数据挖掘第三章

1.数据挖掘定义：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

2.不能在原数据库上做决策而要建造数据仓库的原因：传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，主要表现在：⑴决策处理的系统响应问题⑵决策数据需求的问题⑶决策数据操作的问题3.数据仓库的定义W.H.Inmon的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。

公认的数据仓库概念基本上采用了W.H.Inmon的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。

4.数据仓库与数据挖掘的关系：⑴数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。

数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求，可以直接作为数据挖掘的数据源。

⑵数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。

数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库，可以是任何数据文件或格式，但必须事先进行数据预处理，处理成适合数据挖掘的数据。

5. 数据挖掘的功能——7个方面：⑴概念描述：对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。

①特征性描述②区别性描述⑵关联分析：若两个或多个变量间存在着某种规律性，就称为关联。

关联分析的目的就是找出数据中隐藏的关联网。

⑶分类与预测①分类②预测⑷聚类分析：客观的按被处理对象的特征分类，将有相同特征的对象归为一类。

⑸趋势分析：趋势分析——时间序列分析，从相当长的时间的发展中发现规律和趋势。

⑹孤立点分析：孤立点：数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致⑺偏差分析：偏差分析——比较分析，是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象。

6. 数据挖掘常用技术：⑴数据挖掘算法是数据挖掘技术的一部分⑵数据挖掘技术用于执行数据挖掘功能。

⑶一个特定的数据挖掘功能只适用于给定的领域。

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。

简述说明数据挖掘的步骤。

数据挖掘的步骤第一章：引言数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中潜在规律和模式来提取有价值信息的过程。

它在各个领域中都扮演着重要角色，帮助人们做出决策、预测趋势和优化业务流程。

本文将详细介绍数据挖掘的步骤，并阐述每个步骤的核心内容。

第二章：问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确定义需要解决的问题。

这个步骤的关键是准确理解业务需求，并将其转化为可量化的问题。

例如，一个电商公司想提高销售额，问题定义可以是“预测某个产品的销售量”。

第三章：数据收集与整理在数据挖掘的过程中，数据的质量和可用性至关重要。

因此，在进行数据收集之前，需要确定需要的数据类型和数据来源。

然后，通过各种方法，如网络爬虫或调查问卷，收集所需数据。

接下来，对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

第四章：数据探索与可视化在数据整理完成后，需要对数据进行探索和可视化分析。

通过使用统计方法和数据可视化工具，可以从数据中发现潜在的关联、趋势和异常值。

这能够帮助我们更好地理解数据，并为后续的模型建立提供指导。

第五章：特征选择与特征工程在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征进行建模。

特征选择是指从大量的特征中选择最相关和最有用的特征。

而特征工程则是对原始特征进行变换和组合，以提取更多的信息。

通过这两个步骤，可以减少维度灾难的影响，并提高模型的准确性和可解释性。

第六章：模型选择与训练在数据预处理完成后，需要选择合适的模型进行训练。

根据问题的特性和数据的类型，可以选择不同的机器学习算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。

通过训练数据，模型可以学习到数据的模式和规律，并用于未知数据的预测和分类。

第七章：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估和调优。

通过使用评估指标，如准确率、召回率和F1分数等，可以评估模型的性能。

如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加训练数据或改进特征工程等方法进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。

数据挖掘方法教程第一章前言数据挖掘是从大规模数据集中提取隐藏的、有用的信息的过程。

它是在统计学、机器学习和数据库技术的基础上发展起来的一门学科，具有广泛的应用领域。

本教程将介绍数据挖掘的基本概念、流程和常用方法。

第二章数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，其目的是清洗、变换和集成数据，以便更好地支持后续的分析工作。

在数据预处理中，常见的技术包括数据清洗、数据变换和数据集成等。

我们将介绍数据预处理的基本概念和常用方法，并通过案例演示如何处理真实数据。

第三章探索性数据分析探索性数据分析是在数据预处理之后，对数据进行初步的探索和分析，以了解数据的特征和规律。

在本章中，我们将介绍探索性数据分析的基本概念和常用方法，包括直方图、散点图、箱线图等，并通过实例演示如何进行探索性数据分析。

第四章分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的任务之一，其目的是构建模型，利用已知的数据来预测未知的数据。

在本章中，我们将介绍分类与预测的基本概念和方法，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，并通过实例演示如何进行分类与预测。

第五章聚类分析聚类分析是数据挖掘中常用的无监督学习方法，其目的是将数据集中相似的对象归为一类。

在本章中，我们将介绍聚类分析的基本概念和方法，包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等，并通过实例演示如何进行聚类分析。

第六章关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一，其目的是在数据集中发现事物之间的相关性。

在本章中，我们将介绍关联规则挖掘的基本概念和方法，包括Apriori算法、FP树算法等，并通过实例演示如何进行关联规则挖掘。

第七章时间序列分析时间序列分析是数据挖掘中常用的方法之一，其目的是通过分析和建模时间序列数据，揭示时间相关性和趋势规律。

在本章中，我们将介绍时间序列分析的基本概念和方法，包括平稳性检验、自回归移动平均模型等，并通过实例演示如何进行时间序列分析。

第八章特征选择和降维特征选择和降维是为了减少特征数量、提高模型性能而采用的数据预处理方法。

活动场地出租合同范本20206篇篇1活动场地出租合同范本2020甲方（出租方）：____________（以下简称甲方）乙方（承租方）：____________（以下简称乙方）为明确甲方与乙方之间关于活动场地出租的权利义务，双方经友好协商，就有关事项达成一致意见，特订立本合同：一、租赁场地1.1 甲方同意将其拥有的______（地址）______场地出租给乙方使用，作为举办活动之用途。

1.2 场地租金：本次租赁期间，乙方应向甲方支付场地租金为___________，支付方式为___________。

二、租赁期限2.1 租赁起止时间：本次租赁期限为______年月日至______年月日。

2.2 若乙方需延长租赁期限，应提前__ 个工作日书面通知甲方，并经甲方同意后方可继续使用场地。

三、租赁用途3.1 乙方仅可将租赁场地用于举办___________活动，不得用于其他商业用途。

3.2 乙方应确保所举办活动符合国家法律法规，不得违反法律法规。

四、使用规定4.1 乙方须按照租赁期间的约定时间使用场地，不得超时使用。

4.2 使用场地期间，乙方应保持场地整洁，不得擅自摆放物品，保持周围环境卫生。

4.3 乙方应妥善保管场地内设施设备，避免损坏或丢失，如有损坏或丢失，应按照实际损失赔偿甲方。

五、违约责任5.1 若乙方未按时支付场地租金，或未按时退还场地，甲方有权解除本合同，并要求乙方承担相应违约责任。

5.2 若乙方在使用场地期间违反法律法规或本合同约定，甲方有权终止合同并要求乙方承担法律责任。

六、其他条款6.1 本合同经双方签字盖章后生效，合同一式____份，甲方、乙方各执____份。

6.2 本合同未尽事宜，由双方协商解决。

合同解释权属于甲方。

甲方（盖章）：____________ 乙方（盖章）：____________签订日期：______年_____月______日【友情提醒】甲方与乙方签订活动场地出租合同时应注意合同内容是否完整、清晰，避免产生纠纷。

2.1再给三个用于数据散布的常用特征度量（即未在本章讨论的），并讨论如何在大型数据库中有效的计算它们答：异众比率：又称离异比率或变差比。

是非众数组的频数占总频数的比率应用：用于衡量众数的代表性。

主要用于测度定类数据的离散程度，定序数据及数值型数据也可以计算。

还可以对不同总体或样本的离散程度进行比较计算：标准分数：标准分数（standard score）也叫z分数（z-score）,是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。

用公式表示为：z=(x-μ)/σ。

其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。

Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。

在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数。

计算：Z=（x-μ)/σ其中μ= E( X) 为平均值、σ² = Var( X) X的概率分布之方差若随机变量无法确定时，则为算术平均数离散系数：离散系数，又称“变异系数”，是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比。

计算：CV=σ/μ极差（全距）系数：Vr=R/X’；平均差系数：Va，d=A.D/X’；方差系数：V方差=方差/X’；标准差系数：V标准差=标准差/X’；其中，X’表示X的平均数。

平均差：平均差是总体所有单位的平均值与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。

平均差是一种平均离差。

离差是总体各单位的标志值与算术平均数之差。

因离差和为零，离差的平均数不能将离差和除以离差的个数求得，而必须讲离差取绝对数来消除正负号。

平均差是反应各标志值与算术平均数之间的平均差异。

平均差异大，表明各标志值与算术平均数的差异程度越大，该算术平均数的代表性就越小；平均差越小，表明各标志值与算术平均数的差异程度越小，该算术平均数的代表性就越大。

计算：平均差=(∑|x-x'|)÷n,其中∑为总计的符号，x为变量，x'为算术平均数，n为变量值的个数。

数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
1.密度聚类分析：
原理：密度聚类分析是指通过测量数据对象之间的密度（density）
来将其聚成几个聚类的一种聚类分析方法。

它把距离邻近的数据归入同一
类簇，并把不相连的数据分成不同的类簇。

实现：通过划分空间中每一点的邻域来衡量数据点之间的聚类密度。

它将每个数据点周围与它最近的K个数据点用一个空间圆包围起来，以定
义该数据点处的聚类密度。

然后，可以使用距离函数将所有点分配到最邻
近的类中。

2.引擎树：
原理：引擎树（Search Engine Tree，SET）是一种非常有效的数据
挖掘方法，它能够快速挖掘关系数据库中指定的有价值的知识。

实现：SET是一种基于决策树的技术，通过从关系数据库的历史数据
中提取出有价值的信息，来建立一种易于理解的引擎树，以及一些有益的
信息发现知识，以便用户快速找到想要的信息。

SET对原始数据进行一系
列数据挖掘处理后，能够提取出其中模式分析的信息，从而实现快速、高
效的引擎。

3.最大期望聚类：
原理：最大期望聚类（Maximization Expectation Clustering，MEC）是一种有效的数据挖掘算法，它可以自动识别出潜在的类簇结构，提取出
类簇内部的模式，帮助用户快速完成类簇分析任务。

1、分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。

客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。

机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。

又如：信用卡核准过程，信用卡公司根据信誉程度，将一组持卡人记录为良好、一般和较差三类，且把类别标记赋给每个记录，如：“信誉良好的客户是那些收入在5万元以上，年龄在40-50岁之间的人士”。

2、决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。

其中最上面的一个节点叫根节点。

构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。

构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。

这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。

构造出的决策树有二叉树和多叉树，二叉树的内部节点一般表示为一个逻辑判断，如形式为(ai = vi )的逻辑判断，其中ai 是属性，vi 是该属性的某个属性值；树的边是逻辑判断的分支结果。

多叉树（如ID3）的内部节点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。

树的叶子节点都是类别标记。

构造一个决策树分类器通常分为两步：树的生成和剪枝。

其中树的生成是采用自上而下的递归方法。

以多叉树为例，它的构造思路是，如果训练例子集合中的所有例子是同类的，则将之作为叶子节点，节点内容即是该类别标记。

否则，根据某种策略选择一个属性，按照属性的各个取值，把例子集合划分为若干子集合，使得每个子集上的所有例子在该属性上具有同样的属性值。