介绍数据挖掘
教师的解决方案手册
陈甘美华Pang-Ning
Michael教授
Vipin Kumar
版权所有2006年Pearson Addison-Wesley。保留所有权利。
内容。
1 Introduction 5
2 Data 5
3 Exploring Data 19
4 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model24 Evaluation 24
5 Classification: Alternative Techniques 44
6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 71
7 Association Analysis: Advanced Concepts 95
8 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 125
9 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms 145
10 Anomaly Detection 153
三
1
介绍
1.讨论是否执行下列每项活动的是一种数据miningtask。
(a)把客户的公司根据他们的性别。否。这是一种简单的数据库查
询。
(b)把客户的公司根据他们的盈利能力。
第这是一种会计计算、应用程序的门限值。然而,预测盈利的一
种新的客户将数据挖掘。
(c)计算的总销售公司。否。这又是简单的会计工作。
(d)排序的学生数据库基于学生的身份证号码。
第再次,这是一种简单的数据库查询。
(e)预测结果丢(公平)的一对骰子。否。既然死是公正的,这是一种
概率的计算。如果死是不公平的,我们需要估计的概率对每个结
果的数据,那么这更象研究的问题数据挖掘。然而,在这种特定的
情况下,要解决这一问题是由数学家很长一段时间前,因此,我们不
认为它是数据挖掘。
(f)预测未来股价的公司使用。historicalrecords
是的。我们将试图创建的模型,可以预测未来的持续价值的股票
价格。这是一例的2 第1章介绍
领域的数据挖掘预测模型。我们可以使用回归分析。这一建模,
尽管研究人员在许多领域已经开发了多种技术来预测时间序列。
(g)监控在患者心率异常。
是的。我们将构建一种型号的正常行为的心率和提高报警当寻
常心的行为发生。这将涉及领域的数据挖掘被称为异常检测。
这也可以看作是一种分类的问题如果我们的例子两个正常和不
正常的心的行为。
(h)监测地震波地震活动。
是的。在这种情况下,我们将构建模型的不同类型的地震波的行
为与地震活动和提高报警时,这些不同类型的地震活动。这一例
子说明,在区域的数据挖掘已知的分级。
(i)解压的频率的声音波形。否。这是信号处理。
2.假设您是作为一种数据挖掘咨询顾问的互联网搜索引擎公司。介绍如
何将数据挖掘可以帮助该公司的具体的例子,说明技术,如群集、分类、
关联规则挖掘和异常检测可以被应用。
下面的示例将可能的答案。
•群集可以组的结果与类似的主题和现在的他们的用户以更精简
的形式,例如,报告了10个最常见的词集。
•分类可以将结果以预定义的类别如“体育”、“政治”等。
•连续的关联分析可以检测到这种特定的查询按照某些其他的查
询使用的概率很高,从而更有效的高速缓存。
•异常检测技术可以发现不寻常的模式的用户流量,例如,一主题已
突然变得更受欢迎。广告策略可以调整,以利用这种事态发展。
3
3.对于下面的每个数据集说明数据是否privacyis一项重要的问题。
(a)普查数据的收集从1900年—1950年。无
(b)IP地址和访问次数的Web用户访问你的网站。单击“是”
(c)图像从地球轨道运行的卫星。无
(d)名字和地址的人从电话通讯簿。无
(e)姓名和电子邮件地址收集网。无
2
数据
1.在最初的例子第2章、统计师说:“是的,字段2和3基本上是相同的。"您能告
诉我从三条线的样本数据所显示的为什么她说吗?
7对所显示的值。虽然它可以是危险的结论从这样的小样本,两个字似乎包含基本相同的信息。
2.分类以下属性为Binary、离散或连续的。还将其归为质量(名义或序数)或数
量(时间间隔或比例)。某些情况下可能会有多个解释,简要说明你的理由如果
您认为可能有某些含糊不清之处。
例如: 年龄。答: 独立的、定量的、比率
(a)时间在上午或下午。Binary、定性、序号
(b)亮度计测量光度计。持续不断的、定量的、比率
(c)亮度测量人的判决。离散的、定性的、序号
(d)角度以度为单位0◦和360◦。持续不断的、定量的、比率
(e)铜牌、银牌和金牌颁发的奖项在奥运会上。离散的、定性的、序号
(f)高度海平面以上。持续不断的、定量的、间隔/比例(取决于海一级被认为是一
种任意的来源)。
(g)多的病人在医院里。离散的、定量的、比率
(h)ISBN号的书籍。(查找格式在Web上的)离散的、定性的、名义上的(ISBN号
码没有订单信息,虽然)
第2章数据
(i)可以通过指示灯的以下值:不透明、半透明、透明。离散的、定性的、
序号
(j)军衔。离散的、定性的、序号
(k)中心的距离园区。持续不断的、定量的、间隔/比例(取决于)
(l)密度的物质以克每立方厘米。离散的、定量的、比率
(m)检查涂层的编号。(当你参加活动,你可以常常giveyour衣的人将为您提供的号码,您可以使用要求您的外套当你离开。)离散的、定性的、名
义
3.您接触的营销总监,当地一家公司,他认为他已设计出一种简易的方法来
衡量客户的满意度。他解释了他的计划:“它是如此的简单,我不相信没有人想过。我只是保持跟踪客户投诉的每个产品。我读的是数据挖掘的图书,计数率的属性,因此,我国的产品满意度必须是比特性。但当我的产品都是基于我的新的客户满意度测量和显示出他们对我的老板,他告诉我,我忽略了很明显的,我的措施是毫无价值的。我认为他是疯了,因为我们最畅销的产品,最满意的,因为它的投诉最多。你可以帮我把他直吗?”
(a)谁是谁的营销总监或老板吗? 如果您的回答,,hisboss你
将如何修复措施的满意度?
老板是正确的。一种更好的衡量标准是由
投诉的产品满意地注意到产品)= ”。
总数销售的产品
(b)你能说什么关于属性的类型的原始productsatisfaction
属性?
没有什么可以说的属性类型的原始度量。例如,两个产品具有相同的客
户满意度的级别会有不同的投诉数目和反之亦然。
4.几个月后,你会再次接触相同的营销directoras行使3。这一次,他已经
设计出一种更好的方法来衡量在多大程度上对客户更喜欢一种产品在其他类似的产品。他解释说,“当我们开发新的产品,我们通常要创建几个变量和评估这一客户的喜欢。我们的标准程序,以使我们的测试主体所有的产品变化在一段时间,然后让他们排的变型产品。然而,我们的测试科目有很优柔寡断的,尤其是当有两个以上的产品。结果,测试永远需要的。
我建议,我们执行的比较成对的然后使用这些比较获得的排名。因此,如果我们有三个产品的变化,我们的客户比较不同1和2、2和3,和最后3和1。我们的测试时间与我的新程序是第三,什么是旧的程序,但雇员在测试的抱怨说他们无法拿出排名的结果。和我的老板想要的最新的产品的评价,昨天。我还要提到的是他的人了老产品的评价办法。您能帮助我吗?”
(a)是营销总监的麻烦吗? 将他的方法工作的生成顺序排
列的变型产品的客户的首选项? 解释一下。
是的,营销总监是有麻烦了。客户可能会不稳定的排名。例如,客户可
能更喜欢1,2,2,3,但3到1。
(b)有什么方法可以修复的营销总监的做法? 更普遍的是,
你能说什么来创建顺序测量基于规模的成对比较的吗?
解决方案之一:三个项目,只做前两个比较。一种更通用的解决方案:将
选择的客户之一,订购产品,但仍然只允许配对比较的。总的创建顺序测
量基于规模的成对比较是很困难的,因为可能的矛盾之处。
(c)对于原来的产品评估计划的整体排名eachproduct变化
中发现的计算其平均在所有测试的科目。评论你是否
认为这是一种合理的办法。有什么其他的办法可能您
考虑吗?
第一,存在的问题是分摊比额表是不可能有时间间隔或比例分摊比额表。
但实际上,平均可能不够好。更重要的是,少数几个极端的评级可能会导
致在总的评级,是一种误导。因此,中值或修剪指(请参阅第3章)可能是
更好的选择。
5.您能想到的情况的识别号码将usefulfor预测吗?
例如:学生ID是一种良好的“调头预警”功能的毕业日期。
6.一名教育心理学家想要使用关联分析方法来分析。testresults 测试包括
100个问题有四个可能的答案。
第2章数据
(a)你将如何将此类数据转换成适合于associationanalysis吗?
关联规则分析工程使用binary属性,因此您必须将原始数据转化为
Binary格式如下所示:
400不对称的二元属性。
7.以下哪一项的数量很可能会表现出更多的时间自动关联:雨量或每日的温度吗? 为什么?
一种功能显示的空间自动关联如果位置更接近每个其他的更多的类似的值的
功能比位置更远的地方。这是更为常见的物理关闭位置有类似的温度比类
似的降雨量降雨量以来可以非常本地化;,即降雨量可更改突然从一处向另一
处。因此,每日温度显示了更多的空间自相关性然后每天的降雨量。
8.讨论为什么有的文档的列表是一种数据集hasasymmetric离散或连续的非对称性的特点。
Ijth的项的文档的列表的次数,长期j 出现在我的文档”。大多数文档所包含
的只是一小部分的所有可能的条件,因此,零条目并没有很大的意义,不论是在
描述或比较文档。因此,文档的矩阵有不对称的离散特性。如果我们应用了
TFIDF正常化的条件和归档到二级缓存的规范1、然后这将会创建一个文档
矩阵与连续的功能。然而,功能仍然是不对称的,因为这些变化并不创建非零
的条目中的所有条目,以前是0,因此,零条目仍没有很大的意义。
9.许多科学依赖于观察而不是(或除了)设计实验。比较的数据质量问题的参与观测的科学
与实验科学和数据挖掘。
观测科学的问题,不能够完全控制数据的质量,他们获得的。例如,直到地球轨
道运行的卫星,测量,海洋表面的温度依赖的测量船。同样的,天气的测量往往
采取从站位于城镇或城市。因此,有必要与所提供的数据,而不是数据从精心
设计的实验。在这种意义上说,数据分析的科学观测类似的数据挖掘。
10.讨论之间的差值的精度测量和termssingle和双精度,因为它们是用来在计算机科学中,通
常为代表的浮点数字,需要32位和64位的分别。
精度的浮点数字的最大精度。更明确地规定,精度通常表示的有效数字的位
数来表示的值。因此,单精度数只能代表值与多达32位、≈9位小数位数的
精确。然而,往往的精度值使用32位(64 bits)是远远少于32位数(64位)。
11.提供至少两个优点与数据存储在文本文件中insteadof a binary格式。
(1)文本文件可以很容易的检查键入的文件或查看它的文本编辑器。
(2)文本文件是更便携的binary文件、两个跨越多个系统和方案。
(3)文本文件可以更方便地进行修改,例如,使用文本编辑器或perl。
12.区分噪音和异常值。请务必考虑。followingquestions
(a)噪音是以往任何时候都更加令人感兴趣的或需要? 异常值®没有任何的定义。是
的。(请参阅第10章。)
(b)可以噪音对象异常值?
是的。随机的数据失真通常负责为离群值。
(c)有噪音的对象总是异常值?
第随机的失真会导致对象或值更象是正常的。
(d)都是异常值总是发出噪音的对象吗?
第往往离群值仅仅是类的对象,是不同于正常的对象。
(e)可以使噪声典型值不寻常的一种,或反之亦然?是的。
13.考虑的问题是找出K 近邻的数据对象。程序员在设计算法2.1来执行这项任
务。
算法2.1 算法查找K 最接近的邻居。
1: for i =1 的数据对象
2: 查找距离的对象的所有其他对象。
3: 排序这些距离递减的顺序。
(跟踪对象所关联的每个距离)。
4: 返回的关联对象的第一次K的距离,经过排序的列表。
5: 结束。
(a)描述了可能出现的问题与此算法如果有重复的对象的数据集。假设距
离函数将仅返回的距离为0的对象是相同的。
有几个问题。第一,重复的对象在最近的邻居列表将取决于细节的算法
和对象的顺序数据集。第二,如果有足够的重复的、最近的邻居列表中
可能包含重复的记录。第三,对象可能不是自己的最接近的邻居。
(b)您将如何解决此问题?
有多个方法这取决于具体情况。一种方法是只保留某个对象的每个组
对象重复。在这种情况下,每个邻居都可以是单一的对象或一组对象重
复。
14.以下属性用于衡量成员对一群亚洲象: 重量、高度、象牙的长度、中继线的长
度, 和耳区。基于这些测量值,什么种类的相似性测量从2.4节您会使用比较或组这些大象? 证明您的答案和解释的任何特殊情况。
这些属性中的所有数字,但可以具有完全不同的值的范围内,取决于所使用的比额表对它们进行测量。此外,该特性没有不对称和规模的属性问题。这后者的两个事实消除了余弦和相关措施。欧几里德距离、应用进行标准化后的属性要有平均的0和标准偏差为1,将是适当的。
15.你是给定一组m 对象分为K的群体,其中的组的大小美。如果我们的目标
是要获得的样本大小n (a)我们随机选择n * mi/m 元素的每个组。 (b)我们随机选择n个元素中的数据集,而该组对象所属的。 第一计划是保证获得相同数量的对象从每个组,而第二个方案,对象的数量从每个组将会有所不同。更具体地说,第二个计划只guarantes,平均来说,对象的数目从每组n * mi/m。 16.考虑文档的列表,其中tfij 是频率的ith word(词)在文档jth和m 的文档的数 量。考虑变量的变换,由定义 ”(2.1) 在dfi 的文档中的词出现在文档的频率。这种转变称为逆向文档频率变换。 (a)什么是影响这一转变的如果长期发生在某个文档吗? 在每个文档吗? 条款中所发生的每个文档都有0个重量,而那些出现在某个文档的最大重 量,即登录m。 (b)可能是什么目的,这种转型? 这一正常化的反映意见,条款中出现的每个文档没有任何权力来区分不同 的文档,同时那些相对较少。 17.假设,我们应用的平方根转换的比例属性x 以获得新的属性x∗。作为一部分的分析,您确定的 时间间隔(a、b) x∗具有线性关系的另一种属性y。 (一)什么是相应的时间间隔(a、b)在x? (a2,b2)(b)给出的公式与y 以x。在该时间 间隔内, y = x2。 18.此练习进行比较和对比某些相似性和距离的措施。 (一)为Binary数据、L 1距离与海宁的距离;即位数不同的两个二元矢量。 Jaccard相似性是衡量之间的相似性两个binary引导程序。计算 Hamming距离和Jaccard相类似,以下两个二元矢量。 X = 010******* y = 010******* Hamming distance=数量的不同位数=3 Jaccard相似度=1/匹配函数数量的位数-0匹配)=2/5=0.4 (b)哪种办法,雅卡尔或Hamming距离、更多的是类似于整合匹配系数,哪种方 法更多的类似于余弦的措施吗? 解释一下。(注:海宁的措施是一种距离, 而其他的三个措施都是相似的,但不要让这种混淆你。) 在海宁的距离是类似于SMC。事实上,SMC=Hamming distance/的位数。 Jaccard措施是类似于余弦测量由于忽略匹配的0比0握手言和。 (c)假设您是如何比较两个类似的生物都是differentspecies数方面的基因他 们的份额。介绍了测量,海宁或Jaccard、您认为更适合用于比较的遗传组 成的两个生物。解释一下。(假设每个动物的二元向量中的每个属性是1 如果某一特定基因存在于生物体和0否则。) 雅卡尔是更适当的作一比较的遗传组成的两个生物体;因为我们要了解很 多基因的这两个生物的份额。 (d)如果您想要比较的遗传组成的两个生物体的相同的物种,例如两个人类,您 将使用的Hamming距离,Jaccard系数、或不同程度的相似性或距离吗? 解 释一下。(注意,两人共享> 99.9%的遗传因子相同。) 两人共享>99.9%的相同基因。如果我们想要比较的遗传组成的两个人, 我们应把重点放在它们之间的分歧。因此,Hamming距离更适合这种情况。 19.对于下面的引导程序、x 和y,计算出所示的相似性或距离的措施。 (a)X =(1、1、1、1)、y =(2”、“2”、“2”、“2)余弦、关联、欧几里德的cos(x,y)=1、 更正(x,y)=0/0(未定义)、欧几里德(x,y)=2 (b)X =(0、1、0、1)、y =(1、0、1、0)余弦、关联、欧几里德,雅卡尔cos(x,y)=0、 更正(x,y)=-1、欧几里德(x,y)=2、雅卡尔(x,y)=0 (c)X =(0、-1、0、1)、y =(1、0、——1、0)余弦、关联、欧几里德的cos(x,y)=0、 更正(x,y)=0、欧几里德(x,y)=2 (d)X =(1、1、0、1、0、1)、y =(1、1、1、0、0、1)余弦、关联、雅卡尔 cos(x,y)=0.75、更正(x,y)=0.25的Jaccard(x,y)=0.6 (e)X =(2-1”、“0”、“2”、“0、—3), y =(-1、1-1、0、0、-1)余弦、关联的cos(x,y)=0、 更正(x,y)=0 20.在这里,我们深入探讨和余弦的相互关系的措施。 (a)什么是值的范围,均可用于测量角度的余弦值? [1、1]。许多倍的数据只有积极的条目。在这种情况下该值的范围是[0,1]。 (b)如果两个对象具有角度的余弦值的测量1、他们是相同的吗? 解释一下。 不一定。所有我们知道的是,属性数值相差恒定的因素。 (c)是一种什么样的关系的角度的余弦值为测量的相关性,如果有条提示:查看 统计的措施,例如平均值和标准偏差的情况下,余弦和关联是相同的和不同 的。) 对于两个向量x 和y 的值为0、更正(x, y)=cos(x、y)。 (d)图2.1(a)显示了这种关系的角度的余弦值为测量的Euclideandistance 100000随机生成点已标准化的有L 2的长度为1。何总的意见可以使之 间关系的欧几里德距离和余弦相似性当引导程序具有L 2规范1? 因为所有的100000点落在曲线上,有一种功能关系欧几里德距离和余弦 相似性的标准化数据。更具体地说,是一种逆向的关系余弦相似性和欧几 里德距离。例如,如果两个数据点都是相同的,它们的余弦相似性是一种和 他们的欧几里德距离为零,但如果两个数据点都有很高的欧几里德距离、 他们的余弦值是接近于零。注意的是,所有的样例数据点是从积极的象限, 即仅有积极的价值。这意味着所有的余弦(和关联值将是积极的。 (e)图2.1(b)显示了这种关系的关联到欧几里德10万distancefor随机生成的 点都已标准化,有的意思是0,标准差为1。何总的意见可以使之间关系的 欧几里德距离和关联当引导程序已经标准化的意思0、标准偏差为1? 同先前的答覆,但与关联取代余弦。 (f)源之间的数学关系余弦相似性和欧几里德距离每个数据对象都有L 2的长 度为1。 让x 和y 是两个向量的每个引导程序已有L 2的长度为1。对于这种媒介 的差异仅仅是n 次的总和,其方形的属性值和两者之间的媒介是他们点的 产品除以n。 (g)源之间的数学关系的关联和Euclideandistance在每个数据点都已进行了 标准化,减去它的意思和除以其标准偏差。 让x 和y 是两个向量的每个向量的平均值为0,标准偏差为1。对于这种媒介的差异(标准偏差的平方)是n 次的总和,其方形的属性值和两者之间的媒介是他们点的产品除以n。 更正(x,y)) 21.显示设置的不同度量的 D(A,B)= (A - B)的大小+(B - A) 符合指标定理给出第70页上。A 和B 是设置和A - B 的差值。 欧 (一)关系辗转相除(b)之间的关系欧几里德距离和角度的余弦值测量距离和关联。 图2.1。图为演习20日。 第1条)。这是因为一组是大于或等于0, d(x,y)≥0。 B、A) 焊接钢管. - - ∩ C) 因为大小(A ∩B)≤大小(B)和大小(B ∩C)≤大小(B)、 D A、B D B C C B B 22.讨论您可能如何映射关联值的时间间隔[1]对的时间间隔[0、1]。注意类型的转 换,可以使用取决于应用程序的,您所想到的。因此,考虑两个应用程序:群集时间序列和预测行为的一次系列一。 对于时间序列的群集、时间序列具有较高的正相关关系应放在一起。为此,以下的转变将是适当的: 对于预测的行为的一种时间序列从另一,有必要考虑强烈的负面影响,以及强烈的积极的、相互关联的。在这种情况下,下面的转换、sim =|更正|可能是适当的。请注意,这一假定您只想要预测的规模,而不是方向。 23.给定的一种相似性测量值的时间间隔[0、1]介绍两个waysto转换这一相似性值 的差异值在时间间隔[0,∞]。 和d =-log s。 24.近距离通常定义对之间的对象。 (a)定义了两个方法,你可能定义的接近在海湾小组的对象。 两个例子如下:(一)基于轮换的感应,即最小成对的相似性或成对的最大差 异,或(ii)在欧几里德空间计算质心(意味着所有的点请参阅第8.2节)然后 计算的总和或平均值的点的距离的中点。 (b)您如何定义两点之间的距离的点的集合在欧几里德空间吗? 一种方法是计算距离质心之间的两个点集的。 (c)您如何定义接近两个数据集对象?(作出任何假设的数据对象,但一近距离 测量的定义任何一对对象。) 一种方法是计算得到的平均成对近距离的对象的一组对象中的对象组。 其他的办法都是采取最小或最大距离。 请注意,凝聚力的群集相关的概念接近的一组对象之间的分离的群集相关的概念接近,两个组的对象。(请参阅8.4节。)此外,靠近两个群集是一种重要的概念在种种机遇的分层结构的群集。(请参阅第8.2节)。 25.你是给定的一组点的欧几里德空间,以及远距离的每个点在S 点的x。(不要紧 如果x ∈S。) (a)如果我们的目标是要找到所有的点指定距离内ε的点y、Y = X、解释如 何可以使用三角上的不平等和已计算的距离为x ,可能减少距离计算的需 要吗? 提示:在三角地的不平等现象, d(x,z)≤d(x,y)+ d(y,x)、可重写 为d(x,y)≥d(x、z) d(y,z)。 不幸的是,有的打字错误,缺乏明确的提示。提示应如下所示: 提示:如果z 是一种任意点的S,然后是三角的不平等现 象, d(x,y)≤d(x,z)+d(y,z),可以写成d(y、z)≥d(x,y)d(x、z)。 另一应用程序的三角不平等从d(x,z)≤d(x,y)+ d(y,z)显示, d(y,z)≥d(x、 z)- d(x,y)。如果下限, d(y,z)从这些不平等现象是大于,然后d(y、z)不需要 计算。另外,如果上面的绑定, d(y,z)获得的不平等d(y,z)≤d(y,x)+d(x、z) 的值小于或等于,则d(x、z)不需要计算。 (b)总的,如何将之间的距离x轴和y轴的数量产生影响的距离计算? 如果x = y 然后没有任何计算都是必要的。作为x 变到更远的地方,通常 更多的远距离的计算是有需要的。 (c)假设,你可以找到一小部分点S,从原始的数据集,每点的数据集指定距离 内ε,至少有一点在S和,你也有成对的距离矩阵。介绍了一种使用此信 息来计算最短的距离计算,设置的所有接入点的距离范围内的β的指定点 的数据集。 让x 和y 是两个点并让x∗和y∗的点在S 中最接近的两个点,分别。如 果我们可以有把握地断定d(x,y)≤β。同样的,如果我们 可以有把握地断定d(x,y)≥β。这些公式都是派生的,考 虑的情况下x 和y 是远的x∗和y∗作为远或接近的。 26.显示1个减号Jaccard相似性是一种距离测量twodata之间的对象的x 和y满 足指标定理给出第70页上。具体来说, d(x,y)=1-J(x,y)。 第1条)。因为J(x,y)≤1,d(x,y)≥0。 1(b)。因为J(x,x)=1,d(x,x)=0 2个。因为J(x,y)=J(y,x),d(x,y)= d(y,x)3。(证明由于 Jeffrey Ullman)minhash(x)是索引的第一非零项的x Prob(minhash(x)= k)上的概率tha minhash(x)= k 当x 为随机交换。 请注意, prob(minhash(x)=minhash(y)=J(x,y)(minhash lemma)。因此, d(x,y)=1prob(minhash(x)=minhash(y)= prob(minhash minhash函数(y)我们要表明, Prob(minhash函数 =minhash(z))≤prob(minhash函数 =minhash(y)+ prob(minhash函数 =minhash(Z) 但是请注意,每当minhash(x)= Minhash(z),那么至少一minhash(x)= Minhash(y和minhash函数 =minhash(z)必须是真的。 27.显示距离测量定义的角度在两个数据引导程序、x 和y满足指标定理给出第70 页上。具体来说, d(x,y)=arccos(cos(x,y))。 第六章数据挖掘导论 1。对于每个下列问题,提供一个关联规则的一个例子 从市场购物篮域,满足下列条件。同样, 这些规则是主观地描述是否有趣。 (一)一个规则,具有较高的支持和高的信心。 答:牛奶?→面包。这种明显的规则往往是无趣的。 (b)规则,有相当高的支持,但信心不足。 答:牛奶?→金枪鱼。而出售金枪鱼和牛奶可能是 高于阈值,并不是所有的事务,包含牛奶 也包含金枪鱼。这种低规则往往是无趣的。 (c)一个规则,低的支持和信心不足。 答:食用油?→洗衣粉。如此低的信心规则 往往是无趣的。 (d)规则,低支持和高的信心。 答:伏特加?→鱼子酱。这样的规则往往是有趣的 2。考虑到数据集显示于表格6.1。 (一)计算支持项集{ e },{ b、d },{ b、d、e }通过治疗 每个事务ID作为一个市场购物篮。 答: (b) Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {b, d} ?→{e} and {e} ?→{b, d}. Is confidence a symmetric measure? c、重复部分(一)通过将每个客户ID作为一个市场购物篮。每个项目应被视为一个二进制变量(1如果一个项目出现在至少有一个交易购买的顾客,和0否则。) d e 没有明显关系s1,s2,c1和c2 所以c2有最低的置信度 4、 因为年代(A,B,C)≤年代(A,B)和max(s(一个),s(B),s(C))≥max(s(一个),s(B)), 因此ζ({ A、B })≥ζ({ A,B,C })。 （b） 介绍数据挖掘 教师的解决方案手册 陈甘美华Pang-Ning Michael教授 Vipin Kumar 版权所有2006年Pearson Addison-Wesley。保留所有权利。 内容。 1 Introduction 5 2 Data 5 3 Exploring Data 19 4 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model24 Evaluation 24 5 Classification: Alternative Techniques 44 6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 71 7 Association Analysis: Advanced Concepts 95 8 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 125 9 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms 145 10 Anomaly Detection 153 三 1 介绍 1.讨论是否执行下列每项活动的是一种数据miningtask。 (a)把客户的公司根据他们的性别。否。这是一种简单的数据库查 询。 (b)把客户的公司根据他们的盈利能力。 第这是一种会计计算、应用程序的门限值。然而,预测盈利的一 种新的客户将数据挖掘。 (c)计算的总销售公司。否。这又是简单的会计工作。 (d)排序的学生数据库基于学生的身份证号码。 第再次,这是一种简单的数据库查询。 (e)预测结果丢(公平)的一对骰子。否。既然死是公正的,这是一种 概率的计算。如果死是不公平的,我们需要估计的概率对每个结 果的数据,那么这更象研究的问题数据挖掘。然而,在这种特定的 情况下,要解决这一问题是由数学家很长一段时间前,因此,我们不 认为它是数据挖掘。 (f)预测未来股价的公司使用。historicalrecords 是的。我们将试图创建的模型,可以预测未来的持续价值的股票 价格。这是一例的2 第1章介绍 领域的数据挖掘预测模型。我们可以使用回归分析。这一建模, 尽管研究人员在许多领域已经开发了多种技术来预测时间序列。 (g)监控在患者心率异常。 是的。我们将构建一种型号的正常行为的心率和提高报警当寻 常心的行为发生。这将涉及领域的数据挖掘被称为异常检测。 数据挖掘导论课后习题答案 数据挖掘导论课后习题答案 数据挖掘是一门涉及统计学、机器学习和数据库技术的跨学科领域，旨在从大 量的数据中发现有价值的信息和模式。在这门课程中，学生将学习数据挖掘的 基本概念、方法和技术，并通过习题的解答来加深对这些概念的理解和应用。 下面是一些常见的数据挖掘导论课后习题及其答案，供学生参考。 1. 什么是数据挖掘？数据挖掘的目标是什么？ 答：数据挖掘是从大量的数据中提取出有用的信息和模式的过程。其目标是发 现隐藏在数据背后的知识和规律，以便支持决策和预测。 2. 数据挖掘的主要任务有哪些？ 答：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。分类是将数据分为不同的类别；聚类是将数据分为相似的群组；关联规则挖掘 是发现数据中的关联关系；异常检测是识别与其他数据不同的异常数据；预测 是根据已有的数据来预测未来的趋势。 3. 数据挖掘的过程包括哪些步骤？ 答：数据挖掘的过程一般包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、 模型建立、模型评估和结果解释等步骤。问题定义是明确挖掘的目标和需求； 数据收集是获取相关数据；数据预处理是对数据进行清洗、集成、转换和规约；特征选择是选择对挖掘任务有用的特征；模型建立是选择合适的模型并进行训练；模型评估是评估模型的性能；结果解释是对挖掘结果进行解释和应用。 4. 什么是分类算法？常见的分类算法有哪些？ 答：分类算法是将数据分为不同类别的算法。常见的分类算法包括决策树、朴 素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。决策树通过构建树状结构来进行分类； 朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类；支持向量机通过寻找最优超平面进行分类；神经网络模拟人脑神经元的工作原理进行分类。 5. 什么是聚类算法？常见的聚类算法有哪些？ 答：聚类算法是将数据分为相似群组的算法。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。K均值聚类通过将数据分为K个簇来进行聚类；层次 聚类通过构建树状结构来进行聚类；DBSCAN基于密度的聚类算法，将高密度 区域看作簇。 6. 什么是关联规则挖掘？常见的关联规则挖掘算法有哪些？ 答：关联规则挖掘是发现数据中的关联关系的过程。常见的关联规则挖掘算法 包括Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法通过生成候选项集和剪枝来 挖掘频繁项集和关联规则；FP-Growth算法通过构建FP树来挖掘频繁项集和关联规则。 7. 什么是异常检测？常见的异常检测算法有哪些？ 答：异常检测是识别与其他数据不同的异常数据的过程。常见的异常检测算法 包括基于统计的方法、基于距离的方法和基于密度的方法等。基于统计的方法 通过建立模型来识别异常数据；基于距离的方法通过计算数据点之间的距离来 识别异常数据；基于密度的方法通过计算数据点周围的密度来识别异常数据。8. 什么是预测？常见的预测算法有哪些？ 答：预测是根据已有的数据来预测未来的趋势。常见的预测算法包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析和决策树等。线性回归通过拟合线性模型来进行预测；逻辑回归通过拟合逻辑模型来进行分类预测；时间序列分析通过分析时间序列 巩卩卫｝) 趴e ｝) 10 = 0.8 2。考虑到数据集显示于表格 6.1。 (一)计算支持项集｛ e ｝，｛ b 、d ｝，｛ b 、d 、e ｝通过治疗 每个事务ID 作为一个市场购物篮。 答： Table 6.11. Example of market basket transactions CiisttJincT ID TraiMattion ID [temB Bought 1 0001 {a, d,e} 1 0024 [a t 2 0012 同 2 0031 ｛口心曲：即｝ 3 0015 3 0022 仏吐｝ 4 0029 ｛诃 4 0040 ｛口：以｝ 5 0033 {a, 5 0038 ｛码札电｝ (b) Use the results in part (a) to compute the con fide nee for the associati on rules {b ，d} - {e} and {e} - {b ，d}. Is con fide nee a symmetric measure?第六章数据挖掘导论 1。对于每个下列问题，提供一个关联规则的一个例子 从市场购物篮域，满足下列条件。同样， 这些规则是主观地描述是否有趣。 (一)一个规则，具有较高的支持和高的信心。 也包含金枪鱼。这种低规则往往是无趣的 (c) 一个规则，低的支持和信心不足。 答:食用油-T 洗衣粉。如此低的信心规则 往往是无趣的。 (d) 规则,低支持和高的信心。 答:伏特加-T 鱼子酱。这样的规则往往是有趣的 （1如果 C 、重复部分（一）通过将每个客户I D 作为一个市场购物篮。每个 项目应被视为一个二进制变量 一个项目出现在 至少有一个交易购买的顾客，和0否则。） 5 §({&“}) = 7 = 1 ff({fr,-d T e} j = — = 0.8 □ e 没有明显关系s1,s2,c1和c2 3. (a) Wliat 諒 the confidcn 数据挖掘导论期末试题及答案第一部分：试题 问答题 1. 数据挖掘的定义是什么？ 2. 数据挖掘的过程包括哪些步骤？ 3. 请简要解释数据预处理的步骤。 4. 请列举常用的数据挖掘算法。 5. 请解释聚类分析和分类分析的区别。 6. 什么是关联规则挖掘？请给出一个例子。 7. 在数据挖掘过程中，如何评估模型的性能？ 8. 什么是过拟合？如何避免过拟合？ 9. 数据挖掘有哪些应用领域？ 10. 请简要介绍数据挖掘中的隐私保护技术。 编程题 1. 给定一个包含n个整数的列表，请编写Python代码来计算列表中所有数的平均值。 2. 使用Python编写一个函数，接受两个参数n和m，返回一个列表，其中包含从n到m之间所有偶数的平方。 3. 在Python中，定义函数calcBMI(height, weight)，接受一个人的身高（单位：米）和体重（单位：千克），计算并返回该人的BMI指数。 4. 使用Python编写一个函数，接受一个字符串作为参数，返回字符串中每个字符出现的次数。 第二部分：答案 问答题 1. 数据挖掘的定义是从大量的数据中发现先前未知、可理解和实际可用的模式的过程。 2. 数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、特征选择、算法选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。 3. 数据预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 4. 常用的数据挖掘算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、K均值算法和关联规则挖掘算法等。 5. 聚类分析是将数据对象分为不同的组别，而分类分析是根据已有的分类标签对数据对象进行分类。 6. 关联规则挖掘是在大规模数据集中寻找项目之间的有趣关系的过程。例如，购买尿布的人也倾向于购买婴儿食品。 开题报告立题依据范文 关于《开题报告立题依据范文》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。 开题报告立题依据范文 篇一：立题依据论文 随着科技的发展, 计算机、网络、数据库等技术广泛应用于日常管理中, 各行各业积累了大量的信息数据, 对数据库的存取与查询操作, 已远远不能满足要求。人们需要从海量数据中获得这些数据背后的更重要信息, 如数据的整体特征描述, 试图发现事件间的相互关联, 以及发展趋势进行预测。 数据挖掘, 从数据中挖掘知识, 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐藏在其中的、人们事先不知道的、潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的术语有: 从数据库发现知识( KDD )、数据分析、知识抽取、模式分析、信息收割、数据融合以及决策支持等。数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询, 并且能够对将来的趋势和行为进行预测, 并自动探测以前未发现的模式。 高校的教师教学科研管理涉及教师教学、科研活动、教师教学质量等多方面大量的数据。充分运用数据挖掘技术, 可以及时了解教师教学状况、分析教师教学与科研相互间的关系、把握教 学与科研方面的异常现象等, 从而增强教学与教学管理改革的针对性, 提高管理工作的效率和质量。 通过本课题，学生可以进一步了解数据挖掘技术的相关概念，结合数据挖掘过程中数据收集、数据清洗、数据规范、关联规则挖掘、决策树和系统分析设计技术，科学合理的分析高校教师教学科研管理数据和课程任务安排、教学之间的潜在关联关系并进行预测分析。 毕业论文，使学生熟悉科研论文的写作结构，较为深入的了解数据挖掘算法及其在大学生课程学习数据中的应用，进而增强学生独立解决实际问题的能力。 研究目标： 本课题拟利用设数据挖掘（Data Mining）及关联规则挖掘、决策树、以及聚类等技术，利用学院已有的大学生四年课程学习数据，通过分析学院的学生学习数据，对大学生四年学习中的课程进行关联分析，对教育数据进行挖掘”，用以挖掘隐含在数据中的、对学院管理部门有用的未知数据；并适时利用已有数据进行关联分析与预测，为未来学院的课程设置调整等提供决策支持。 通过本课题，学生可以进一步了解数据挖掘的概念和技术，结合真实的数据进行数据清洗、转换等规范化工作，应用关联规则进行频繁模式发现以及决策树、聚类等数据挖掘技术进行知识发现，并对挖掘出的结果结合具体的实际进行解读分析。 课题预期目标为：以石河子大学信息科学与技术学院近年来数据挖掘导论 第六章 中文答案
数据挖掘导论习题答案(中文版)
数据挖掘导论课后习题答案
数据挖掘导论第六章中文答案
数据挖掘导论期末试题及答案
开题报告立题依据范文
相关主题
文本预览