数据挖掘期末大作业任务

学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2020年秋季学号：学生：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？本学期数据挖掘的课程学习对我来说也是收获颇丰的，当今社会数据的价值不言而喻，通过数据的分析挖掘和处理建模，小到可以预测用户的购物行为和使用习惯为企业提供产品设计思路，分析用户心理从而创造出更加方便智能的产品，还可以极大的方便普通人的生活，大到可以为政府领导决策提供可靠的数据依据。

随着互联网技术的不断发展数据的价值也慢慢体现了出来，但是面对海量复杂的数据如何有效的进行分析汇总如何让数据能够创造价值，这就关联到了数据挖掘这门课程了，数据挖掘是基于Python 这门语言来具体实现的，通过对这门编程语言的学习，从基本概念到具体的语法再到框架我们都经过了一个系统的学习，最终也通过具体的项目去融会贯通之前所学到的知识，数据挖掘课程是理论性和实践性都很强的一门学习，通过这门课程的学习让我对数据价值有了一个全新的认识。

相信以后肯定会更多的使用到的。

2. Knn算法原理以及python实现1. Knn算法介绍：KNN（K-Nearest Neighbor）算法，KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。

核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。

2. Knn算法流程：KNN算法模型主要有三要素构成：距离度量，k值的选择和分类的决策规则。

KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步：1）找K个最近邻。

KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。

2）统计最近邻的类别占比。

确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。

3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。

期末大作业数据挖掘和基于数据的决策是目前非常重要的研究领域，是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的特殊过程。

在商业上，数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析技术，可用于分析企业数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

本次作业要求完成一个相亲配对程序，让相亲者更容易找到自己的意中人。

查阅相关文献，以python为工具实现K-近邻算法，从而完成一个基本版的相亲配对系统，在此基础上深入研究聚类算法（K-近邻算法为其中一种），讨论各种聚类思路及算法优劣，完成相应的研究论文。

基本的设计思路提示如下：利用附件datingTestSet.txt文档中提供的三种属性（前三列，其中第1列为对方每年出差/旅行的公里数，第2列为对方玩游戏消耗时间的百分比，第3列为对方每周消费的冷饮公升数）作为测度是否和对方匹配的标准。

附件文件第4列表示了你遇到此类人产生的好恶情感，其中largeDoses表示对你极有吸引力，smallDoses表示对你吸引力一般，didntLike 表示是你不喜欢的类型。

利用此文件提供的数据，以K-近邻算法为工具，进行数据挖掘，发现你的喜好标准，对新的未标定的待匹配方（即只有前三行数据）给出第4行的好恶情感标签（即largeDoses、smallDoses或didntLike）。

具体要求如下：1.查找文献，理解完整的K-近邻算法；2.使用python语言编程实现K-近邻算法，解决相亲配对这一明确的应用问题；3.撰写的研究论文要有关于聚类算法的详细叙述，论文中的算法应该与程序实现的算法相印证。

大作业要求：1.自己设计解决方案，简易的解决方案得分较低，完整的解决方案，即使部分完成，得分也会较高；2.作业上交形式为电子版文件。

所有文件打包为一个文件，以“学号+姓名”的方式命名；3.算法的python源程序（py文件）；4.对此问题进行研究得到的研究性论文，论文包括前言（简介），算法部分（算法流程图为核心），程序设计部分（程序流程图为核心），实验结果和分析，小结等内容（doc文件）；5.论文必须有规范的发表论文格式，包括题目、作者、单位、摘要、关键字、正文及参考文献；6.附有少量参考资料。

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。

打工23从数据挖掘大作业题目及要求数据挖掘大作业题目及要求：题目：基于用户评论数据的情感分析要求：1. 数据来源：选择某一特定领域的用户评论数据，如电商平台的商品评论、餐饮行业的用户评价等。

2. 数据预处理：对原始评论数据进行清洗、去除噪声，提取关键词等预处理工作。

3. 数据分析方法：选择适当的情感分析方法，如基于词典的情感分析、基于机器学习的情感分类等。

4. 情感分析结果：对用户评论进行情感分类，如正面、负面、中立等。

可以通过文本分类模型或情感词典进行分类。

5. 结果可视化：根据情感分析结果，将用户评论进行可视化展示，如情感极性饼图、情感变化趋势图等。

参考内容：1. 数据来源选择用户评论数据是进行情感分析的基础，可以通过访问公开的数据源如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等获取数据集，也可以选择特定行业领域的数据，如Amazon电商平台、Yelp餐饮评论等。

2. 数据预处理对原始评论数据进行清洗是为了去除噪声和无关信息，可以使用正则表达式进行文本清洗，去除标点符号和数字等特殊字符。

同时，可以使用自然语言处理技术进行文本分词，将评论文本拆分为一个个独立的词语，方便后续分析。

3. 数据分析方法情感分析是指根据用户评论的语义特征和情感倾向，将其归类为积极、消极或中性等情感极性。

常用的情感分析方法包括基于词典的情感分析和机器学习方法。

- 基于词典的情感分析：使用情感词典，如情感词典AFINN、SentiWordNet等，通过匹配评论中的词语与情感词典中的词语，计算评论的情感得分，从而判断评论的情感极性。

- 基于机器学习的情感分析：使用已标注的评论数据集进行训练，构建情感分类模型。

可以使用朴素贝叶斯、支持向量机等机器学习算法进行分类。

4. 情感分析结果根据选择的情感分析方法，将评论进行情感分类，可分类为正面、负面、中立等。

对于基于词典的情感分析，可以根据评论中的情感得分来确定情感极性。

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。

在新建的表完成之后，默认的数据表名称为Table_1,并打开表，根据题目提供的数据在表中输入相应的数据如下图所示。

数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。

6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。

7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。

9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。

我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：题目一：Knn算法原理以及python实现姓名：报名编号：学习中心：层次：专升本专业：计算机科学与技术第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。

这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术，从大量数据中寻找其肉眼难以发现的规律，和大数据联系密切。

如今，数据挖掘已经应用在很多行业里，对人们的生产生活以及未来大数据时代起到了重要影响。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

2019秋《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。

题目一：Knn算法原理以及python实现要求：文档用使用word撰写即可。

主要内容必须包括：（1）算法介绍。

（2）算法流程。

（3）python实现算法以及预测。

（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答：KNN算法介绍KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。

若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。

KNN算法实现过程(1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离；(2)按照距离递增次序进行排序，选取与当前距离最小的k个点；(3)对于离散分类，返回k个点出现频率最多的类别作预测分类；对于回归则返回k个点的加权值作为预测值；算法关键(1)数据的所有特征都要做可比较的量化若是数据特征中存在非数值的类型，必须采取手段将其量化为数值。

大数据真正开始做始于去年，通过两年的尝试、积累，思路已有，但离成功还很远。

一些国外的大数据案例、大数据故事无非是商务智能（BI）、数据仓库（BW）的改头换面，新瓶装旧酒而已。

就如数据仓库一样，建设了近20年才让每个企业真正承认其价值，大数据也不能期望很快就获得成功，需要一个沉淀时间。

大数据发展可以用一个波浪式的图来形容，现在还处于第一个峰顶，必须经过低谷再升起，几轮反复。

这期间，大家可能会看到许多大数据真实的案例，不管是成功的还是失败的都会给我们启示。

只要尝试了就不一定完全失败，就如数据仓库建设，几年前很多报告都显示80%的项目失败，但仔细分析后发现，只是在发展过程当中没有达到预期价值而已。

前人淌过的路，后边的人可以少走一些雷区。

真正的大数据思维：允许数据的不精确性以前，由于可获得的数据量比较小，为此我们必须尽量准确的记录下所获得的所有数据，做出个KPI供领导参考，采样过程的精确度被放在重要的地位。

显然，这种对精确性的执着是信息缺乏时代的产物。

大数据时代，数据的收集问题不再成为困扰，采集全量的数据成为现实，但海量数据的涌现一定会增加数据的混乱性且造成结果的不准确性，如果仍执迷精确性，那么将无法应对这个新的时代。

大数据通常都用概率说话，且大数据处理之前是可以对之进行清洗从而减少部分的错误数据。

所以，与致力于避免错误相比，对错误的包容将会带给我们更多信息。

其实，允许数据的混杂性和容许结果的不精确性才是我们拥抱大数据的正确态度，只要做到10%准确结果，能够达成业务数十倍的增长即可，这是真正的大数据思维，未来我们应当习惯这种思维。

大数据不是一个纯技术的问题大数据不是一个纯技术问题，会包含很多管理、业务方面的内容。

并不是说，购买了一套数据挖掘工具，组建了一个Hadoop环境，就能称为做了大数据。

除了设备、技术上的投资，企业还需要从组织结构、人员意识、管理方式、企业文化等方面都有一个转变。

大数据的前期准备工作很多，这是一种思维上的全面变革。

浙江大学远程教育学院《数据挖掘》课程作业答案第一章引言一、填空题（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理（3）统计学、数据库技术和机器学习（4）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：数据库、数据仓库或其他信息库数据库或数据仓库服务器知识库数据挖掘引擎模式评估模块图形用户界面（3）Web挖掘一般包括以下步骤：数据清理: (这个可能要占全过程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(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。

第二章认识数据一、填空题（1）5/13(2）极差、分位数、四分位数、百分位数、四分位数极差和标准差（3）出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个四分位数1.5×IQR处的值二、单选题（1）C；（2）C；三、简答题（1）什么是基于像素的可视化技术？它有什么缺点？答：对于一个m维数据集，基于像素的可视化技术在屏幕上创建m个窗口，每维一个。

记录的m个维值映射到这些窗口对应位置上的m个像素。

像素的颜色反映对应的值。

基于像素的可视化技术的缺点：难以呈现多维空间的数据分布，不显示数据子空间中是否存在稠密区域。

数据挖掘期末考试试题及答案详解一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中，关联规则分析主要用于发现数据中的哪种关系？A. 因果关系B. 相关性C. 聚类关系D. 顺序关系答案：B2. 在决策树算法中，哪个指标用于评估特征的重要性？A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 覆盖度答案：A3. 以下哪个是数据挖掘的常用方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 神经网络D. 所有选项答案：D4. K-means聚类算法中，K值的选择是基于什么？A. 数据的维度B. 聚类中心的数量C. 数据的分布情况D. 数据的规模答案：B5. 以下哪个是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据归一化D. 所有选项答案：D...（此处省略其他选择题）二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述什么是数据挖掘，并列举其主要的应用领域。

答案：数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现有趣模式的过程。

它主要应用于市场分析、风险管理、欺诈检测、客户关系管理等领域。

2. 解释什么是朴素贝叶斯分类器，并说明其在数据挖掘中的应用。

答案：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。

在数据挖掘中，朴素贝叶斯分类器常用于文本分类、垃圾邮件检测等任务。

3. 描述K-means聚类算法的基本原理，并举例说明其在实际问题中的应用。

答案：K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其目标是将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。

例如，在市场细分中，K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。

三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一组数据点：{(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)}，请使用K-means算法将这些点分为两个簇，并计算簇的中心点。

答案：首先随机选择两个点作为初始中心点，然后迭代地将每个点分配到最近的中心点，接着更新中心点。

Weka数据挖掘期末大作业是一个非常重要的任务。

它涉及到许多数据挖掘技术，可以帮助学生们了解数据挖掘的核心概念，以及如何应用这些技术来解决实际问题。

首先，学生需要了解Weka数据挖掘工具，包括其特点和功能。

Weka是一个开源的数据挖掘工具，它提供了各种有用的算法，可以帮助学生们进行数据分析，比如分类、聚类和关联分析。

Weka还有一个灵活的用户界面，可以让学生们轻松地查看和编辑数据。

其次，学生还需要了解如何通过Weka来完成期末大作业。

学生可以使用Weka的GUI工具，轻松地训练和评估机器学习模型。

另外，学生还可以使用Weka的API，在Java或其他编程语言中编写自己的算法。

第三，学生还需要考虑如何将实际问题转换为可以在Weka中解决的问题。

这要求学生们了解数据挖掘的基本概念，如数据预处理、特征选择、模型训练和评估。

最后，期末大作业还需要学生提交一份报告，说明他们在数据挖掘中学到的内容。

报告中需要包括算法的细节，以及实验结果分析，以便说明学生们是如何使用Weka解决实际问题的。

总之，Weka数据挖掘期末大作业是一个很重要的任务，可以帮助学生们更好地理解数据挖掘技术，以及如何将其应用于实际问题。

数据挖掘期末试题及答案完整版本文档为数据挖掘课程的期末试题及答案完整版，共分为两部分：试题1. 简述数据挖掘的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。

2. 数据挖掘的分类有哪些？分别说明其特点和应用场景。

3. 什么是关联规则挖掘？具体方法是什么？4. 简述聚类分析的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。

5. 什么是K-means算法？其具体流程是什么？如何确定K值？6. 什么是分类算法？具体有哪些分类算法？举例说明其应用场景。

7. 什么是决策树？它的构建方法是什么？8. 什么是人工神经网络？具体的工作原理是怎样的？9. 什么是支持向量机？简述其分类原理及构建方法。

10. 集成研究是什么？其主要有哪些方法？答案1. 数据挖掘定义：是从大量数据中自动提取未知、隐含的且潜在有用的信息和模式的计算技术，主要应用场景包括：金融风险控制、市场营销、医学诊断和电子商务等领域。

2. 数据挖掘的分类：基于任务分类、基于数据挖掘方法分类、基于应用领域分类等。

其中基于数据挖掘方法的分类包括：分类、聚类、关联规则挖掘、时序挖掘、离群点检测和特征选择等，它们分别对应不同类型的数据挖掘任务和数据类型。

3. 关联规则挖掘：是一种在数据集中发现有趣关系的方法。

具体方法包括：设定最小支持度和最小置信度阈值、频繁集生成、生成关联规则等。

4. 聚类分析：是一种常用的数据挖掘技术，主要应用场景包括：图像分割、生物信息学、无监督研究等领域。

5. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，具体流程包括：选择初始聚类中心、计算数据点到聚类中心的距离、分组聚类、重新计算聚类中心等。

确定K值有多种方法，常用的有肘部法和轮廓系数法。

6. 分类算法：是一种重要的数据挖掘技术，主要包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机等方法。

不同的算法适用于不同类型的数据和任务场景。

7. 决策树：是一种基于树结构的分类方法，具体构建方法包括：选择最优特征、树的生长、剪枝等。

期末作业要求
从以下题目中任选一个作为题目，要求写出不少于1000字的文章，文章可以以发展现状，总结特点，展望发展趋势的线索来写。

１、结合实际，举出两种数据挖掘应用的例子
２、了解数据挖掘技术的最新动态
３、查找数据挖掘如何解决实际问题的文章
4、查找有关层次概念树应用的文献
5查找有关数据仓库及应用的文献
6查找半结构化数据建模语言的文献
7查找数据挖掘查询语言的文献
8查找有关孤立点识别及其应用的文献
9、查找有关数据平滑方法的文献
10、查找粗集理论在数据挖掘中应用文献,举一实例
11、查找有关层次概念树应用的文献
12查找有关决策树在现实中成功使用的文献。

13、查找决策树存储及生成关联规则的文献
14、查找决策树修剪算法的文献
15、查找其他分类算法（如粗集，遗传）
16、按给定数据，使用ID3构建决策树
17查找Aprior算法实现和应用的文献
18、查找多层关联规则应用的文献
19、结合实际，找出一个可用关联规则挖掘的实际例子。

数据挖掘在客户关系管理中的应用一、数据挖掘技术在客户关系管理中的主要应用领域1、客户关系管理中常用的数据挖掘方法常用的数据挖掘方法主要包括：分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等等。

（1）分类：分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。

分类的目的是通过统计方法、机器学习方法（包括决策树法和规则归纳法）、神经网络方法等构造一个分类模型，然后把数据库中的数据映射到给定类别中的某一个。

（2）聚类：聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别。

即“物以类聚”。

它的目的是使同一类别之内的相似性尽可能大，而类别之间的相似性尽可能小。

这种方法可以用来对客户进行细分，根据客户的特征和属性把客户分成不同客户群，根据其不同需求，制订针对不同客户群的营销策略。

（3）关联规则：它是描述数据库中数据项之间存在关联的规则，即根据一个事物中某些项的出现可导出另一项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

在客户关系管理中，通过对企业客户数据库里大量数据进行挖掘，可以从中发现有趣的关联关系。

（4）回归分析：回归分析反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征．主要用于预测，即利用历史数据自动推出对给定数据的推广描述．从而对未来数据进行预测。

它可应用于商品销售趋势预测、客户赢利能力分析和预测等。

（50偏差分析：偏差分析侧重于发现不规则和异常变化，即与通常不同的事件。

在相类似的客户中，对客户的异常变化要给予密切关注。

例如某客户购买行为发生较大变化，购买量较以前大大减少，就要对客户的这种原因进行调查，避免客户流失。

2、数据挖掘在客户关系管理中的具体运用由于零售业采用 P O S机和C R M。

使得顾客的资料及购买信息得以贮存。

在这些海量的数据中存在着许多能对商品决策提供真正有价值的决策信息。

商家面临以下问题是：真正有价值的信息是哪些。

这些信息有哪些关联等等。

因此，需要从大量的数据中, 经过深层分析，从而获得有利商业运作提高企业争力的信息。

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_boughtT100 {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）下⾯的相依表会中了超级市场的事务数据。

大工20秋《数据挖掘》大作业During this semester。

I have gained a lot from the course of data mining。

In today's society。

the value of data is self-XXX analyzing。

mining。

and modeling data。

we can predict users' XXX design ideas for enterprises。

XXX。

XXX。

the value of data is XXX。

XXX summarize massive and complex data and make data create value is related to the course of data mining。

Data mining is implemented based on the Python language。

Through learning this programming language。

we have gone through a systematic learning from basic concepts to specific syntax and framework。

Finally。

XXX is a course with strong XXX course。

I have gained a brand XXX of the value of data。

I believe that I will use it more in the future.1.XXX and Python XXX1.XXX:KNN (K-XXX。

The input is also a sample feature value vector and the corresponding class label。

python数据挖掘大作业聚类总结Python数据挖掘大作业聚类总结一、任务目标本次Python数据挖掘大作业的目标是利用聚类算法对给定的数据集进行聚类分析，并将结果可视化展示。

通过对数据的聚类，可以发现数据中的模式和结构，为进一步的数据分析和应用提供支持。

二、数据集介绍本次任务所使用的数据集是一个包含10个特征的样本数据集，每个样本有30个观测值。

数据集包含了各种类型的特征，如数值型、类别型和有序型等。

为了进行聚类分析，需要将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，不同簇的样本尽可能不相似。

三、聚类算法选择在本次任务中，我们选择了K-means聚类算法对数据进行聚类分析。

K-means算法是一种常见的聚类算法，其基本思想是：将n个样本划分为k个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，不同簇的样本尽可能不相似。

K-means算法采用迭代的方式进行聚类，每次迭代都重新计算簇的中心点，并重新分配样本到最近的簇中。

四、代码实现下面是本次任务中K-means聚类的代码实现：```pythonfrom import KMeansimport as pltimport pandas as pd读取数据集data = _csv('')将数据集划分为特征和标签两部分X = [:, :-1] 特征部分y = [:, -1] 标签部分（可省略）划分训练集和测试集（可省略）X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=42)定义K-means模型并进行训练kmeans = KMeans(n_clusters=3) 假设要分成3个簇(X_train)预测测试集的标签并计算准确率（可省略）y_pred = (X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', accuracy)可视化聚类结果（需要安装matplotlib库）([:, 0], [:, 1], c=_, cmap='viridis') 可根据实际情况修改特征维度和颜色映射方式()```五、结果分析通过运行上述代码，我们可以得到聚类的结果。

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从文件读取数据使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数,将训练集随机分成10份,9份训练,1份测试X是标签列表,y是类别列表1.2使用svm分类参数调优模型训练与正确率输出结果：1.3使用贝叶斯分类器分类结果：在贝叶斯分类器中，使用了伯努利模型对概率。