Data Mining Concepts and Techniques second edition 数据挖掘概念与技术 第二版 韩家炜 第九章1.PPT
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数据挖掘概念与技术_课后题答案数据挖掘⼀⼀概念概念与技术Data MiningConcepts andTechniques习题答案第1章引⾔1.1什么是数据挖掘?在你的回答中,针对以下问题:1.2 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,给岀每种数据挖掘功能的例⼦。
解答:特征化是⼀个⽬标类数据的⼀般特性或特性的汇总。
例如,学⽣的特征可被提岀,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, Computi ng scie nee” S own s(X, personalcomputer ” [support=12%, confid en ce=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。
它们的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。
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。
432统计学参考书在学习统计学的过程中,参考书是必不可少的工具。
以下是432本值得参考的统计学参考书,涵盖了各种不同的主题和难度级别。
这些书籍从初学者到专业人士都能受益,并提供了深入的统计学知识。
1.《统计学》(Statistics),作者:David Freedman这本书是统计学的经典教材之一,适合初学者和中级学生。
2.《基础统计学》(Introductory Statistics),作者:Neil Weiss这本书是许多大学和高中教育机构的标准教材,适合初学者和中级学生。
3.《应用回归分析》(Applied Regression Analysis),作者:Norman Draper和Harry Smith这本书提供了深入的回归分析教程,适合那些已经对基本统计学知识有所了解的学生。
4.《多元统计分析》(Multivariate Statistical Analysis),作者:Joe F. Hair, Jr.等这本书为多元统计分析提供了全面的介绍,对于研究人员和专业人士非常有用。
5.《实验设计与数据分析》(Experimental Design and Data Analysis),作者:Gertrude Mary Cox和M. G. Cox这本书是统计学和实验设计的基本参考书之一,适合研究人员和专业人士。
6.《时间序列分析》(Time Series Analysis),作者:George E.P. Box和Gwilym M. Jenkins这本书是时间序列分析的参考书之一,适合研究人员和专业人士。
7.《应用多元统计分析》(Applied Multivariate Statistical Analysis),作者:W. J. Krzanowski这本书为应用多元统计分析提供了深入的介绍,适合研究人员和专业人士。
8.《统计基础》(Foundations of Statistical Inference),作者:Priscilla E. Greenwood和Murray Aitkin这本书提供了深入的统计学基础知识,适合那些对基础知识有一定了解的学生。
大数据与交通管理有关的参考文献以下是一些与大数据和交通管理相关的参考文献:1.Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.-这本书介绍了数据挖掘的基本概念和技术,包括与大数据相关的内容,可用于理解和应用于交通管理中的数据挖掘技术。
2.Chen, C., & Zhang, C. (2014). Data-intensive computing: architectures, algorithms, and applications. CRC Press.-该书介绍了数据密集型计算的架构、算法和应用,包括大数据处理和分析等相关内容,可用于了解大数据在交通管理中的应用。
3.Zheng, Y., & Zhou, X. (2015). Big data for transportation: towarda future transportation ecosystem. Springer.-本书探讨了大数据在交通领域的应用和发展趋势,包括交通流量预测、交通拥堵管理、智能交通等方面的研究和案例。
4.Silva, C., Moura, F., & Ferreira, J. (2017). Big data analytics for traffic and transportation management. Springer.-这本书详细介绍了大数据分析在交通和运输管理中的应用,包括交通流量预测、交通拥堵管理、智能交通系统等方面的研究和实践。
5.Abdi, H. (2016). Big data in transportation research: opportunities, challenges, and realities. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 68, 285-299.-这篇论文提出了大数据在交通研究中的机遇、挑战和现实问题,并讨论了数据采集、处理和分析等方面的关键问题。
有关异常值处理的书异常值处理是数据分析和统计学中的重要内容,涉及到检测和处理数据中的异常或离群值。
以下是一些与异常值处理相关的书籍,它们可以帮助你深入了解异常值的概念、检测方法和处理技术:1. "统计学习方法"(Pattern Recognition and Machine Learning)作者:Christopher M. Bishop这本书是机器学习领域的经典教材,其中涉及异常值检测和处理在机器学习中的应用。
2. "数据挖掘:概念与技术"(Data Mining: Concepts and Techniques)作者:Jiawei Han,Micheline Kamber,Jian Pei这本书介绍了数据挖掘的基本概念和技术,其中包括异常值检测和处理的方法。
3. "数据分析导论"(Introduction to Data Mining)作者:Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar这是一本数据挖掘和数据分析的入门教材,涵盖了异常值检测和处理的内容。
4. "Applied Multivariate Statistical Analysis"作者:Richard A. Johnson,Dean W. Wichern这本书着重介绍多元统计分析的方法,其中包括处理多元数据中的异常值问题。
5. "R语言实战"(R in Action: Data Analysis and Graphics with R)作者:Robert I. Kabacoff这是一本关于使用R语言进行数据分析和可视化的实战教材,其中包括异常值处理的内容。
6. "Outliers in Statistical Data"作者:Vic Barnett,Terry Lewis这本书是关于统计数据中异常值的经典著作,深入讨论了异常值检测和处理的方法和理论。
数据管理的书籍数据管理是指对数据进行组织、存储、管理和维护的一系列活动。
在当今数字化时代,数据管理变得愈发重要,因为数据是企业和组织的重要资产,正确的数据管理可以提高工作效率、支持决策制定和促进创新。
以下是一些关于数据管理的书籍,涵盖了从基础理论到实践技巧的各个方面。
1. 《数据库系统概论》(Introduction to Database Systems)作者:C.J. Date、A. Kannan、S. Swamynathan该书是数据库管理的经典教材,介绍了数据库系统的基本概念、原理和实践。
它覆盖了关系数据库管理系统(RDBMS)的各个方面,包括数据模型、查询语言、事务处理和数据安全等内容。
2. 《数据仓库工具集:构建维度性能令人叹为观止的数据仓库架构》(The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling)作者:Ralph Kimball、Margy Ross该书通过详细介绍维度建模的理论和实践,帮助读者了解如何构建数据仓库,并提供了一套实用的方法和工具。
它还包括实际案例和最佳实践,帮助读者更好地理解和应用数据仓库技术。
3. 《信息组织与检索:数据管理的核心》(Information Organization and Retrieval: Data Management's Core)作者:William Hersh该书介绍了信息组织和检索的基本原理和技术,包括数据建模、索引和查询处理等方面。
它还讨论了信息检索领域的最新发展和挑战,帮助读者了解如何高效地管理和利用数据资源。
4. 《数据质量:概念、方法和技术》(Data Quality: Concepts, Methodologies and Techniques)作者:Carlo Batini、Monica Scannapieco该书介绍了数据质量的重要性和影响,以及如何评估和提高数据质量。
数据挖掘概念与技术英文原书名: Data Mining:Concepts and Techniques作者: (加)Jiawei Han Micheline Kamber译者: 范明孟小峰等译书号: 7-111-09048-9出版社: 机械工业出版社出版日期: 2001-8-1页码: 374定价: ¥39.00"数据挖掘"(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。
近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是由于企业数据库的广泛使用,存在大量的数据,并且迫切需要从这些数据中获取有用的信息的知识。
获取的信息和知识有广泛的应用,例如:商务管理、生产管理、市场控制、市场分析、工程设计和科学探索等。
越来越多的IT企业看到了这一诱人的市场,纷纷加入到数据挖掘工具的开发中来,并获得丰厚的回报。
例如微软公司在它的最新的关系数据库系统SQL Server 2000加入了先进的数据挖掘功能,在基于NT的数据库软件市场中打败了Oracle公司,成为销售额最大的产品。
又如IBM公司发布了一项新型的基于标准的数据挖掘技术--IBMDB2智能挖掘器积分服务(IBM DB2 Intelligent Miner Scoring Service),它可以帮助企业轻松地为自己的客户和供应商开发出个性化的解决方案。
从种种迹象表明,数据挖掘这一研究领域的发展充满了机遇和挑战。
《数据挖掘:概念与技术》一书从数据库专业人员的角度,全面深入地介绍了数据挖掘原理和在大型企业数据库中知识发现的方法。
该书首先用浅显的语言介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘系统的基本结构、数据挖掘系统的分类等,逐渐地把读者领入该领域,这一点做得非常好。
作者接着便全面而详细的介绍了数据挖掘技术,其中还包括了当前的最新进展。
数据库系统概论参考文献数据库系统概论是计算机科学与技术专业的一门重要课程,本文将介绍一些经典的参考文献,以帮助读者更好地理解数据库系统的基本概念、原理和技术。
1. 《数据库系统概念》(Fundamentals of Database Systems)该书是数据库系统领域的经典教材,由Ramez Elmasri和Shamkant B. Navathe等人编著。
本书系统地介绍了数据库系统的基本概念、数据库模型、数据模型的设计和应用、数据库语言和接口等内容。
本书内容详实,适合作为课程教材使用,也适合作为数据库系统的入门参考书阅读。
2. 《数据库系统概论》(An Introduction to Database Systems)该书由C.J. Date编写。
本书详细介绍了关系数据库的基本原理和技术,包括关系数据模型、关系代数与关系演算、关系规范化理论、事务与并发控制、数据完整性与一致性等内容。
本书深入浅出地阐述了关系数据库的基本概念和操作原理,是数据库系统的经典入门教材。
3. 《数据库系统概论》(Database System Concepts)该书由Silberschatz,Korth和Sudarshan编写。
本书是数据库课程的标准教材之一,旨在让读者全面了解数据库系统的核心概念和技术。
该书包括数据库设计、关系代数与关系演算、SQL语言、查询处理与优化、事务与并发控制、数据库安全与完整性等内容,并通过实际案例和练习来帮助读者深入理解数据库系统。
4. 《数据库原理与应用》(Database Principles and Applications)该书由Tushar K. Hazra编著。
本书介绍了数据库技术的基本原理和应用,并包含了数据库设计、数据模型、关系数据库、SQL语言、数据库管理系统、数据安全与完整性、数据挖掘等内容。
该书理论和实践相结合,适合初学者理解数据库系统的基本概念和应用。
5. 《数据挖掘概念与技术》(Data Mining: Concepts and Techniques)该书由Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei合著。