厦门大学数据挖掘原理及实践课程习题

数据挖掘试题及答案数据挖掘是一门利用数据分析技术从大量的数据集中发现规律、模式和知识的过程。

它对我们理解和利用数据提供了有力的支持，被广泛应用于商业、科学研究等领域。

下面是一些常见的数据挖掘试题及其答案。

试题一：什么是数据挖掘？答案：数据挖掘是指利用计算机技术和统计学方法，从大规模数据集中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。

它包括数据预处理、特征选择、模型构建以及模式识别和知识发现等步骤。

试题二：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等。

分类是指将数据集中的样本划分到不同的类别中；聚类是将数据集划分为若干个相似的组；关联规则挖掘是找出数据中项之间的关联关系；异常检测是识别与正常模式不符的数据。

试题三：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、聚类算法、关联规则算法和神经网络等。

决策树算法通过对数据集进行划分，构建一棵树形结构用于分类；聚类算法根据相似度将数据集分为不同的簇；关联规则算法用于发现数据集中项之间的关联关系；神经网络模拟人脑的神经元网络结构，用于数据分类和预测。

试题四：数据挖掘的应用场景有哪些？答案：数据挖掘的应用场景非常广泛。

在商业领域，它可以帮助企业进行市场分析、客户关系管理和产品推荐等；在科学研究中，它能够帮助科学家从大量的实验数据中发现新的知识和规律；在医疗领域，它可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择等。

试题五：数据挖掘存在的挑战有哪些？答案：数据挖掘存在一些挑战，包括数据质量不高、维度灾难、算法性能和可解释性等方面。

数据质量不高可能导致挖掘结果不准确；维度灾难是指当数据特征数量很多时，算法的计算复杂度急剧增加；算法性能要求高，对大规模数据集的挖掘需要高效的算法；可解释性是指挖掘结果是否易于被理解和解释。

以上是一些常见的数据挖掘试题及其答案。

通过理解和掌握数据挖掘的基本概念、任务、算法和应用场景，可以帮助我们更好地运用数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策和创新提供支持。

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。

数据挖掘原理与应用 试题及答案试卷一、（30分，总共30题，每题答对得1分，答错得0分）单选题1、在ID3算法中信息增益是指（ D ）A、信息的溢出程度B、信息的增加效益C、熵增加的程度最大D、熵减少的程度最大2、下面哪种情况不会影响K-means聚类的效果？（ B ）A、数据点密度分布不均B、数据点呈圆形状分布C、数据中有异常点存在D、数据点呈非凸形状分布3、下列哪个不是数据对象的别名 ( C )A、样品B、实例C、维度D、元组4、人从出生到长大的过程中，是如何认识事物的？ ( D )A、聚类过程B、分类过程C、先分类，后聚类D、先聚类，后分类5、决策树模型中应如何妥善处理连续型属性：（ C ）A、直接忽略B、利用固定阈值进行离散化C、根据信息增益选择阈值进行离散化D、随机选择数据标签发生变化的位置进行离散化6、假定用于分析的数据包含属性age。

数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70。

问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。

第二个箱子值为：( A )A、18.3B、22.6C、26.8D、27.97、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8、如果现在需要对一组数据进行样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量，应该采取（ A ）A、聚类分析B、回归分析C、相关分析D、判别分析9、时间序列数据更适合用（ A ）做数据规约。

A、小波变换B、主成分分析C、决策树D、直方图10、下面哪些场景合适使用PCA？（ A ）A、降低数据的维度，节约内存和存储空间B、降低数据维度，并作为其它有监督学习的输入C、获得更多的特征D、替代线性回归11、数字图像处理中常使用主成分分析（PCA）来对数据进行降维，下列关于PCA算法错误的是：（ C ）A、PCA算法是用较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法；B、PCA本质是KL-变换；C、PCA是最小绝对值误差意义下的最优正交变换；D、PCA算法通过对协方差矩阵做特征分解获得最优投影子空间，来消除模式特征之间的相关性、突出差异性；12、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13、假设使用维数降低作为预处理技术，使用PCA将数据减少到k维度。

（完整版）数据挖掘概念课后习题答案第 1 章1.6 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。

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 a ve r s ge) 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：m a j or(X,“c omput i ng s c i e nc e”) ?owns(X, “pe r s ona l c omput e r”)[s uppor t=12%,c on f i d e nc e=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，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。

它们的功能）相似性是他们都是预测的⼯具：分类被⽤作预测⽬标数据的类的标签，⽽预测典型的应⽤是预测缺失的数字型数据的值。

聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。

对象根据最⼤花蕾内部的相似性、最⼩化类之间的相似性的原则进⾏聚类或分组。

形成的每⼀簇可以被看作⼀个对象类。

数据挖掘练习题A一、简答题1. 数据对象之间的相似性可用距离来衡量，常见的距离形式有哪些？答：曼哈顿距离，欧几里得距离，切比雪夫距离，闵可夫斯基距离，杰卡德距离2. 简述朴素贝叶斯分类的基本思想。

答：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个概率最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

1）设x={a!,a",…,a#}为一个待分类项，a为x的特征属性；2）有类别集合C={y!,y",…,y$}3) 计算p(y!|x)，p(y"|x)，… p(y$|x)4) 如果p(y%|x)=max {p(y!|x),p(y"|x),…,p(y%|x)}，则x∈y%3. 在做数据清洗时，如何处理缺失值？答：处理缺失值的方法有3种：1）忽略元组；2）数据补齐，包括人工填写、特殊值填充、平均值填充、使用最可能的值填充；3）不处理。

4. 简述K-means算法的基本步骤。

答：1）任意选择k个对象作为初始的簇中心；2）计算其它对象与这k个中心的距离，然后把每个对象归入离它“最近”的簇；3）计算各簇中对象的平均值，然后选择簇中心（离平均值“最近”的簇）；4）重复第2步到第3步直到簇中心不再变化为止。

5. 在关联规则中，支持度（support）和置信度（confidence）的含义分别是什么？答：支持度support(x->y)=p(x,y)，表示项集中同时含有x和y的概率。

置信度confidence(x->y)=p(y/x)，表示在关联规则的先决条件x发生的条件下，关联结果y发生的概率，即含有x的项集中，同时含有y的可能性。

二、计算题1.假定属性A的取值x在[x_min,x_max]之间，其中x_min和x_max分别为属性A的最小值和最大值，请利用最小-最大规范化方法（也称离差标准化，是对原始数据的线性变化），将x转化到新的区间[y_min,y_max]中，结果用x’表示。

（完整word版）数据挖掘题⽬及答案⼀、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。

特点：1、⾯向主题操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，各个业务系统之间各⾃分离，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织的。

2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加⼯、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不⼀致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的⼀致的全局信息。

3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之⽤，⼀旦某个数据进⼊数据仓库以后，⼀般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中⼀般有⼤量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某⼀时点(如开始应⽤数据仓库的时点)到⽬前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从⼤量数据中提取有效的、新颖的、潜在有⽤的、最终可被理解的模式的⾮平凡过程。

数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可⽤的信息⼆、数据库有4笔交易。

设minsup=60%，minconf=80%。

TID DATE ITEMS_BOUGHTT100 3/5/2009 {A, C, S, L}T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B}T300 4/5/2010 {A, B, C}T400 4/5/2010 {C, A, B, E}使⽤Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。

解：已知最⼩⽀持度为60%，最⼩置信度为80%1）第⼀步，对事务数据库进⾏⼀次扫描，计算出D中所包含的每个项⽬出现的次数，⽣成候选1-项集的集合C1。

数据挖掘习题四1 .数据仓库与数据集市的区别，数据仓库与数据挖掘的区别。

2.并简述数据挖掘的步骤。

3、什么是星型模式？它由哪些表组成？它的优势是什么？4、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分）5、在0 LAP中，如何使用概念分层?6、什么是数据变换?数据变换涉及的内容有哪些？（20分）1 .数据仓库与数据集市的区别，数据仓库与数据挖掘的区别。

2.并简述数据挖掘的步骤。

数据挖掘步骤如下：1）数据清理（消除噪声或不一致数据）2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）3）数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据）4）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）5）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）6）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示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）3、什么是星型模式？它由哪些表组成？它的优势是什么？p874、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分）元数据是关于数据的数据。

在数据仓库中，元数据是定义仓库对象的数据。

元数据包括：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容。

操作元数据，包括数据血统（移植数据的历史和它所使用的变换序列）、数据流通（主动的、档案的或净化的）、管理信息（仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪）。

汇总算法，包括度量和维定义算法，数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告。

由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述，数据划分，数据提取、清理、转换规则和缺省值，数据刷新和净化规则，安全（用户授权和存取控制）。

关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规则与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。

商务元数据，包括商务术语和定义，数据拥有者信息和收费策略。

5、在0 LAP中，如何使用概念分层？在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。

数据挖掘测试题及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是：A. 数据清洗B. 数据转换C. 模式发现D. 数据存储答案：C2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 线性回归D. 关联规则答案：C二、填空题1. 数据挖掘中的_________是指在大量数据中发现的有意义的模式。

答案：知识2. 一种常用的数据挖掘技术是_________，它用于发现数据中隐藏的分组。

答案：聚类三、简答题1. 简述数据挖掘与数据分析的区别。

答案：数据挖掘是一种自动或半自动的过程，旨在从大量数据中发现模式和知识。

数据分析通常涉及更具体的查询和问题，使用统计方法来理解数据。

2. 描述什么是关联规则挖掘，并给出一个例子。

答案：关联规则挖掘是一种用于发现变量之间有趣关系的技术，特别是变量之间的频繁模式、关联或相关性。

例如，在市场篮子分析中，关联规则挖掘可以用来发现顾客购买行为中的模式，如“购买面包的顾客中有80%也购买了牛奶”。

四、计算题1. 给定以下数据集，计算支持度和置信度：| 事务ID | 购买的商品 |||-|| 1 | A, B || 2 | A, C || 3 | B, C || 4 | A, B, C || 5 | B, D |(1) 计算项集{A}的支持度。

(2) 计算规则A => B的置信度。

答案：(1) 项集{A}的支持度为4/5，因为A出现在4个事务中。

(2) 规则A => B的置信度为3/4，因为A和B同时出现在3个事务中，而A出现在4个事务中。

五、论述题1. 论述数据挖掘在电子商务中的应用，并给出至少两个具体的例子。

答案：数据挖掘在电子商务中的应用非常广泛，包括：- 客户细分：通过数据挖掘技术，商家可以识别不同的客户群体，为每个群体提供定制化的服务或产品。

- 推荐系统：利用关联规则挖掘，电商平台可以推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户满意度和购买率。

- 欺诈检测：通过分析交易模式，数据挖掘可以帮助识别异常行为，预防信用卡欺诈等风险。

数据挖掘测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10题，共20分）1. 数据挖掘中，用于发现数据集中的关联规则的算法是：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：B2. 以下哪个选项不是数据挖掘的步骤之一：A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据收集D. 数据分析答案：C3. 在分类问题中，以下哪个算法属于监督学习：A. 聚类B. 决策树C. 关联规则D. 异常检测答案：B4. 数据挖掘中，用于发现数据集中的频繁项集的算法是：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree5. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据预处理的步骤：A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据分类答案：D6. 以下哪个算法主要用于聚类问题：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：A7. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据挖掘的应用领域：A. 市场分析B. 医疗诊断C. 社交网络分析D. 视频游戏开发答案：D8. 以下哪个算法主要用于异常检测：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. One-Class SVM答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据挖掘的输出结果：B. 规则C. 趋势D. 软件答案：D10. 以下哪个算法主要用于分类问题：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：D二、多项选择题（每题3分，共5题，共15分）1. 数据挖掘中，以下哪些算法可以用于分类问题：A. K-meansB. Decision TreeC. Naive BayesD. Logistic Regression答案：BCD2. 在数据挖掘中，以下哪些步骤属于数据预处理：A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据分类答案：ABC3. 以下哪些算法可以用于聚类问题：A. K-meansB. AprioriC. Hierarchical ClusteringD. DBSCAN答案：ACD4. 在数据挖掘中，以下哪些步骤属于数据探索：A. 数据可视化B. 数据摘要C. 数据分类D. 数据变换答案：AB5. 以下哪些算法可以用于异常检测：A. K-meansB. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Apriori答案：BC三、简答题（每题5分，共3题，共15分）1. 简述数据挖掘中关联规则挖掘的主要步骤。

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。

若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。

3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。

由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。

假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。

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)=26/160=0.1625]*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 62.038 0.0001007 ***x2 1 4030.9 4030.9 24.954 0.0015735 **Residuals 7 1130.7 161.5> ls2<-lm(y~x2+x1)> anova(ls2)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x2 1 3363.4 3363.4 20.822 0.002595 **x1 1 10688.7 10688.7 66.170 8.193e-05 ***Residuals 7 1130.7 161.5（1）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = 0H 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 = 0.05)H0: β2 = 0H 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 = 0.05)H0: β1 = β2 = 0H 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=62.083>F（2，7）=4.74，p<0.05，所以可以拒绝原假设，即得到不等于0。

(实验项目) DBLP数据集包括100万篇发表在计算机科学会议和杂志上的论文项。

在这些项中，很多作者都有合著关系。

(a) 提出一种方法，挖掘密切相关的(即，经常一起合写文章)合著者关系。

解决问题的大致过程:1.DBLP数据集是一个XML文件，先对XML文件解析，得到一个超过1G的TXT 文件，处理文件数据格式，并截取前20000行数据，格式如下图：2.使用FP-Tree算法，设置支持度为3，得到的满足条件的频繁项集如下图：说明：以上结果只是一部分，由于数据集很庞大，限于篇幅，不便全部展示。

(b) 根据挖掘结果和本章讨论的模式评估度量，讨论哪种度量可能比其他度量更令人信服地揭示紧密合作模式。

关于作者A(Dimitris Papadias)和作者B(Yufei Tao)的2×2的相依表(显示期望值)Yufei Tao非（Yufei Tao）和26(0.0045) 60(86) 86DimitrisPapadias非(Dimitris59(84.9955) 1609994(1609968) 1610053 Papadias)和 85 1610054 1610139 1. 使用提升度的相关分析P({A}) = 86/1610139 = 5.28e -5P({B}) = 85/1610139 = 5.28e -5P({A,B}) = 26/1610139 = 1.61e -5提升度为P({A,B})/(P({A})×P({B}) )=1.61e -5/(5.28e -5×5.28e -5)=57752. 使用χ2进行相关分析χ2 = （26-0.0045）2/0.0045 + （60-86）2/86 + （59-84.9955）2/84.9955 + （1609994-1609968）2/1609968 = 1502383. 全置信度P(A|B) = 26/85 = 0.306P(B|A) = 26/86 = 0.302all_conf(A,B) = min{P(A|B),P(B|A)} = 0.3024. 最大置信度max_conf(A,B) = max{P(A|B),P(B|A)} = 0.3065. KulczynskiKulc(A,B) = 1/2 *(P(A|B)+P(B|A)) = 0.3046.余弦Cosine(A,B) = P(A|B)×P(B|A) = 0.304比较6种模式评估度量：上述6种模式评估中，提升度和χ2的计算受零事务的影响很大，在上面的例子中，AB表示零事务的个数。

数据挖掘大学练习题_瑞睿鋭的博客-CSDN博客数据挖掘中北大学练习题第一章绪论一.判断题共10题,83.0分下面各项是否是数据挖掘任务1根据性别划分公司的顾客我的答案× 得分8.3分正确答案× 答案解析这属于简单的数据库查询2根据可盈利性划分公司的顾客我的答案× 得分8.3分正确答案× 答案解析这是简单的会计计算3计算公司的总销售额我的答案× 得分8.3分正确答案× 答案解析这是简单的会计计算4按学生的标识号对学生数据库进行排序我的答案× 得分8.3分正确答案× 答案解析这是简单的数据库查询 5 预测掷骰子的结果我的答案× 得分8.3分正确答案× 答案解析由于每一面都是同等概率属于概率计算如果概率是不同等根据历史数据预测结果则更类似于数据挖掘任务 6 使用历史记录预测某公司未来的股价价格我的答案√ 得分8.3分正确答案√ 答案解析需要建立模型来预测股票价格属于数据挖掘领域中的预测模型可以使用回归来建模或使用时间序列分析7 监测病人心率的异常变化我的答案√ 得分8.3分正确答案√ 答案解析需要建立正常心率行为模型并预警非正常心率行为。

这属于数据挖掘领域的异常检测。

若有正常和非正常心率行为样本则可看作一个分类问题8 监视地震活动的地震波我的答案√ 得分8.3分正确答案√ 答案解析需要建立与地震活动相关的不同波形的模型并预警波形活动。

这属于数据挖掘领域的分类问题9 提取声波的频率我的答案× 得分8.3分正确答案× 答案解析属于信号处理问题10 为用户提供电影推荐我的答案√ 得分8.3分正确答案√ 答案解析典型推荐问题二.简答题共2题,17.0分 1 举例说明数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能的概念以及区别。

正确答案数据挖掘是从海量的业务数据中识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

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。

数据挖掘考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 数据清洗答案：D2. 以下哪个算法不是用于分类的？A. 决策树B. 支持向量机C. K-meansD. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现以下哪种类型的模式？A. 序列模式B. 分类模式C. 频繁项集D. 聚类模式答案：C4. 以下哪个指标不是用于评估分类模型性能的？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 马氏距离答案：D5. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案：A6. 以下哪个选项不是数据挖掘过程中的步骤？A. 数据预处理B. 模式发现C. 结果评估D. 数据存储答案：D7. 在数据挖掘中，异常检测的主要目的是识别以下哪种类型的数据？A. 频繁出现的模式B. 罕见的模式C. 预测未来的数据D. 聚类的数据答案：B8. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据压缩答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于特征选择的？A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 支持向量机D. 决策树答案：D10. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据表示方法？A. 决策树B. 向量空间模型C. 邻接矩阵D. 频率分布表答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些？A. K-meansB. 层次聚类C. DBSCAND. 支持向量机答案：A、B、C12. 在数据挖掘中，以下哪些是关联规则挖掘的典型应用场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 社交网络分析答案：A、C13. 数据挖掘中，以下哪些是分类模型评估的常用指标？A. 准确率B. 召回率C. ROC曲线D. 马氏距离答案：A、B、C14. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征变换D. 数据清洗答案：A、B、C15. 数据挖掘中，以下哪些是数据预处理的常见任务？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据规范化D. 数据压缩答案：A、B、C三、简答题（每题10分，共30分）16. 请简述数据挖掘中分类和聚类的主要区别。

数据挖掘部分课后习题1、数据清理、数据集成、数据变换、数据规约各自的目的是什么？有哪些常用方法？数据清理的目的：去掉噪声和无关数据，用其例程通过填写空缺的值，平滑噪声数据，识别，删除孤立点，并解决不一致来清理数据。

常用的方法：处理空缺值;可用以下方法：忽略该记录、去掉属性、手工填写空缺值、使用默认值、使用属性平均值、使用同类样本平均值、预测最可能的值。

噪声数据的处理:噪声数据是一个测量变量中的随机错误或偏差。

可用以下方法：分箱：按箱平均值平滑，按箱中值平滑，按箱边界平滑等；聚类：聚类将相似的值组织成群或类，落在群或类外的值就是孤立点，也就是噪声数据；回归，让数据适合一个函数（如回归函数）来平滑数据。

数据集成的目的：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中.。

常用的方法：模式集成：主要是实体识别问题，利用元数据（关于数据的数据），这可以避免模式集成中的错误。

数据变换的目的：把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。

常用的方法：用平滑消除噪声数据聚类来对数据进行汇总数据概化使用高层次概念替换低层次“原始”数据来进行概念分层规范化将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间属性构造（特征构造）来帮助提高精度和对高维数据结构的理解。

数据归约的目的：用产生数据的归约表示，使数据的范围减小，减少数据量。

常用的方法：数据立方聚集维归约数据压缩数值归约离散化和概念分层等2、对数据挖掘的数据为什么要进行预处理？数据挖掘过程模型是为应用数据挖掘技术提供一种系统化的技术实施方法。

围绕数据挖掘过程需要涉及：问题的理解、数据的理解、收集和准备、建立数据挖掘模型、评价所建的模型、应用所建的模型等。

数据预处理是从大量的数据属性中提取出对目标有重要影响的属性来降低原始数据的维数，或者是处理一些不好的数据，从而改善实例数据的质量和提高数据挖掘的速度现实世界的数据是“肮脏的”，很容易受噪声数据，空缺数据和不一致数据的侵扰，所以在用数据挖掘系统对数据进行挖掘时，必须对数据进行预处理，去掉含噪声，空缺的，和不一致的数据。

一、填空题1、 数据预处理对于数据挖掘是一个重要问题，主要包括 _______________ 、数 据集成、 ____________ 和数据归约。

2、 多维数据模型的星形模式中，主要依靠事实表中 __________ 的与维表联系在一起。

3、 __________ 允许从多个维对数据建模和观察，它由维和事实定义。

｝的中位数为 _______ , 4、 数据集｛5, 10, 11, 13, 15, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215众数为 _________ o5、 在多个抽象层上挖掘数据产生的关联规则称为 _____________ o6、 将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类（或簇）的过程称为 ___________O7、 分类和预测是两种数据分析形式，可以用来建立模型，预测数据未来的趋势，其中 _____________ 用来预测类别标号， ___________ 用来建立连续函数 模型。

）,两个对象8、 给定两个对象，分别表示为（22, 1, 42, 10）, （20, 0, 36, 8之间的曼哈顿距离为 _______________o9、 通常数据仓库与0LAP工具是基于 ___________ 模型进行设计的。

10、 涉及两个或多个维的关联规则称为 ______________o二、单项选择题1、 S PSS作为通用的统计软件包不仅被广泛地用于经济、管理、工业等领域的数据统计处理，而且在（）中得到了应用。

A、数据挖掘领域B、数据仓库领域C、信息管理领域D、系统管理领域2、 下列度量中，哪一个度量不属于集中趋势度量：（）。

A、中位数B、中列数C、众数D、极差3、 OLAP技术的核心是：（ ）。

A、在线性B、对用户的快速响应C、互操作性D、多维分析4、 关于OLAP和OLTP的说法，下列不正确的是：（）A、 OLTP事务量大，但事务内容比较简单且重复率高B、 OLAP的数据来源与OLTP不完全一样C、 OLTP面对的是决策人员和高层管理人员D、 OLTP以应用为核心，是应用驱动的5、 下列哪种操作可以使用户更加直观地从不同角度观察数据立方体中不同维之间的关系：（）0A、上卷B、下钻C、切片D、旋转6、数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了哪种数据挖掘方法: （）0A、分类B、预测C、关联分析D、聚类7、 利用信息增益方法作为属性选择度量建立决策树时，已知某训练样本集的四个属性的信息增益分别为：Gain（收入戶0.940位,Gain（职业）=0.151位,Gain（年龄）=0.780位,Gain（信誉）=0.048位，则应该选择哪个属性作为决策树的测试属 性：（）。

厦门大学数据挖掘原理及实践课程习题2013教育部-IBM产学合作专业综合改革项目厦门大学《数据挖掘原理及实践》课程习题第4章数据仓库与数据的概念描述1. 数据仓库的定义是什么? 数据仓库有哪些显著特征?2. 请简述数据概化的过程和基本方法。

3. 假定数据仓库包含三维: time, doctor, patient, 和两个度量: count和charge, 其中charge是医生对病人一次诊治的收费。

(1) 列举三种流行的数据仓库建模模式。

(2) 使用(1) 列举的模式之一, 画出上面的数据仓库的模式图。

(3) 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。

4. 假定BigUniversity的数据仓库包含如下4维: student, course, semester和instructor；2个度量: count和avg_grade。

在最低的概念层(例如: 对于给定的学生. 课程. 学期和教师的组合), 度量avg_grade 存放学生的实际课程成绩。

在较高的概念层, avg_grade存放给定组合的平均成绩。

(1) 该数据仓库画出雪花型模型图。

(2) 由基本方体[student, course, semester, instructor]开始, 为列出BigUniversity 每个学生的CS课程的平均成绩, 应当使用哪些特殊的OLAP操作。

(3) 如果每维有5层(包含all), 如“student <="">5. 数据仓库可以用星形模式或者雪花模式建模, 简略讨论这两种模式的相似点和不同点, 然后分析它们的相对优缺点。

哪种模式更实用? 给出你的观点并陈述你的理由。

6. 数据仓库实现的一个流行方法是构造一个称为数据立方体的多维数据库。

不幸的是, 这常常产生巨大的. 稀疏的多维矩阵。

给出一个例子, 解释这种大型稀疏数据立方体。