当前位置：文档之家› 数据挖掘作业2

数据挖掘作业2

数据挖掘作业2 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

智能信息处理第二次作业费洋 20

设数据库有5个事务。设min_sup =60%, min_conf=80%

(a)分别使用Apriori和FP增长算法找出所有频繁项集。比较两种挖掘过程的效率。

Null{}

K:5

E:4 M:1

O:3 OM:1 OY:1

M:1 OY:1

Y:1

效率比较：Apriori需多次扫描数据库而FP增长建立FP树只需一次的扫描。

在Apriori算法中产生候选是昂贵的（由于联接），而FP增长不产生任何候选,但是FP消耗了大量的内存，当数据量很大时。

(b)列举所有与下面的元规则匹配的强关联规则（给出支持度S和置信度C）,其中，X是代表顾客的变量，item

是表示项的变量（如：“A”、“B”等）：

答： k,o e [,1]

e,o k [,1]

.数据库有4个事务，设min_sup =60%, min_conf=80%

（a）在item_category粒度（例如，item

可以是“Milk”），对于下面的规

则模板

对最大的k,列出频繁k项集包含最大的k的频繁k项集的所有强关联规则（包括它们的支持度S和置信度c）.

可以是“Sunset-Milk”）对于下面的规则模板(b)在粒度（例如：item

对最大的k，列出频繁k项集（但不输出任何规则）。 K=3频繁1项集{Wonder-Bread}

下面的相依表汇总了超级市场的事务数据。其中，hot dogs表示包含热狗的

事务，hot dogs表示不包含热狗的事务，hamburgers表示包含汉堡包的事务，hamburgers表示不包含汉堡包的事务，

（a）假定挖掘出了关联规则。给定最小支持度阀值25%，最小置信度阀值50%，该关联规则是强规则吗

（a）支持度=2000/5000*100%=40%>25%,置信度=2000/3000*100%=%>50%

则该关联规则是强规则

（b）根据给定的数据，买 hot dogs独立于买humburgers吗如果不是，二者之间存在何种相关联系。

答：corr{hotdog;hamburger} = P({hot dog, hamburger})/(P({hot dog}) P({hamburger})= × = > 1. 所以，买 hot dogs不是独立于买humburgers。两者存在正相关

（c）全置信度=，最大置信度=，Kulczynski=，余弦=，提升度=

根据数据显示，都表示两者之间存在正相关的关系。

数据挖掘习题题

数据挖掘复习题单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD？ (A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值 12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

数据挖掘作业

1、给出K D D的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 ?数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理?

大数据挖掘作业

实用标准文案数据挖掘的第二次作业 1.下表由雇员数据库的训练数据组成，数据已泛化。例如，年龄“31…35”表示31到35的之间。对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。 status是类标号属性。 1)如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组（即每个行）的count。 Status 分为2个部分： Department分为4个部分： Senior 共计52 Sales 共计110 Junior 共计113 Systems 共计 31 Marketing 共计14 Secretary 共计10 Age分为6个部分： Salary分为6各部分： 21…25 共计20 26K…30K 共计46 26…30 共计49 31K…35K 共计40 31…35 共计79 36K…40K 共计4 36…40 共计10 41K…45K 共计4 41…45 共计3 46K…50K 共计63

46…50 共计4 66K…70K 共计8 位精彩文档．实用标准文案位位位位位位，所以departmentagesalary由以上的计算知按信息增益从大到小对属性排列依次为：、、作为第一层，之后剩下的数据如下：定salary 由这个表可知department和age的信息增益将都为0。所以第二层可以为age也可以为

department。 2)构造给定数据的决策树。由上一小问的计算所构造的决策树如下：精彩文档．实用标准文案 Salary 26K:30K 66K:70K 31K:35K Junior Senior 36K:40K 41K:45K 46K:50K Junior Junior Senior Age 21:25 26:30 36:40 31:35 Junior Senior Junior Senior

数据挖掘作业

《数据挖掘》作业第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：、、、、、和（2）数据挖掘的性能问题主要包括：、和（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：、和（4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：（5）孤立点是指：二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于： A、所涉及的算法的复杂性； B、所涉及的数据量； C、计算结果的表现形式； D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？ A、目标市场分析 B、购物篮分析 C、模式识别 D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析 A. 关联分析 B.分类和预测 C.聚类分析 D. 演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能 A、选择任务相关的数据 B、选择要挖掘的知识类型 C、模式的兴趣度度量 D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析 A、关联分析 B、分类和预测 C、聚类分析 D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 演变分析 D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C.聚类分析 D. 孤立点分析 E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 孤立点分析 D. 演变分析 E. 概念描述三、简答题（1）什么是数据挖掘？（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？（3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。（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）（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？（6）在哪些情况下，我们认为所挖掘出来的模式是有趣的？（7）根据挖掘的知识类型，我们可以将数据挖掘系统分为哪些类别？

数据挖掘作业

一:用R语言编程实现P56页19题以19(2)为例编写R语言程序，其他小题程序类似1.余弦相似度 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xy=sum(x*y) > x1=sqrt(sum(x^2)) > y1=sqrt(sum(y^2)) > c=xy/(x1*y1) > c [1] 0 2.相关性 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xbar=mean(x) > ybar=mean(y) > len=length(x) > sx=sqrt((1/(len-1))*sum((x-xbar)^2)) > sy=sqrt((1/(len-1))*sum((y-ybar)^2)) > sxy=(1/(len-1))*sum((x-xbar)*(y-ybar)) > corrxy=sxy/(sx*sy) > corrxy

3.欧几里得距离 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > dxy=sqrt(sum((x-y)^2)) > dxy [1] 2 4.Jaccard系数 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > f00=f01=f10=f11=0 > len=length(x) > j=1 > while(j

物流信息技术形考作业及答案

《物流信息技术》形成性作业参考答案第一次作业（第1~3章）一、名词解释： 1、软件工程：P20 答：软件工程是指采用工程的概念、原理、技术和方法来开发和维护软件。其核心内容是以工程化的方式组织软件的开发，它借鉴了传统工程的原则和方法，以求高效地开发高质量的软件。 2、物流信息：P46 答：是指反映物流各种活动内容的知识、资料、图像、数据、文件的总称。 3、条码：P72 答：是由一组按一定编码规则排列的条、空符号组成的编码符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。 4、射频识别：答：是一种非接触式的自动识别技术，是一项利用射频信号通过空间耦合（交变磁场或电磁场）实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。二、单项选择题： 1、（A）是物流信息技术的基础和灵魂。 A、计算机 B、条码 C、网络 D、GPS 2、经过处理的、有含义的有用数据就是（C）。 A、数据库 B、数据仓库 C、信息 D、数据集市 3、（A）是存放在计算机存储设备中的以一种合理的方法组织起来的，与公司或组织的业务活动和组织结构相对应的各种相关数据的集合。 A、数据库 B、数据仓库 C、信息 D、数据集市 4、（A）协议是Internet网中进行通信的标准协议。 A、TCP/IP B、NetBEUI C、DLC D、AppleTalk 5、软件生存期模型中的（D）是迭代和演进的过程。 A、瀑布 B、原型模型 C、螺旋模型 D、增量模型 6、构成EDI系统的要素是EDI软件、硬件、通信网络以及数据标准化。其中，EDI（A）是整个EDI最关键的部分。 A、标准 B、软件 C、硬件 D、网络 7、全球卫星定位系统也称为（D）技术。 A、EDI B、CAD C、GIS D、GPS 8、20世纪80年代，各国相继制定了各自行业或国家EDI标准，其中（C）中制定的ANSI X12国家标准最具代表性。 A、中国 B、日本 C、美国 D、法国 9、射频技术的基本原理是（C）理论。 A、机械 B、信息 C、电磁 D、力学 10、一般来说，自动识别系统由标签、标签生成设备、识读器及计算机等设备组成。其中（A）是信息的载体。 A、标签 B、标签生成设备 C、识读器D计算机 11、（D）系统的概念源于20世纪40年代空战中用雷达识别敌机和友机的技术。 A、条码 B、EDI C、SCM D、RFID 12、射频识别技术的核心在于（C）。 A、中间件 B、天线 C、电子标签 D、阅读器 13、（A）电子标签系统用于短距离、低成本的应用中。 A、低频 B、中频 C、高频 D、超高频 14、目前影响电子标签应用的主要因素是（B）。 A、速度 B、成本 C、结构 D、安全 15、在条码的结构中、位于条码中间的条、空结构，包含条码所表达的特定信息的是（B）。 A、终止符 B、数据符 C、校验符 D、静区三、多项选择题： 1、常用的软件主要生存期模型有（ABCDE）。 A、瀑布模型 B、原形模型 C、螺旋模型 D、喷泉模型 E、智能模型 2、数据库具有(ABC)的特点。 A、冗余度小 B、数据共享性 C、数据独立性 D、冗余度大 E、数据独占性 3、数据挖掘工具主要有（ADE）三种。 A、神经计算 B、工程计算 C、优化分析 D、智能代理 E、辅助分析 4、目前物流行业中所使用的关键信息技术包括（ABCD）等。 A、EDI B、GPS

数据挖掘大作业

1.音乐分类的数据集在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。下面是对数据集的一个简单的介绍：数据标签第3-14列:YES or NO 第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E') 第16列:共5个取值(1,2,3,4,5) 第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd') 这是一个多分类问题 1.1数据读取与训练集和测试集分离

数据挖掘作业

第5章关联分析 5.1 列举关联规则在不同领域中应用的实例。 5.2 给出如下几种类型的关联规则的例子，并说明它们是否是有价值的。 (a)高支持度和高置信度的规则； (b)高支持度和低置信度的规则； (c)低支持度和低置信度的规则； (d)低支持度和高置信度的规则。 5.3 数据集如表5-14所示： (a) 把每一个事务作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。 (b) 利用(a)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？ (c) 把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。 (d) 利用(b)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？ 5.4 关联规则是否满足传递性和对称性的性质？举例说明。 5.5 Apriori 算法使用先验性质剪枝，试讨论如下类似的性质 (a) 证明频繁项集的所有非空子集也是频繁的 (b) 证明项集s 的任何非空子集s ’的支持度不小于s 的支持度 (c) 给定频繁项集l 和它的子集s ，证明规则“s’→(l – s’)”的置信度不高于s →(l – s)的置信度，其中s’是s 的子集 (d) Apriori 算法的一个变形是采用划分方法将数据集D 中的事务分为n 个不相交的子数据集。证明D 中的任何一个频繁项集至少在D 的某一个子数据集中是频繁的。 5.6 考虑如下的频繁3-项集：{1, 2, 3}，{1, 2, 4}，{1, 2, 5}， {1, 3, 4}，{1, 3, 5}，{2, 3, 4}，{2, 3, 5}，{3, 4, 5}。 (a)根据Apriori 算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。 (b)写出经过剪枝后的所有候选4-项集 5.7 一个数据库有5个事务，如表5-15所示。设min_sup=60%，min_conf = 80%。

北邮数据挖掘作业

北京邮电大学 2015-2016学年第1学期实验报告课程名称：数据仓库与数据挖掘实验名称：文本的分类实验完成人：姓名：学号：日期： 2015 年 12 月

实验一：文本的分类 1.实验目的 1. 了解一些数据挖掘的常用算法，掌握部分算法； 2. 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 3. 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 4. 掌握评价分类器性能的评估方法。 2.实验分工数据准备、预处理、LDA主题模型特征提取实现、SVM算法都由范树全独立完成。 3.实验环境 ●操作系统：win7 64bit 、Ubuntu-14.04-trusty ●开发环境：java IDE eclipse 、Python IDLE 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 1.Scrapy 0.25 所谓网络爬虫，就是一个抓取特定网站网页的HTML数据的程序。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy是一个基于Twisted，纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy 使用Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 2.JGibbLDA-v.1.0 jGibbLDA是java版本的LDA实现，它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断。LDA 是一种由基于概率模型的聚类算法。该算法能够对训练数据中的关键项集之于类簇的概率参数拟合模型，进而利用该参数模型实施聚类和分类等操作。 3.ICTCLAS50 中科院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐码模型的汉语词法分析系统ICTCLAS，该系统有中文分词，词性标注，未登录次识别等功能。 4.libSVM-3.20 libSVM是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易用和快速有效的SVM模式识

《管理信息系统》第二次作业 85分

第二次作业 1.（100.0分）第二次作业（教材第4~8章）一、名词解释 1、诺兰模型 2、数据流程图 3、群体决策支持系统 4、企业资源计划 5、电子商务二、简答题 1、比较企业系统规划法、关键成功因素法和战略集转化法。 2、系统切换的方式有哪些？它们各自的优缺点是什么？ 3、简述决策支持系统在现代组织中的应用。 4、简述从MRP、闭环MRP、MRPⅡ到ERP发展历程。 5、简述数据挖掘的应用领域。各位同学：１、按教务规定，平时作业成绩占期末总评的30%。本学期平时作业总共两次，按平均计算，每次平时作业成绩占期末总评15%。所以，请大家认真对待平时作业并按时提交。

2、作业请直接粘贴在作业栏中，不要以附件形式提交，否则本次作业计0分。我的答案：答：一、名词解释 1、诺兰模型：诺兰模型是西方国家进行管理信息系统规划的指导性理论之一。西方发达国家信息系统发展经验表明：一个企业或地区信息系统的发展具有一定的规律性，一般要经历从初级到成熟的成长过程。诺兰（Nolan）总结了这一规律，于1973年首次提出了信息系统发展的阶段理论，被称为诺兰模型。到1980年，诺兰进一步完善该模型，把信息系统的成长过程划分为6个不同阶段。1．初装阶段2．蔓延阶段 3．控制阶段4．集成阶段5．数据管理阶段6．成熟阶段 2、数据流程图：数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD），它是描述数据处理过程的有力工具。数据流程图从数据传递和加工的角度，以图型的方式刻画数据处理系统的工作情况。数据流程图是一种能全面地描述信息系统逻辑模型的主要工具，它可以用少数几种符号综合地反映出信息在系统中的流动、处理和存储情况。数据流程图具有抽象性和概括性。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质，只剩下数据的流动、加工处理和存储；概括性表现在它可以把信息中的各种不同业务处理过程联系起来，形成一个整体。 3、群体决策支持系统：群体决策支持系统是指在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。 4、企业资源计划：企业资源计划是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。 5、电子商务：简单地说，电子商务是一套运用电子计算机及网络技术等现代科学手段进行的商务活动。电子商务指的是利用简单、快捷、低成本的电子通讯方式，买卖双方可以互不谋面地进行各种商贸活动。随着电子商务研究的不断深入和其应用领域的不断扩大，电子商务的概念和内涵、外延正在扩充、完善和发展。二、简答题 1、比较企业系统规划法、关键成功因素法和战略集转化法。

数据挖掘作业

数据挖掘作业The document was prepared on January 2, 2021

1、给出K D D的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消

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。

数据挖掘在线作业

数据挖掘您的本次作业分数为：95分单选题 1.【第001章】孤立点挖掘适用于下列哪种场合？ A 目标市场分析 B 购物篮分析 C 模式识别 D 信用卡欺诈检测正确答案:D 单选题 2.【第01章】数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于（）。 A 所涉及的算法的复杂性 B 所涉及的数据量 C 计算结果的表现形式 D 是否使用了人工智能技术正确答案:B 单选题 3.【第01章】帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（）。 A 关联分析 B 分类和预测 C 聚类分析 D 孤立点分析 E 演变分析正确答案:C 单选题 4.【第01章】假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。 A 关联分析 B 分类和预测

C 孤立点分析 D 演变分析 E 概念描述正确答案:E 单选题 5.【第01章】下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能。 A 选择任务相关的数据 B 选择要挖掘的知识类型 C 模式的兴趣度度量 D 模式的可视化表示正确答案:B 单选题 6.【第01章】根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）。 A 关联分析 B 分类和预测 C 演变分析 D 概念描述正确答案:B 单选题 7.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析。 A 关联分析 B 分类和预测 C 聚类分析 D 演变分析正确答案:D 单选题 8.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。 A 关联分析

大数据挖掘第二次作业

数据挖掘第二次作业第一题： 1. a)Compute the Information Gain for Gender, Car Type and Shirt Size. b)Construct a decision tree with Information Gain. 答案： a)因为class分为两类：C0和C1，其中C0的频数为10个，C1的频数为10，所以class 元组的信息增益为Info(D)==1 1.按照Gender进行分类： Info gender(D)==0.971 Gain(Gender)=1-0.971=0.029 2.按照Car Type进行分类 Info carType(D)= =0.314 Gain(Car Type)=1-0.314=0.686 3.按照Shirt Size进行分类： Info shirtSize(D)=

=0.988 Gain(Shirt Size)=1-0.988=0.012 b)由a中的信息增益结果可以看出采用Car Type进行分类得到的信息增益最大，所以决策树为：第二题： 2.(a) Design a multilayer feed-forward neural network (one hidden layer) for the data set in Q1. Label the nodes in the input and output layers. (b)Using the neural network obtained above, show the weight values after one iteration of the back propagation algorithm, given the training instance “(M, Family, Small)". Indicate your initial weight values and biases and the learning rate used. a)

数据挖掘习题及解答-完美版

Data Mining Take Home Exam 学号: xxxx 姓名: xxx （1）计算整个数据集的Gini指标值。（2）计算属性性别的Gini指标值（3）计算使用多路划分属性车型的Gini指标值（4）计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值（5）下面哪个属性更好，性别、车型还是衬衣尺码为什么 (3)

/20+{1-(1/8)^2-(7/8)^2}*8/20=26/160 = /4)^2-(2/4)^2}*4/20]*2=8/2 5+6/35= (5) 比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值最小，即使用车型属性更好。 2. （ (1) 将每个事务ID视为一个购物篮，计算项集{e}，{b,d} 和{b,d,e}的支持度。（2）使用（1）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。（3）将每个顾客ID作为一个购物篮，重复（1）。应当将每个项看作一个二元变量（如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次，则为1，否则，为0）。（4）使用（3）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。答：（1）由上表计数可得{ｅ}的支持度为8/10=；{ｂ，ｄ}的支持度为2/10=；｛b,d,e｝的支持度为2/10=。（2）c[{b,d}→{e}]=2/8=; c[{e}→{b,d}]=8/2=4。（3）同理可得：{e}的支持度为4/5=，{b,d}的支持度为5/5=1，{b,d,e}的支持度为4/5=。

（4）c[{b,d}→{e}]=5/4=，c[{e}→{b,d}]=4/5=。 3. （20分）以下是多元回归分析的部分R输出结果。 > ls1=lm(y~x1+x2) > anova(ls1) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x1 1 *** x2 1 ** Residuals 7 > ls2<-lm(y~x2+x1) > anova(ls2) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x2 1 ** x1 1 *** Residuals 7 （1）用F检验来检验以下假设(α = H0: β1 = 0 H a: β1≠ 0 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么（2）用F检验来检验以下假设(α = H0: β2 = 0 H a: β2≠ 0 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么（3）用F检验来检验以下假设(α = H0: β1 = β2 = 0 H a: β1和β2 并不都等于零计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么解：（1）根据第一个输出结果F=>F（2，7）=，p<，所以可以拒绝原假设，即得到不等于0。（2）同理，在α=的条件下，F=>F(2,7)=，p<，即拒绝原假设，得到不等于0。（3）F={（+）/2}/（7）=>F=(2,7)=,即拒绝原假设，得到和并不都等于0。 4. （20分）考虑下面20个观测值： [1] [6] [11] [16]

20090307113曹晨《数据挖掘》期末大作业

数据挖掘原理、算法及应用学号：学生所在学院：信息工程学院学生姓名：颜伟泰任课教师：汤亮教师所在学院：信息工程学院 2015年12月

12年级决策树分类算法颜伟泰 12软件（1）班一、摘要（一）、决策树算法简介：决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出有用的规则,用于对新集进行预测。决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型,并且, 其运算结果容易被人理解,其分类模式容易转化成分类规则。（二）、算法思想：该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。（三）、算法运用领域：（1）Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。（2）Apriori算法应用于网络安全领域，比如时候入侵检测技术中。早期中大型的电脑系统中都收集审计信息来建立跟踪档，这些审计跟踪的目的多是为了性能测试或计费，因此对攻击检测提供的有用信息比较少。它通过模式的学习和训练可以发现网络用户的异常行为模式。采用作用度的Apriori算法削弱了Apriori 算法的挖掘结果规则，是网络入侵检测系统可以快速的发现用户的行为模式，能够快速的锁定攻击者，提高了基于关联规则的入侵检测系统的检测性。（3）Apriori算法应用于高校管理中。随着高校贫困生人数的不断增加，学校管理部门资助工作难度也越加增大。针对这一现象，提出一种基于数据挖掘算法的解决方法。将关联规则的Apriori算法应用到贫困助学体系中，并且针对经典 Apriori挖掘算法存在的不足进行改进，先将事务数据库映射为一个布尔矩阵，用一种逐层递增的思想来动态的分配内存进行存储，再利用向量求"与"运算，寻找频繁项集。实验结果表明，改进后的Apriori算法在运行效率上有了很大的提升，挖掘出的规则也可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作。（4）Apriori算法被广泛应用于移动通信领域。移动增值业务逐渐成为移动通信市场上最有活力、最具潜力、最受瞩目的业务。随着产业的复苏，越来越多的增值业务表现出强劲的发展势头，呈现出应用多元化、营销品牌化、管理集中化、合作纵深化的特点。针对这种趋势，在关联规则数据挖掘中广泛应用的Apriori 算法被很多公司应用。依托某电信运营商正在建设的增值业务Web数据仓库平台，

数据挖掘第二章作业

数据挖掘第二章作业 2. a)用AM和PM表示的时间离散的、定量的、区间的。 b)根据曝光表测出的亮度离散的、定量的、比率的。 c)根据人的判断测出的亮度连续的、定性的、序数的。 d)按度测出的0和360之间的角度离散的、定量的、比率的。（可以是连续的，因为按度测出的角度值可以是实数值得属性） e)奥运会上授予的铜牌、银牌、和金牌离散的、定量的、比率的。 f)海拔高度连续的、定量的、比率的。 g)医院中的病人数离散的、定量的、比率的。 h)书的ISBN号（查找网上的格式）离散的、定性的、标称的。 i)用如下值表示的透光能力：不透明、半透明、透明离散的、定性的、序数的。 j)军衔离散的、定性的、序数的。 K）到校园中心的距离连续的、定量的、比率的。 l)用每立方厘米克表示的物质密度连续的、定量的、比率的。 m)外套寄存号码离散的、定性的、标称的。 14. 用欧几里得度量来对这些大象进行比较或分组。因为第一所有的属性测出的值都是数值性质的，并且根据取值规模的不同有很大的取值范围；其次同一对象的不同属性之间是没有什么关系的，所以不用相关性度量；再者在本题中每个对象的量值是重要的，而余弦相似度不考虑数据对象的量值；最后将属性值标准化成平均数为0，标准差为1后再应用欧几里得距离是适当的方法。

16. a)如果出现在一个文档中，tf’ij=tfij*log(m); 如果出现在每个文档中，tf’ij=0; b)这个标准化反应了如果一个词出现在每一个文档中，那么就不能通过这个词来区分不同的文档，如果这个词出现的很少，那么就可以通过这个词来区分不同的文档。 18． a)x=010******* y=010******* 汉明距离=3； f01=1; f10=2; f11=2; Jaccard相似度=2/(1+2+2)=0.4； b)汉明距离更相似于简单匹配系数，因为简单匹配系数=1—汉明距离/所有位数；Jaccard相似度更相似于余弦度量，因为他们都忽略了0-0匹配。 c)用Jaccard相似度更合适。因为我们想要知道两个个体有多少基因是共享的。 d)用汉明距离更适合。因为两个同物种的基因相同的部分很多，所以如果要比较则更关注于基因不同的部分，因此汉明距离更适合。

数据挖掘作业

1?下表由雇员数据库的训练数据组成，数据已泛化。例如，年龄“ 31…3表示31到35的之间。对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。status是类标号属性。 1）如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组（即每个行）的count。 Status分为2个部分：Department分为4个部分： Senior 共计52 Sales 共计110 Junior 共计113 Systems 共计31 Marketi ng 共计14 Secretary 共计10 Age分为6个部分：Salary分为6各部分： 21-25 共计20 26K …30K 共计46 26-30 共计49 31K …35K 共计40 31-35 共计79 36K-40K 共计 4 36-40 共计10 41K-45K 共计 4 41-45 共计3 46K-50K 共计63 46-50 共计4 66K-70K 共计8 —位

位位位由以上的计算知按信息增益从大到小对属性排列依次为：salary、age、department，所以定 salary作为第一层，之后剩下的数据如下：由这个表可知department和age的信息增益将都为0。所以第二层可以为age也可以为 department。 2）构造给定数据的决策树。由上一小问的计算所构造的决策树如下：

3)给定一个数据元组，它在属性department, age 和salary 上的值分别为 “ systems "“ 26 (30) 和“46...50K 。"该元组status 的朴素贝叶斯分类结果是什么？ P(status=se nior)=52/165=0.3152 P(status=ju nior)=113/65=0.6848 P(departme nt=systems|status=se ni or)=8/52=0.1538 P(departme nt=systems|status=ju nior)=23/113=0.2035 P(age=26 ?-30|status=se nior)=1/52=0.0192 P(age=26…30|status=ju nior)=49/113=0.4336 P(salary=46K- 50K|status=se nior)=40/52=0.7692 P(salary=46K- 50K|status=ju nior)=23/113=0.2035 使用上面的概率，得到： P(X|status=se ni or)=P(departme nt=systems|status=se ni or)*P(age= 26 ?-30|status=se ni or)* P(salary=46K- 50K|status=se nior)=0.0023 P(X|status=j uni or)=P(departme nt=systems|status=j uni or)*P(age= 26 ?-30|status=j unior)* P(salary=46K- 50K|status= ju ni or)=0.0180 26:30 :35 Senior Salary 26K:30K Junior 41K:45K Jun ior Senior Jun ior Jun ior 66K:70K 31K:35K 46K:50K 21:25 36:40 Jun ior Sen ior 36K:40 Sen ior