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数据挖掘作业(第5章)

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第5章 Clementine使用简介

第5章 Clementine使用简介

第5章 Clementine使用简介5.1Clementine 概述Clementine数据挖掘平台是一个可视化的、强大的数据分析平台。

用户可以通过该平台进行与商业数据操作相关的操作。

数据流区域：它是Clementine窗口中最大的区域，这个区域的作用是建立数据流，或对数据进行操作。

选项板区域：它是在Clementine的底部，每个选项卡包含一组相关的可以用来加载到数据流区域的节点组成。

它包括：数据源、记录选项、字段选项、图形、建模和输出。

管理器：它位于Clementine的右上方，包括流、输出和模型三个管理器。

项目区域：它位于Clementine的右下方，主要对数据挖掘项目进行管理。

并且，它提供CRISP-DM和类两种视图。

另外，Clementine还包括类似于其他windows软件的菜单栏、工具栏和状态栏。

Clementine非常容易操作，包含很多经典数据挖掘算法和一些较新的数据挖掘算法通常，大多数数据挖掘工程都会经历以下过程：检查数据以确定哪些属性可能与相关状态的预测或识别有关。

保留这些属性(如果已存在)，或者在必要时导出这些属性并将其添加到数据中。

使用结果数据训练规则和神经网络。

使用独立测试数据测试经过训练的系统。

Clementine的工作就是与数据打交道。

最简单的就是“三步走”的工作步骤。

首先，把数据读入Clementine中，然后通过一系列的操作来处理数据，最后把数据存入目的文件。

Clementine数据挖掘的许多特色都集成在可视化操作界面中。

可以运用这个接口来绘制与商业有关的数据操作。

每个操作都会用相应的图标或节点来显示，这些节点连接在一起，形成数据流，代表数据在操作间的流动。

Clementine用户界面包括6个区域。

数据流区域(Stream canvas)：数据流区域是Clementine窗口中最大的区域，在这个区域可以建立数据流，也可以对数据流进行操作。

每次在Clementine中可以多个数据流同时进行工作，或者是同一个数据流区域有多个数据流，或者打开一个数据流文件。

数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则

数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 如：规则{尿布}—>{啤酒}表示尿布和啤酒的销售之间存在关联—— “啤酒与尿布”的故事。
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性，除了购物篮分析外，有广泛应用， 如：辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系；医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联；网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联，发现主题词演化模式、学科发展趋势；电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值，支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为：support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为： confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1，计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7

统计学习[The Elements of Statistical Learning]第五章习题

统计学习[The Elements of Statistical Learning]第五章习题

4.
N
N
L(yi, g˜(xi)) + λJ(g˜) ≥ L(yi, g(xi)) + λJ(g)
i=1
i=1
with equality iff ρ(x) = 0.
1
Proof 1.
2.
3.
K(·, xi), f
HK
= ∞ ci i=1 γi
K(·, xi), φi(·)
=
∞ i=1
ci γi
[γi
(5)
β
i=1
N
= min
(yi
−
βT
1
VDγ2
φ(xi))2
+
λβT
β
β
i=1
N
= min
(yi
−
cT
φ(xi))2
+
λ(VD−γ
1 2
c)T
VDγ−
1 2
c
c
i=1
//
Let
c
=
1
Dγ2
VT β
N
= min
c
(yi − cT φ(xi))2 + λcT cD−γ 1
i=1
N
= min
{cj }∞ 1 i=1
m=1
Let gkm = hm(x)φk(x)dx and calculate ·, φ (y) , then
M
gkmhm(y) = γkφk(y)
(4)
m=1
M
gkm( hm(y)φ (y)dy) = γk φk(y)φ (y)dy
m=1
M
gkmg m = γkδk,
m=1
3
where

数据挖掘原理、 算法及应用第5章 聚类方法

数据挖掘原理、 算法及应用第5章 聚类方法
第5章 聚类方法
第5章 聚类方法
5.1 概述 5.2 划分聚类方法 5.3 层次聚类方法 5.4 密度聚类方法 5.5 基于网格聚类方法 5.6 神经网络聚类方法：SOM 5.7 异常检测
第5章 聚类方法
5.1 概 述
聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、 机器学习、模式识别等。它是数据挖掘中的一个功能，但也 能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，概括出每个 簇的特点，或者集中注意力对特定的某些簇作进一步的分析。 此外，聚类分析也可以作为其他分析算法 (如关联规则、分 类等)的预处理步骤，这些算法在生成的簇上进行处理。
凝聚的方法也称为自底向上的方法，一开始就将每个对 象作为单独的一个簇，然后相继地合并相近的对象或簇，直 到所有的簇合并为一个，或者达到终止条件。如AGNES算法 属于此类。
第5章 聚类方法
(3) 基于密度的算法(Density based Methods)。 基于密度的算法与其他方法的一个根本区别是： 它不是 用各式各样的距离作为分类统计量，而是看数据对象是否属 于相连的密度域，属于相连密度域的数据对象归为一类。如 DBSCAN (4) 基于网格的算法(Grid based Methods)。 基于网格的算法首先将数据空间划分成为有限个单元 (Cell)的网格结构，所有的处理都是以单个单元为对象的。这 样处理的一个突出优点是处理速度快，通常与目标数据库中 记录的个数无关，只与划分数据空间的单元数有关。但此算 法处理方法较粗放，往往影响聚类质量。代表算法有STING、 CLIQUE、WaveCluster、DBCLASD、OptiGrid算法。
(3) 许多数据挖掘算法试图使孤立点影响最小化，或者排除 它们。然而孤立点本身可能是非常有用的，如在欺诈探测中， 孤立点可能预示着欺诈行为的存在。

西安交大数据挖掘第五次作业

西安交大数据挖掘第五次作业

第五次作业Weihua Wang 1、假设数据挖掘的任务是将如下八个点聚类为三个类.A1(2,10) A2(2,5) A3(8,4) B1(5,8) B2(7,5) B3(6,4) C1(1,2) C2(4,9)距离函数为欧几里得函数.假设初始我们选择A1,B1,C1为每个聚类的中心,用K-means 方法给出:a)在第一次循环后的三个聚类中心b)最后的三个簇解:首先计算A1(2,10) A2(2,5) A3(8,4) B1(5,8) B2(7,5) B3(6,4) C1(1,2) C2(4,9) A1(2,10) 0 5 8.49 3.61 7.08 7.21 8.06 2.24 B1(5,8) 3.61 4.24 5 0 3.61 4.12 7.21 1.41 C1(1,2) 8.06 3.16 7.28 7.21 6.71 5.36 0 7.62由上表可得,各点的归属簇为:A1:A1,B1:A3,B1,B2,B3,C2C1:A2,C1第一次循环后三个聚类中心为First1:(2,10)First2:((8+5+7+6+4)/5,(4+8+5+4+9)/5)=(6,6)First3:((2+1)/2,(5+2)/2)=(1.5,3.5)继续计算各点到簇中心的距离A1(2,10) A2(2,5) A3(8,4) B1(5,8) B2(7,5) B3(6,4) C1(1,2) C2(4,9) F1(2,10) 0 5 8.49 3.61 7.08 7.21 8.06 2.24 F2(6,6) 5.66 4.12 2.83 2.24 1.41 2 6.40 3.61 F3(1.5,3.5) 6.52 1.58 6.52 5.70 5.70 4.53 1.58 6.04由上表可得,各点的归属簇为:F1:A1,C2F2:A3,B1,B2,B3F3:A2,C1Second1:((2+4)/2,(10+9)/2)=(3,9.5)Second2:((8+5+7+6)/4,(4+8+5+4)/4)=(6.5,5.25)Second3:((2+1)/2,(5+2)/2)=(1.5,3.5)继续计算各点到簇中心的距离A1(2,10) A2(2,5) A3(8,4) B1(5,8) B2(7,5) B3(6,4) C1(1,2) C2(4,9) S1(3,9.5) 1.12 4.61 7.43 2.50 6.02 6.26 7.76 1.12 S2(6.5,5.25) 6.54 4.51 1.96 3.13 0.56 1.35 6.39 4.51 S3(1.5,3.5) 6.52 1.58 6.52 5.70 5.70 4.53 1.58 6.04由上表可知，各点的归属簇为：S1：A1,B1,C2S2：A3,B2,B3S3：A2,C1Third1:((2+5+4)/3,(10+8+9)/3)=(3.67,9)Third2:((8+7+6)/3,(4+5+4)/3)=(7,4.33)Third3: ((2+1)/2,(5+2)/2)=(1.5,3.5)A1(2,10) A2(2,5) A3(8,4) B1(5,8) B2(7,5) B3(6,4) C1(1,2) C2(4,9) T1(3.67,9) 1.95 4.33 6.61 1.66 5.20 5.52 7.49 0.33 T2(7,4.33)7.56 5.04 1.05 4.18 0.67 1.05 6.44 5.55 T3(1.5,3.5) 6.52 1.58 6.52 5.70 5.70 4.53 1.58 6.04由上表可知，各点的归属簇为：T1:A1,B1,C2T2:A3,B2,B3T3:A2,C1各点的归属簇至此已不发生变化，故最后的三个簇为：Final1:A1,B1,C2Final2:A3,B2,B3Final3:A2,C12、进行单链和全链层次聚类，绘制树状图显示结果，树状图应当清楚地显示合并的次序。

《数据挖掘》练习题(第5章)

《数据挖掘》练习题(第5章)

一、填空题1、每一个分类规则可以表示为如下形式:():i i i r y →条件规则左边称为 ，规则右边称为 ，包含预测类i y 。

2、给定数据集D 和分类规则:r A y →，将D 中触发规则r 的记录所占的比例称为规则的 。

3、给定数据集D 和分类规则 :r A y →，将D 中触发r 的记录中类标号等于y 的记录所占的比例称为规则的 。

4、分类规则的质量可用规则的 和 表示。

5:r (胎生=是 )∧ (体温=恒温)→哺乳类的覆盖率是 ；规则的准确率是 。

6、规则集的两个重要性质是 和 。

7、如果规则集R 中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集R 中的规则是 ，这个性质确保每条记录至多被R 中的一条规则覆盖。

8、如果对属性值的任一组合，R 中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R 具有 ，这个性质确保每一条记录都至少被R 中的一条规则覆盖。

9、以下是脊椎动物分类问题的规则集：1:r (胎生=否)∧ (飞行动物=是)→鸟类2:r (胎生=否 )∧(水生动物=是)→鱼类3:r(胎生=是)∧(体温=恒温)→哺乳类4:r(胎生=否)∧(飞行动物=否)→爬行类5:r(水生动物=半)→两栖类、提取分类规则的方法有和两大类。

11、提取分类规则的直接方法是指。

12、提取分类规则的间接方法是指。

13、规则的排序方案有和两种。

14、常见的分类规则增长策略有和两种。

二、问答题1、如果基于规则的分类器中的规则集不是穷举的，应该如何解决？2、如果基于规则的分类器中的规则集不是互斥的，应该如何解决？3、使用无序规则来建立基于规则的分类器有什么利弊？4、k-近邻分类器中，k值的大小对分类器的性能会产生什么影响？5、考虑一个二值分类问题，属性集和属性值如下：空调={可用，不可用}引擎={好，差}行车里程={高，中，低}生锈={是，否}假设一个基于规则的分类器产'生的规则集如下：1:r行车里程=高→价值=低2:r行车里程=低→价值=高3:r空调=可用，引擎=好→价值=高4:r空调=可用，引擎=差→价值=低5:r空调=不可用→价值=低(1)这些规则是互斥的吗?(2)这些规则集是完全的吗?(3)规则需要排序吗?(4)规则集需要默认类吗?三、计算题1、设有一个训练集，它包含60个正例和100个反例。

数据挖掘导论-第5章 评估技术

1-α Zα/2 0.99 2.58 0.98 2.33 0.95 1.96 0.9 1.65 0.8 1.28 0.7 1.04 0.5 0.67
27
第5章 评估技术
假设检验的两类错误
计算接受 正确的零假设 正确的接受 错误的零假设 第二类错误 计算拒绝 第一类错误 正确的拒绝
第一类错误：拒绝了正确的原假设 ——弃真错误 第二类错误：不拒绝错误的原假设
25
第5章 评估技术
Z检验的计算公式
Z检验的基本原理是计算两个均值之间差的Z分数，再与理论 Z值相比较。若Z分数大于理论Z值，判定两个均值之间的 差异是显著的，否则是不显著的。
要95%的确信两个样 本之间的差异是显著 的，等式中Z>=1.96 运用条件：每 个均值是用两 个独立数据集 计算出来的
26
x 99
14
-99
-3
-2
-1
0
1
2
3
第5章 评估技术
（3）正态分布和样本均值
一般通过抽样调查的方法得到样本数据，计算样本数据的 分布，若能够确定样本数据的分布与总体数据的分布一致 ，则可以使用样本数据的分布来表示总体数据的分布。
样本1
X2 X1 X5 X8
样本2
X5 X7
样本3
X7 X3
X7
X8 X2 X5 X4 X7 X3
实际应用中，期望得到持续、稳定的高预测准确度。 比如评估信用或抵押风险，接受或拒绝一个信用卡申请， 接受或拒绝一个房屋抵押贷款。 需要一个高 分类正确率 的模型
32
第5章 评估技术
5.2.1 评估分类类型输出模型
输出属性为二元取值的问题被称为双类问题，即取值为“是
”与“否”，“真”与“假”，“接受”与“拒绝”。

数据挖掘作业答案

数据挖掘作业答案第二章数据准备5.推出在[-1,1]区间上的数据的最小－最大标准化公式。

解：标准化相当于按比例缩放，假如将在[minA,maxA]间的属性A的值v映射到区间[new_minA,new_maxA]，根据同比关系得：(v-minA)/(v’-new_minA)=(maxA-minA)/(new_maxA-new_minA)化简得：v’=(v-minA)* (new_maxA-new_minA)/ (maxA-minA)+ new_minA6.已知一维数据集X={-5.0 , 23.0 , 17.6 , 7.23 , 1.11},用下述方法对其进行标准化：a) 在[-1,1]区间进行小数缩放。

解：X’={-0.050 ，0.230 ，0.176 ，0.0723 ，0.0111}b) 在[0,1]区间进行最小－最大标准化。

解：X’={0 , 1 , 0.807 ，0.437 ，0.218 }c) 在[-1,1]区间进行最小－最大标准化。

解：X’={-1 , 1 , 0.614 , -0.126 , 0.564}d) 标准差标准化。

解：mean=8.788 sd=11.523X’={-1.197 , 1.233 , 0.765 , -0.135 , -0.666}e) 比较上述标准化的结果，并讨论不同技术的优缺点。

解：小数缩放标准化粒度过大(以10为倍数)，但计算简单；最小-最大值标准化需要搜索整个数据集确定最小最大数值，而且最小最大值的专家估算可能会导致标准化值的无意识的集中。

标准差标准化对距离测量非常效，但会把初始值转化成了未被认可的形式。

8.已知一个带有丢失值的四维样本。

X1={0,1,1,2}X2={2,1,*,1}X3={1,*,*,-1}X4={*,2,1,*}如果所有属性的定义域是[0,1,2]，在丢失值被认为是“无关紧要的值”并且都被所给的定义域的所有可行值替换的情况下，“人工”样本的数量是多少？解：X1 “人工”样本的数量为 1X2 “人工”样本的数量为 3X3 “人工”样本的数量为9X4 “人工”样本的数量为9所以“人工”样本的数量为1×3×9×9＝24310．数据库中不同病人的子女数以矢量形式给出：C={3，1，0，2，7，3，6，4，-2，0，0，10，15，6}a)应用标准统计参数——均值和方差，找出C中的异常点：mean=3.9286 sd=4.4153在3个标准差下的阈值：阈值=均值±3*标准差=3.928±3*4.4153=[-9.318，17.174]根据实际情况子女数不可能为负数，所以其范围可缩减为：[0，17.174]C中的异常点有：-2b)在2个标准差下的阈值：阈值=均值±2*标准差=3.928±2*4.4153=[-4.903，12.758]根据实际情况子女数不可能为负数，所以其范围可缩减为：[0，12.758]C中的异常点有：-2, 1511．已知的三维样本数据集X：X=[{1，2，0}，{3，1，4}，{2，1，5}，{0，1，6}，{2，4，3}，{4，4，2}，{5，2，1}，{7，7，7}，{0，0，0}，{3，3，3}]。

已经完成的数据挖掘作业

（5）刷新：将数据源的更新传播到数据仓库中
五、计算题
（1）假定基本立方体有三个维A，B，C，其单元数如下：|A|=100,000，|B|=10,000，|C|=1,000，假定分块将每维分成10部分
a.请指出方体中内存空间需求量最小的块计算次序和内存空间需求量最大的块计算次序；
b.分别求这两个次序下计算二维平面所需要的内存空间的大小。
(a)为数据仓库画出雪花模式图。
(b)由基本方体[student, course, semester, instructor]开始，为列出Big_University每个学生的CS课程的平均成绩，应当使用哪些OLAP操作（如，由学期上卷到学年）。
(c)如果每维有5层（包括all），如student < major < status < university <all，该数据方包含多少方体（包含基本方体和顶点方体）？
（4）请简述几种典型的多维数据的OLAP操作
答：典型的OLAP操作包括以下几种
上卷：通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约，在数据立方体上进行聚集；
下钻：上卷的逆操作，由不太详细的数据得到更详细的数据；通常可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现；
切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方；
（2）（6）关于数据仓库的设计，四种不同的视图必须考虑，分别是：自顶向下视图、数据源视图、数据仓库视图、商务查询视图
（3）（7）OLAP服务器的类型主要包括：关系OLAP服务器(ROLAP)、多维OLAP服务器(MOLAP)和混合OLAP服务器(HOLAP)
（4）（8）求和函数sum()是一个分布的
切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方；

5 第五章分类算法-数据挖掘算法与应用(Python实现)-孙家泽-清华大学出版社

常用的分类算法有： 单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经
网络、K-近邻、支持向量机等； 用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和
Boosting、adaboost等。
西安邮电大学
5.2 KNN算法原理
KNN(K-NearestNeighbor) 算法是一个理论上比较 成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，其思 路非常简单直观，易于快速实现。
✓ 缩小训练样本的方法：在原有的样本中删掉一部分 与分类相关不大的样本，将剩下的样本作为新的训 练样本或者在原来的训练样本集中选取一些代表样 本作为新的训练样本；
✓ 通过聚类（clustering），将聚类所产生的中心点 作为新的训练样本。
(2)从优化相似度度量方法的角度
基本的KNN算法基于欧几里得距离来计算样本的相 似度，这种方法对噪声特征非常敏感。
可以采用均匀化样本分布密度的方法进行改进。
(4)从选取恰当k值的角度
由于KNN算法中几乎所有的计算都发生在分类阶段， 而且分类效果很大程度上依赖于k值的选取。而目前为 止，比较好的选k值的方法只能是通过反复试验调整。
小结： KNN算法主要依据邻近的k个样本来进行类别的判
断。然后依据k个样本中出现次数最多的类别作为未 知样本的类别。这也就是人们常说的“物以类聚，人 以群分”、“近朱者赤，近墨者黑”。在选择分类算 法时我们应该根据具体应用的需求，选择适当的分类 算法。
KNN可以说是一种最直接的用来分类未知 数据的方法。
5.2.1 KNN算法原理
简单来说，KNN可以 看成：有那么一堆你已 经知道分类的数据，然 后当一个新数据进入的 时候，就开始跟训练数 据里的每个点求距离， 然后挑出离这个数据最 近的K个点，看看这K个 点属于什么类型，然后 用少数服从多数的原则， 给新数据归类。
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第5章关联分析
5.1 列举关联规则在不同领域中应用的实例。

5.2 给出如下几种类型的关联规则的例子，并说明它们是否是有价值的。

(a)高支持度和高置信度的规则； (b)高支持度和低置信度的规则； (c)低支持度和低置信度的规则； (d)低支持度和高置信度的规则。

5.3 数据集如表5-14所示：
(a) 把每一个事务作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。

(b) 利用(a)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。

置信度是一个对称的度量吗？
(c) 把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。

(d) 利用(b)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。

置信度是一个对称的度量吗？
5.4 关联规则是否满足传递性和对称性的性质？举例说明。

5.5 Apriori 算法使用先验性质剪枝，试讨论如下类似的性质 (a) 证明频繁项集的所有非空子集也是频繁的
(b) 证明项集s 的任何非空子集s ’的支持度不小于s 的支持度
(c) 给定频繁项集l 和它的子集s ，证明规则“s’→(l – s’)”的置信度不高于s →(l – s)的置信度，其中s’是s 的子集
(d) Apriori 算法的一个变形是采用划分方法将数据集D 中的事务分为n 个不相交的子数据集。

证明D 中的任何一个频繁项集至少在D 的某一个子数据集中是频繁的。

5.6 考虑如下的频繁3-项集：{1, 2, 3}，{1, 2, 4}，{1, 2, 5}，
{1, 3, 4}，{1, 3, 5}，{2, 3, 4}，{2, 3, 5}，{3, 4, 5}。

(a)根据Apriori 算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。

(b)写出经过剪枝后的所有候选4-项集
5.7 一个数据库有5个事务，如表5-15所示。

设min_sup=60%，min_conf = 80%。

(a) 分别用Apriori
(b) 比较穷举法和Apriori算法生成的候选项集的数量。

(c) 利用(1)所找出的频繁项集，生成所有的强关联规则和对应的支持度和置信度。

5.8 购物篮分析只针对所有属性为二元布尔类型的数据集。

如果数据集中的某个属性为连续
型变量时，说明如何利用离散化的方法将连续属性转换为二元布尔属性。

比较不同的离散方法对购物篮分析的影响。

5.9 分别说明利用支持度、置信度和提升度评价关联规则的优缺点。

5.10 表5-16所示的相依表汇总了超级市场的事务数据。

其中hot dogs指包含热狗的事务，
hot dogs指不包含热狗的事务。

hamburgers指包含汉堡的事务，hamburgers指不包含汉堡的事务。

和最小置信度阈值50%，这个关联规则是强规则吗？
计算关联规则“hot dogs ⇒hamburgers”的提升度，能够说明什么问题？购买热狗和购买汉堡是独立的吗？如果不是，两者间存在哪种相关关系？
5.11对于表5-17所示序列数据集，设最小支持度计数为2，请找出所有的频繁模式。

表5-17 习题5.11数据集。