数据挖掘练习题附答案

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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。如果x_min=10,

x_max=540,x=100,要做0-1规范化,结果为何?

解:转化函数满足&'&!"#

&!$%'&!"#=&&'(!"#

(!$%'(!"#,即有𝑥)=&'&!"#

&!$%'&!"#(𝑦

#*&−𝑦

#+$)−𝑦

#+$󰀱

若做0-1规划,有𝑦#+$=0,𝑦

#*&=1,代入得𝑥)=&'&!"#

&!$%'&

!"#󰀱

再代入相应得取值,得𝑥)=!,,'!,-.,'!,,=/..󰀱

2.已知以下数据集,现希望用一元线性回归方程进行拟合,试找出相应的回归线。提示:利用最小二乘法,目标是最小化误差。

广告费

(万) 2 3 5 4 6

销售额

(万) 2 4 6 3 4

解:设回归线方程为𝑦L=𝑎𝑥+𝑏,这里𝑦L为理论预测值。误差函数为󰀱

𝑓(𝑎,𝑏)=P(𝑎𝑥

++𝑏−𝑦

+)"$

+0!󰀱

最小化误差,有12

1*=0和12

13=0,由此可得󰀱

P(𝑎𝑥

++𝑏−𝑦

+)𝑥

+

+=0󰀱

P(𝑎𝑥

++𝑏−𝑦

+)

+=0󰀱

进一步,有󰀱

󰀱

𝑎=<𝑥

+><𝑦

+>−<𝑥

+𝑦

+>

<𝑥

+>"−<𝑥

+">󰀱

󰀱

𝑏=<𝑦

+>−𝑎<𝑥

+>

由数据集可得󰀱

<𝑥

+>=4, <𝑦

+>=3.8,<𝑥

+">=18,<𝑥

+𝑦

+>=16.4,代入上式可得𝑎=0.6,𝑏=

1.4

3.以下数据集是关于协同过滤推荐的用户-物品评价矩阵,考虑基于用户的协同过滤方

法,计算Tom与其它两个用户的相似性(利用Pearson相关系数)。然后考虑最近似的

1个近邻与用户Tom平均评分(表示Tom对他评过分的所有物品评分的平均值)的偏差,计算Tom对物品p的预测值。

物品1 物品2 物品3 物品4 物品5

Tom 5 3 4 4 Null

John 3 1 2 3 3

Mike 3 3 1 5 4

提示:Pearson相关系数公式如下: ∑(𝑋+−𝑋W)(𝑌

+−𝑌W)$

+0!

Y∑(𝑋

+−𝑋W)"$

+0!Y∑(𝑌

+−𝑌W)"$

+0!

用户𝑎对物品𝑝的评分预测值公式为:

𝑝𝑟𝑒(𝑎,𝑝)=𝑟̅

*+∑𝑠𝑖𝑚(𝑎,𝑏)(𝑟

3,5−𝑟̅

3)

3

∑𝑠𝑖𝑚(𝑎,𝑏)

3

󰀱

解:令𝑟+,5表示用户𝑖对物品𝑝的评分,𝑟̅+表示用户𝑖的平均评分。则用户𝑎和𝑏的相似度

为:󰀱

𝑠𝑖𝑚(𝑎,𝑏)=∑(𝑟*,5−𝑟̅

*)(𝑟

3,5−𝑟̅

3)$

50!

Y∑(𝑟

*,5−𝑟̅

*)"$

50!Y∑(𝑟

3,5−𝑟̅

3)"$

50!󰀱

由数据集可知,󰀱

𝑟̅

67#=4,𝑟̅

879$=2.4,𝑟̅

:+%;=3.2󰀱

故有,󰀱

𝑠𝑖𝑚(𝑇𝑜𝑚,𝐽𝑜ℎ𝑛)

=(5−4)(3−2.4)+(3−4)(1−2.4)+(4−4)(2−2.4)+(4−4)(3−2.4)5(5−4)!+(3−4)!+(4−4)!+(4−4)!5(3−2.4)!+(1−2.4)!+(2−2.4)!+(3−2.4)!+(3−2.4)!

=0.84󰀸

󰀸

𝑠𝑖𝑚(𝑇𝑜𝑚,𝑀𝑖𝑘𝑒)

=(5−4)(3−3.2)+(3−4)(3−3.2)+(4−4)(1−3.2)+(4−4)(5−3.2)5(5−4)!+(3−4)!+(4−4)!+(4−4)!5(3−3.2)!+(3−3.2)!+(1−3.2)!+(5−3.2)!+(4−3.2)!

=0󰀸

󰀱

由此可知,Tom与John相似,󰀱

𝑝𝑟𝑒(𝑇𝑜𝑚,𝑝)=𝑟>𝑇𝑜𝑚+𝑠𝑖𝑚(𝑇𝑜𝑚,𝐽𝑜ℎ𝑛)(𝑟

𝐽𝑜ℎ𝑛,𝑝−𝑟>𝐽𝑜ℎ𝑛)

𝑠𝑖𝑚(𝑇𝑜𝑚,𝐽𝑜ℎ𝑛)=4+(3−2.4)=4.6

󰀱