性和程序复杂性 8．下面程序段的时间复杂度是 O(n2) 。 s =0; for( I =0; i 数据结构经典例题 1.设计一个算法将L拆分成两个带头节点的单链表L1和L2。 void split(LinkList *&L,LinkList *&L1,LinkList *&L2) { LinkList *p=L->next,*q,*r1; //p指向第1个数据节点 L1=L; //L1利用原来L的头节点 r1=L1; //r1始终指向L1的尾节点 L2=(LinkList *)malloc(sizeof(LinkList));//创建L2的头节点 L2->next=NULL; //置L2的指针域为NULL while (p!=NULL) { r1->next=p; //采用尾插法将*p(data值为ai)插入L1中 r1=p; p=p->next; //p移向下一个节点(data值为bi) q=p->next; //由于头插法修改p的next域,故用q保存*p的后继节点 p->next=L2->next; //采用头插法将*p插入L2中 L2->next=p; p=q; //p重新指向ai+1的节点 } r1->next=NULL; //尾节点next置空 } 2.查找链表中倒数第k个位置上的节点（k为正整数）。若查找成功，算法输出该节点的data域的值，并返回1；否则，只返回0。 typedef struct LNode {int data; struct LNode *link; } *LinkList; int Searchk(LinkList list,int k) { LinkList p,q; int count=0; p=q=list->link; while (p!=NULL) { if (count 数据挖掘十大经典算法，你都知道哪些？ 当前时代大数据炙手可热，数据挖掘也是人人有所耳闻，但是关于数据挖掘更具体的算法，外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天，小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法，希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树(决策树，就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法，C4.5相比于ID3改进的地方有： 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（shang），一种不纯度度量准则，也就是熵的变化值，而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益，一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着几个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法 K平均算法（k-means algorithm）是一个聚类算法，把n个分类对象根据它们的属性分为k类（kn）。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似，因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法，简记为SVM，是一种监督式学习的方法，广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点： (1)它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分； (2)它基于结构风险最小化理论之上，在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支 1.Below is a table representing eight transactions and five items: Beer, Coke, Pepsi, Milk, and Juice. The items are represented by their first letters; e.g., "M" = milk. which of the pairs are frequent itemsets? 2.Here is a table with seven transactions and six items, A through F. An "x" indicates that the item is in the transaction. A B C D E F x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Assume that the support threshold is 2. Find all the closed frequent itemsets. Answer: There are many ways to find the frequent itemsets, but the amount of data is small, so we'll just list the results. Among the pairs, all but AF are frequent. The counts are: AC, CE: 5AE, CD: 4AD, BC, BD, BE, BF, DE: 3AB, CF, DF, EF: 2 Here are the counts of the frequent triples: ACE: 4ACD, BCE, CDE: 3ABC, ABE, ADE, BCD, BDE, BDF, BCF, BEF, CEF: 2 There are four quadruples that are frequent, all with counts of 2: BCEF, BCDE, ACDE, and ABCE. There are no frequent sets of five items. .1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： ?比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 ?非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 ?稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 ?不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a 可能会出现在b 的后面。 ?时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 ?空间复杂度：是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 1.1 算法描述 ?比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； ?对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数； ?针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个； ?重复步骤1~3，直到排序完成。 1.2 动图演示 1.3 代码实现 ? 2、选择排序（Selection Sort） 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 2.1 算法描述 n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下： ?初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； ?第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n）。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； ?n-1趟结束，数组有序化了。 2.2 动图演示 2.3 代码实现 ? //插入排序法 void InsertSort() { int s[100]; int n,m,j,i=0,temp1,temp2; printf("请输入待排序的元素个数："); scanf("%d",&n); printf("请输入原序列："); for (i=0; i //堆排序 static a[8] = {0,25,4,36,1,60,10,58,}; int count=1; void adjust(int i,int n) { int j,k,r,done=0; k = r = a[i]; j = 2*i; while((j<=n)&&(done==0)) { if(j 常见经典排序算法 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔（Shell）排序法（又称宿小增量排序，是1959年由D.L.Shell提出来的） /* Shell 排序法 */ #include v[j]=v[j+gap]; v[j+gap]=temp; } } } } 二.二分插入法 /* 二分插入法 */ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i数据结构(C语言)【经典题库】含标准答案
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