(完整版)数据挖掘概念课后习题答案

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。

数据挖掘概念与技术（原书第3版）第一章课后习题及解答1.9习题1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a）它是又一种广告宣传吗？（b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗?(c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。

你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。

(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。

答：狭义的数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤,广义的数据挖掘通常用来表示整个知识发现过程,我们一般采用广义的观点:数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据源包括数据库、数据仓库、WEB、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。

a.它不是一种广告宣传，它基于实际的需求，提供从数据中发现知识的工具。

b。

数据挖掘不是从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它可以看做是信息技术的自然进化，是一些相关学科和应用领域的交汇点.c。

数据挖掘是数据库技术进化的结果，也是机器学习、统计学和模式识别领域技术进化的结果。

机器学习是一个快速成长的学科,这一领域中的监督学习、无监督学习、半监督学习和主动学习问题，与数据挖掘高度相关，数据挖掘和机器学习有许多相似之处,对于分类和聚类任务，机器学习研究通常关注模型的准确率。

除准确率之外，数据挖掘研究非常强调挖掘方法在大型数据集上的有效性和可伸缩性，以及处理复杂数据类型的方法，开发新的非传统的方法.统计学研究数据的收集、分析、解释和表示。

数据挖掘和统计学具有天然联系。

（1）统计模型是一组数学函数，它们利用随机变量及其概率分布刻画目标类对象的行为，可以是数据挖掘的结果，也可以是数据挖掘任务的基础。

（2)统计学研究开发一些使用数据和统计模型进行预测和预报的工具，描述统计可以帮助理解数据；推理统计学用某种方式对数据建模，可以解释观测中的随机性和确定性，并用来提取关于所考察的过程中或总体的结论.（3）统计假设检验使用实验数据进行统计判决,可以用来验证数据挖掘结果。

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。

第一章6．1 数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。

（1）岁、有工5040—元以上的顾客特征的汇总描述是：年龄在例如，在某商店花费1000 作和很好的信誉等级。

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）（2 较。

由可与低平均分数的学生的一般特点进行比较。

例如，高平均分数的学生的一般特点，％的学生是大四的计算机科学专业75此产生的可能是一个相当普遍的描述，如平均分高达的学生则不是。

的学生，而平均分低于65% ）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。

（3”X，）=>拥有（X 例如，一个数据挖掘系统可能会发现这样的规则：专业（，“计算机科学”是一个变量，代表一个学生，该规，其中Xconfidence = 98％]％，个人电脑“）[support= 12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，则拥有个人则表明，98%显示属于计算机科学专的支持度意味着所研究的所有事务的12%98%。

12%电脑的可能性是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。

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？^2}＊1/2］＊2=0.48(3)—(8/8）^2-(0/8)^2}＊8/20+｛1—（1/8）^2—(7/8）^2｝*8/20=26/160=0。

16254/7)^2}＊7/20+［｛1—(2/4）^2—(2/4)^2}*4/20］＊2=8/25+6/35=0。

4914（5)比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值0。

1625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=0。

8;{ｂ，ｄ｝的支持度为2/10=0。

2；｛b,d，e｝的支持度为2/10=0。

2。

（2)c［{b,d｝→{e｝］=2/8=0.25; c［｛e｝→{b,d｝]=8/2=4。

（3）同理可得：｛e｝的支持度为4/5=0.8，｛b,d｝的支持度为5/5=1，｛b,d，e｝的支持度为4/5=0.8。

（4)c[{b，d｝→{e｝]=5/4=1.25,c[{e}→{b，d}］=4/5=0。

8。

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 10021.2 10021.2 62。

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（原书第3版）第三章课后习题及解答3.7习题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于数据的应用目的，给出例子。

提出数据质量的两个其他尺度。

答：数据的质量依赖于数据的应用。

准确性和完整性：如对于顾客的地址信息数据，有部分缺失或错误，对于市场分析部门，这部分数据有80%是可以用的，就是质量比较好的数据，而对于需要一家家拜访的销售而言，有错误地址的数据，质量就很差了。

一致性：在不涉及多个数据库的数据时，商品的编码是否一致并不影响数据的质量，但涉及多个数据库时，就会影响。

数据质量的另外三个尺度是时效性，可解释性，可信性。

3.2在现实世界的数据中，某些属性上缺失值得到元组是比较常见的。

讨论处理这一问题的方法。

答：对于有缺失值的元组，当前有6种处理的方法：（1）忽略元组：当缺少类标号时通常这么做（假定挖掘任务涉及分类）。

除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。

当每个属性缺失值的百分比变化很大时，它的性能特别差。

采用忽略元组，你不能使用该元组的剩余属性值。

这些数据可能对手头的任务是有利的。

（2）人工填写缺失值：一般来说，该方法很费时，并且当数据集很大、缺失值很多时，该方法可能行不通。

（3）使用一个全局常量填充缺失值：将缺失的属性值用同一个常量（如“u nknown”或-）替换。

如果缺失值都用“u nknown”替换，则挖掘程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相同的值——“u nknown”。

因此，尽管该方法简单，但是并不十分可靠。

（4）使用属性的中心度量（如均值或中位数）填充缺失值：第2章讨论了中心趋势度量，它们指示数据分布的“中间”值。

对于正常的（对称的）数据分布，可以使用均值，而倾斜分布的数据则应使用中位数。

（5）使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数（6）使用最可能的值填充缺水值：可以用回归、使用贝叶斯形式化方法的基于推理的工具或决策树归纳确定。

数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第四章=============需要原版答案请留⾔！！==============4.1 试述多个异构信息源的集成，为什么许多公司更喜欢更新驱动的⽅法（构造和使⽤数据仓库），⽽不是查询驱动的⽅法（适⽤包装器和集成器）。

描述查询驱动的⽅法⽐更新驱动的⽅法更可取的情况。

对于决策查询和经常问到的查询，更新驱动的⽅法更为可取。

这是因为昂贵的数据集成和聚合计算是在查询处理时间之前完成的。

为了将在多个异构数据库中收集的数据⽤于决策过程，必须分析和解决多个数据库之间的任何语义异构问题，以便可以对数据进⾏集成和汇总。

如果采⽤查询驱动的⽅法，这些查询将被转换为每个数据库的多个（通常是复杂的）查询。

转换后的查询将与本地站点的活动竞争资源，从⽽降低其性能。

此外，这些查询将⽣成⼀个复杂的答案集，这将需要进⼀步的过滤和集成。

因此，查询驱动的⽅法通常是⽆效且昂贵的。

数据仓库中使⽤的更新驱动⽅法更快，更⾼效，因为⼤多数查询可以在线进⾏。

对于很少使⽤的查询，参考最新数据和/或不需要聚合的查询，与更新驱动⽅法相⽐，查询驱动⽅法更为可取。

在这种情况下，如果仅使⽤少量和/或相对较⼩的数据库，则组织为建⽴和维护数据仓库⽽付出的沉重费⽤可能是不合理的。

如果查询依赖于当前数据，则情况也是如此，因为数据仓库不包含最新信息。

4.2 简要⽐较以下概念，可以使⽤例⼦解释你的观点。

（a）雪花模型，事实星座，星⽹查询模型（b）数据清理，数据转换，刷新（c）企业仓库，数据集市，虚拟仓库（a）雪花模式和事实星座都是星形模式的变种，它由⼀个事实表和⼀组维表组成；雪花模式包含⼀些规范化的维度表，⽽事实星座则包含⼀组事实表共享维表。

星⽹查询模型是查询模型（不是模式模型），它由从中⼼点发出的⼀组径向线组成。

每条径向线代表⼀个尺⼨，沿该线的每个点（称为“⾜迹”）代表该尺⼨的⽔平。

距中⼼的每⼀步代表维度概念层次的逐步降低。

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。

数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第⼀章1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a)它是⼜⼀种⼴告宣传吗？(b)它是⼀种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展⽽来的技术的简单转换或应⽤吗？(c)我们提出了⼀种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。

你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这⼀观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。

(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。

答：数据挖掘不是⼀种⼴告宣传，它是⼀个应⽤驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、⾼性能计算和许多应⽤领域的⼤量技术。

它是从⼤量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据源：包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流⼊系统的数据等。

当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：1. 数据清理：清楚噪声和删除不⼀致数据；2. 数据集成：多种数据源可以组合在⼀起；3. 数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；4. 数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统⼀成适合挖掘的形式；5. 数据挖掘：使⽤智能⽅法或者数据挖掘算法提取数据模式；6. 模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式。

7. 知识表⽰：使⽤可视化和知识表⽰技术，向⽤户提供挖掘的知识。

1.2 数据仓库与数据库有什么不同？它们有哪些相似之处？答：不同：数据仓库是多个异构数据源在单个站点以统⼀的模式组织的存储，以⽀持管理决策。

数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。

数据库系统也称数据库管理系统，由⼀组内部相关的数据（称作数据库）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。

1.4 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课后答案第二版第一章：数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。

它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来，用于分析海量的数据，并从中提取出有用的信息。

2.数据挖掘的主要任务有哪些？数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

3.数据挖掘的流程有哪些步骤？数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。

4.数据挖掘的应用领域有哪些？数据挖掘的应用领域非常广泛，包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。

5.数据挖掘的风险和挑战有哪些？数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。

第二章：数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些？数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。

2.数据清洗的方法有哪些？数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。

3.数据集成的方法有哪些？数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。

4.数据转换的方法有哪些？数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。

5.数据规约的方法有哪些？数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。

第三章：特征选择与数据降维1.什么是特征选择？特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。

2.特征选择的方法有哪些？特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。

3.什么是数据降维？数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程，同时保留原始数据的主要信息。

4.数据降维的方法有哪些？数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。

5.特征选择和数据降维的目的是什么？特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。

第四章：分类与预测1.什么是分类？分类是通过训练数据集建立一个分类模型，并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。

数据挖掘——概念概念与技术DataMiningConcepts and Techniques习题解答23页2.3.453页2.3.479页3.6.9117页3.4152页1177页6.8.14207页3251页7285页1320页21.3假设你是BigUniversity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（平均积分点）。

描述你要选取的结构。

该结构的每个成分的作用是什么？答：该应用程序的数据挖掘的体系结构应包括以下主要组成部分：z数据库，数据仓库，万维网或其他信息库：这是一个或一组包含学生和课程信息数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库；z数据库或数据仓库服务器：根据用户数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据；z知识库：这是领域的知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。

z数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。

z模式评估模块：该成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有兴趣的模式上。

z用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明挖掘查询或任务，提供信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？p8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。

1.5 简述以下高级数据库系统和应用：对象-关系数据库、空间数据库、文本数据库、多媒体数据库、流数据和万维网。

数据挖掘习题参考答案数据挖掘习题参考答案数据挖掘作为一门热门的学科，已经在各个领域得到广泛应用。

它的目标是从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题。

为了帮助读者更好地理解数据挖掘的概念和技术，本文将提供一些数据挖掘习题的参考答案，希望能够对读者有所帮助。

习题一：什么是数据挖掘？它有哪些应用领域？答案：数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题的过程。

它可以帮助我们发现数据中的模式、规律和趋势，从而提供决策支持和预测能力。

数据挖掘的应用领域非常广泛，包括但不限于市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。

习题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。

分类是指根据已有的数据样本来预测新的数据样本所属的类别。

聚类是指将数据样本分成几个不同的组，使得同一组内的数据样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低。

关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的“如果购买了商品A，则更有可能购买商品B”。

异常检测是指发现与其他样本不同的数据点，可能是潜在的异常或异常行为。

习题三：数据挖掘的过程有哪些步骤？答案：数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和模型应用等步骤。

首先，我们需要明确问题的定义，确定我们需要从数据中挖掘出什么样的信息。

然后，我们收集相关的数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

接下来，我们选择合适的特征，并进行特征转换，以便于模型的建立和分析。

在模型选择和建立阶段，我们选择合适的数据挖掘算法，并进行模型的训练和优化。

最后，我们评估模型的性能，并将模型应用于实际问题中。

习题四：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法（如K-means算法和DBSCAN算法）、关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。

数据挖掘习题答案数据挖掘习题答案数据挖掘作为一门重要的技术和方法，广泛应用于各个领域。

在学习数据挖掘的过程中，习题是不可或缺的一部分。

通过解答习题，我们可以更好地理解和掌握数据挖掘的原理和应用。

以下是一些常见的数据挖掘习题及其答案，供大家参考。

一、选择题1. 数据挖掘的目标是什么？A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联B. 提供数据存储和管理的解决方案C. 分析数据的趋势和变化D. 优化数据的存储和传输速度答案：A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联2. 下列哪个不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 排序答案：D. 排序3. 数据挖掘的过程包括以下几个步骤，哪个是第一步？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据选择答案：B. 数据集成4. 下列哪个不是数据挖掘中常用的算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 深度学习答案：D. 深度学习5. 下列哪个不是数据挖掘的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 娱乐D. 政治答案：D. 政治二、填空题1. 数据挖掘是从大量数据中发现________和________。

答案：模式，关联2. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和________。

答案：预测3. 数据挖掘的过程包括数据集成、数据清洗、数据转换和________。

答案：模式识别4. 决策树是一种常用的________算法。

答案：分类5. 数据挖掘可以应用于金融、医疗、娱乐等多个________。

答案：领域三、简答题1. 请简要介绍数据挖掘的主要任务和应用领域。

答：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和预测。

分类是将数据集划分为不同的类别，聚类是将数据集中相似的样本归为一类，回归是根据已有的数据预测未知数据的值，预测是根据已有的数据预测未来的趋势和变化。

数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、娱乐等。

在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面；在娱乐领域，数据挖掘可以用于推荐系统、用户行为分析等方面。