(完整版)数据挖掘第三版第六章课后习题答案

3.1数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。对于以上每个问题，讨论数据质量的评估如何依赖数据的应用目的，给出例子。提出数据质量的其他两个尺度。答：精确性：描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。

完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。

一致性：描述同一实体的同一属性的值在不同的系统或数据集中是否一致。

数据质量依赖于数据的应用。对于给定的数据库，两个不同的用户可能有完全不同的评估。例如，市场分析人员可能访问公司的销售事务数据库（该数据库里面并非是所有的顾客信息都是可以得到的。其他数据没有包含在内，可能只是因为输入时认为是不重要的，相关的数据没有记录可能是由于理解错误，或者因为设备故障），得到顾客地址的列表。有些地址已经过时或不正确，但毕竟还有80%的地址是正确的。市场分析人员考虑到对于目标市场营销而言，这是一个大型顾客数据库，因此对该数据库的准确性还算满意，尽管作为销售的经理，你发现数据是不正确的。

另外两种度量尺度：有效性：描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。

唯一性：描述数据是否存在重复记录。

3.3在习题2.2中，属性age包括如下值（以递增序）：13、15、16、16、19、20、20、21、

22、22、22、25、25、25、25、30、33、33、35、35、35、35、36、40、45、46、52、70

(a)使用深度为3的箱，用箱均值光滑以上数据。说明你的步骤，讨论这种技术对给定数据的效果。

答：划分为（等频的）箱：

箱1：13、15、16、16、19、20、20、21、22

箱2：22、25、25、25、25、30、33、33、35

箱3：35、35、35、36、40、45、46、52、70

用箱均值光滑：

箱1：18、18、18、18、18、18、18、18、18

箱2：28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1、28.1

箱3：43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.7843.78、43.78、43.78

分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据值，进而去掉“噪声”，即去掉被测量的变量的随机误差或方差。

(b)如何确定该数据的离群点？

答：可以通过聚类来检测离群点。即将类似的值组织成群或“簇”，直观地，落在簇集合之外的值被视为离群点。

(c)还有什么方法来光滑数据？

答：另外的方法是回归：用函数拟合数据来光滑数据。这种技术被称为回归。线性回归涉及找出拟合两个属性（或变量）的“最佳”直线，使得一个属性可以用来预测另一个。

3.5如下规范化方法的值域是什么？

(a)最小-最大规范化

答：[new_min, new_max]

(b)Z分数规范化

答：[(old_min－mean)/σ，(old_max－mean)/σ]

(c)Z分数规范化，使用均值绝对偏差而不是标准差、

答：(－∞，+∞)

(d)小数定标规范化

答：(－1.0,1.0)

3.7使用习题3.3给出的age数据，回答以下问题：

(a)使用最小-最大规范化将age值35变换到[0.0,1.0]区间。

答：35-13/70-13=0.3860

(b)使用z分数规范化变换age值35，其中age的标准差为12.94岁。答：均值为

29.67857

计算得0.4112

(c)使用小数定标规范化变换age值35

答：0.35

(d)指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。陈述你的理由。答：我更喜欢用z分数规范化，因为z分数不受离群点影响

3.9假设12个销售价格记录已经排序，如下所示：

5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215

使用如下个方法将它们划分成三个箱。

(a)等频（等深）划分

箱1:5，10，11,，13

箱2：15，35，50，55

箱3：72，92，204，215

(b)等宽划分

箱1：5,10,11,13,15,35,50

箱2:55,72,92

箱3:204,215

(完整版)数据挖掘概念课后习题答案

第 1 章 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，给出每种数据挖掘功能的例子。 ?特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，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 a ve r s ge) 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： m a j or(X,“c omput i ng s c i e nc e”) ?owns(X, “pe r s ona l c omput e r”) [s uppor t=12%,c on f i d e nc e=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，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 功能） 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。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 ?数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数 据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分 析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 1.9 列举并描述说明数据挖掘任务的五种原语。 五种原语是： ?任务相关数据：这种原语指明给定挖掘所处理的数据。它包括指明数据库、数据库表、或 数据仓库，其中包括包含关系数据、选择关系数据的条件、用于探索的关系数据的属性或 维、关于修复的数据排序和分组。 ?挖掘的数据类型：这种原语指明了所要执行的特定数据挖掘功能，如特征化、区分、关 联、分类、聚类、或演化分析。同样，用户的要求可能更特殊，并可能提供所发现的模式必 须匹配的模版。这些模版或超模式（也被称为超规则）能被用来指导发现过程。 ?背景知识：这种原语允许用户指定已有的关于挖掘领域的知识。这样的知识能被用来指导 知识发现过程，并且评估发现的模式。关于数据中关系的概念分层和用户信念是背景知识的 形式。 ?模式兴趣度度量：这种原语允许用户指定功能，用于从知识中分割不感兴趣的模式，并且 被用来指导挖掘过程，也可评估发现的模式。这样就允许用户限制在挖掘过程返回的不感兴 趣的模式的数量，因为一种数据挖掘系统可能产生大量的模式。兴趣度测量能被指定为简易 性、确定性、适用性、和新颖性的特征。 ?发现模式的可视化：这种原语述及发现的模式应该被显示出来。为了使数据挖掘能有效地

数据挖掘 主题：第六章作业

本科生实验报告 实验课程数据挖掘 学院名称信息科学与技术学院 专业名称计算机科学与技术 学生姓名代星 学生学号201413030317 指导教师 实验地点 实验成绩 二〇一六年11月二〇一六年11月

第1章实验内容 使用心脏病患者数据集（CardiologyNumerical.arff）的前两百个实例进行反向传播学习训练，剩余的103个实例作为检验集实例进行模型检验。改变网络结构和参数，使之达到更为理想的检验及效果。 第2章实验目的 对心脏病患者数据集中的数据用反向传播学习训练方法进行分类，查看分类的效果。并通过改变网络的结构和参数，使分类效果更加理想。 第3章算法思想 BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi，rt。 （2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出。 （3）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。 第4章实验过程 4.1数据准备 从网上下载数据集，生成.csv文件，加载到Weka。 4.2 建立神经网络结构

1、在Weka Explorer中切换到Classify选项卡，单击Classify窗口的Choose 按钮，选择分类器MultilayerPerceptron，即基于BP学习算法的多层前馈神经网络。 2、在Choose按钮右边的文本框点击，打开分类器的属性设置对话框，将GUi 设置为true，使得在训练前，可查看包含神经网络体系结构的GUI界面，并可交互式地修改结构和设置其他参数，且可以在网络训练过程中暂停，进行结构和参数的反复修改。在属性设置对话框中，设置hiddenLayers为“5,3”，表示有两个隐层，分别有5个和3个隐层节点；设置learning-Rate为0.5，trainingTime 为5000. 3、单击OK按钮，回到Weka Explorer的Classifier窗口，在测试集的选择上题目要求前两百个数据作为实例，最后103个作为检验集，设置Test Options 为Percentage split（取实例个数的百分比作为检验集），并设置为34%满足题目要求。单击More options按钮，打开Classifier evaluation options对话框，选中Output复选框，以确保在输出中能够看到检验集的分类情况。 4、单击start按钮，开始神经网络的训练过程。弹出神经网络的GUI界面，单击start按钮，执行训练，并选择accept训练结果。 5、修改参数，重复上述步骤，重新实验，并对比实验结果。 第5章实验结果 实验一：全部作为实例

数据挖掘试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支

持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘课后习 题答案 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。 3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。 4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库数据仓库的特点主要有哪些 2） 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 3）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 4）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 5）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 6）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案汇总

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 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，给出每种数据挖掘功能的例子。 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，学生的特征可被提出，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, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=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。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版) 陈文伟版课后习题答案(非常全)

第一章作业 1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2 （1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。对数据仓库操作不明确，操作数据量大。 2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1 （1）数据库数据太多，信息贫乏。如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。（2）异构环境数据的转换和共享。随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。 3．举例说明数据库与数据仓库的不同。 比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。 4. OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。 OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。 5. OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。 6. OLTP OLAP 细节性数据综合性数据 当前数据历史数据 经常更新不更新，但周期性刷新 一次性处理的数据量小一次处理的数据量大 对响应时间要求高响应时间合理 面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动 7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。 8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。 9．元数据不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身功能的说明数据，是整个数据仓库的核心。数据字典是关于数据库中数据的描述，而不是数据本身，数据字典是数据库的元数据。 10 .数据仓库的定义是什么？ 答：（1）W.H.Inmon对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的，集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。 （2）SAS软件研究所的观点：数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有限的决策支持。 从数据仓库定义可以看出，数据仓库是明确为决策支持服务的，而数据库是为事务处理服务的。

数据挖掘习题及解答-完美版

Data Mining Take Home Exam 学号: xxxx 姓名: xxx （1）计算整个数据集的Gini指标值。 （2）计算属性性别的Gini指标值 （3）计算使用多路划分属性车型的Gini指标值 （4）计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值 （5）下面哪个属性更好，性别、车型还是衬衣尺码为什么 (3)

/20+{1-(1/8)^2-(7/8)^2}*8/20=26/160 = /4)^2-(2/4)^2}*4/20]*2=8/2 5+6/35= (5) 比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值最小，即使用车型属性更好。 2. （ (1) 将每个事务ID视为一个购物篮，计算项集{e}，{b,d} 和{b,d,e}的支持度。（2）使用（1）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。（3）将每个顾客ID作为一个购物篮，重复（1）。应当将每个项看作一个二元变量（如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次，则为1，否则，为0）。（4）使用（3）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。答：（1）由上表计数可得{ｅ}的支持度为8/10=；{ｂ，ｄ}的支持度为2/10=；｛b,d,e｝ 的支持度为2/10=。 （2）c[{b,d}→{e}]=2/8=; c[{e}→{b,d}]=8/2=4。 （3）同理可得：{e}的支持度为4/5=，{b,d}的支持度为5/5=1，{b,d,e}的支持度为4/5=。

（4）c[{b,d}→{e}]=5/4=，c[{e}→{b,d}]=4/5=。 3. （20分）以下是多元回归分析的部分R输出结果。 > ls1=lm(y~x1+x2) > anova(ls1) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x1 1 *** x2 1 ** Residuals 7 > ls2<-lm(y~x2+x1) > anova(ls2) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x2 1 ** x1 1 *** Residuals 7 （1）用F检验来检验以下假设(α = H0: β1 = 0 H a: β1≠ 0 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么 （2）用F检验来检验以下假设(α = H0: β2 = 0 H a: β2≠ 0 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么 （3）用F检验来检验以下假设(α = H0: β1 = β2 = 0 H a: β1和β2 并不都等于零 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么 解：（1）根据第一个输出结果F=>F（2，7）=，p<，所以可以拒绝原假设，即得到不等于0。 （2）同理，在α=的条件下，F=>F(2,7)=，p<，即拒绝原假设，得到不等于0。（3）F={（+）/2}/（7）=>F=(2,7)=,即拒绝原假设，得到和并不都等于0。 4. （20分）考虑下面20个观测值： [1] [6] [11] [16]

数据挖掘导论第六章中文答案

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。 (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）

数据挖掘试卷及答案

12/13 年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案 一、什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。（20分） 数据挖掘是从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。 步骤： 1）数据清理（消除噪声或不一致数据） 2) 数据集成（多种数据源可以组合在一起） 3 ) 数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据） 4 ) 数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作） 5) 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） 6) 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；） 7) 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识） 二、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分） 元数据是关于数据的数据。在数据仓库中, 元数据是定义仓库对象的数据。 元数据包括： 数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义, 以及数据集市的位置和内容。 操作元数据，包括数据血统（移植数据的历史和它所使用的变换序列）、数据流通（主动的、档案的或净化的)、管理信息（仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪）。 汇总算法，包括度量和维定义算法, 数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告。 由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述, 数据划分, 数据提取、清理、转换规则和缺省值, 数据刷新和净化规则, 安全 (用户授权和存取控制)。 关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规则与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。 商务元数据，包括商务术语和定义, 数据拥有者信息和收费策略。 三、在 O L A P 中，如何使用概念分层? 请解释多维数据模型中的OLAP上卷 下钻切片切块和转轴操作。（20分） 在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。这种组织为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。有一些 O L A P 数据立方体操作用来物化这些不同视图，允许交互查询和分析手头数据。因此， O L A P 为交互数据分析提供了友好的环境。 上卷：上卷操作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：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。下钻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。 切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方。

数据挖掘概念与技术-课后题答案汇总汇总

数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining Concepts and T echniques 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，给出每种数据 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，学生的特征可被提出，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, “c omputing science”) owns(X, “personal computer”) [support=12%, c onfid e nce=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。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 ?数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测， 这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和 基于相似性的数据分析 1.3 1.9 列举并描述说明数据挖掘任务的五种原语。 解答： 用于指定数据挖掘任务的五种原语是：

电子科大数据挖掘作业1-6

数据挖掘课后习题 数据挖掘作业1——6 第一章绪论 1)数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 1、关系数据库 2、数据仓库 3、事务数据库 4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。 实际生活的例子： ①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。 ②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。 ③市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 2)给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么 样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来诀定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规则的方法。同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。

第二章数据仓库和OLAP技术 1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。 ●数据立方体 数据立方体是二维表格的多维扩展，如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和 分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度。数据立方体提供数据 的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。 ●多维数据模型上的OLAP操作 a)上卷(roll-up):汇总数据 通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约 b)下卷(drill-down):上卷的逆操作 由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现 c)切片和切块(slice and dice) 投影和选择操作 d)转轴(pivot) 立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列 2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。 OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的，一般在多维数据上切片、切块成简单数据来进行分析，或是上卷、下卷来分析。OLAP要查询 大量的日常商业信息，以及大量的商业活动变化情况，如每周购买量的 变化值，经理通过查询变化值来做决策。 例如经理看到利润小于预计值是，就会去深入到各地区去查看产品利润情况，这样他会发现一些比较异常的数据。经过进一步的分析和追 踪查询可以发现问题并解决 3)举例说明OLAP的多维数据分析的切片操作。 切片就是在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员。 如用三维数组表示为（地区，时间，产品，销售额），如果在地区维度上选定一个维成员，就可以得到在该地区的一个切片（关于时间和产 品的切片）。

数据仓库与数据挖掘考试试题

一、填空题（15分） 1.数据仓库的特点分别是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化。 2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。根据元数据用途的不同可将元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3.OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括切片、切块、钻取、旋转等。 4.基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“中心和辐射”架构，其中企业级数据仓库是中心，源数据系统和数据集市在输入和输出范围的两端。 5.ODS实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。 二、多项选择题（10分） 6.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括（ＡＣＤ） A 分类 B 关联 C 估值 D 预言 7.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（ＡＢＣ） A 数据抽取 B 数据转换 C 数据加载 D 数据稽核 8.数据分类的评价准则包括（ ABCD ） A 精确度 B 查全率和查准率 C F-Measure D 几何均值 9.层次聚类方法包括（ BC ） A 划分聚类方法 B 凝聚型层次聚类方法 C 分解型层次聚类方法 D 基于密度聚类方法 10.贝叶斯网络由两部分组成，分别是（ A D ） A 网络结构 B 先验概率 C 后验概率 D 条件概率表 三、计算题（30分） 11.一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，其中每一条事务表示在一项收款机业务中卖出的项目，假定sup min=40%，conf min=40%，使用Apriori算法计算生成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候选集和大项目集。（15分） 解：（1）由I={面包、果冻、花生酱、牛奶、啤酒}的所有项目直接产生1-候选C1，计算其支持度，取出支持度小于sup min的项集，形成1-频繁集L1，如下表所示：

数据挖掘第三版第十章课后习题答案

简略介绍如下聚类方法：划分方法、层次方法。每种给出两个例子。 (1)划分方法：给定一个有N个对象的集合，划分方法构造数据的K个分区，每一个分区表示一个簇，且K≤N。而且这K个分组满足下列条件：第一，每一个分组至少包含一条记录；第二，每一条记录属于且仅属于一个分组(注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽)；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的记录越远越好。 使用这个基本思想的算法有：K-MEANS 算法、K-MEDOIDS 算法、CLARANS 算法。 (2)层次方法：这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。例如在“自底向上”方案中，初始时每一个数据记录都组成一个单独的组，在接下来的迭代中，它把那些相互邻近的组合并成一个组，直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。 代表算法有：BIRCH 算法、CURE 算法、CHAMELEON 算法等。 假设数据挖掘的任务是将如下的8个点（用(x, y)代表位置）聚类为3个簇。 A1(2,10), A2(2,5), A3(8,4), B1(5,8), B2(7,5), B3(6,4), C1(1,2), C2(4,9)距离函数是欧氏距离。假设初始我们选择A1、B1和C1分别为每个簇的中心，用k-均值算法给出： （a）在第一轮执行后的3个簇中心。 （b）最后的3个簇。 (a)第一轮后, 三个新的簇为(1){A1} (2){B1,A3,B2,B3,C2} (3){C1,A2} 簇中心分别为(1) (2, 10), (2) (6, 6), (3) , . (b)最后3个簇为(1) {A1,C2,B1}, (2) {A3,B2,B3}, (3) {C1,A2}. k-均值和k-中心点算法都可以进行有效的聚类。 (a)概述k-均值和k-中心点相比较的优缺点。 (b)概述这两种方法与层次聚类方法(如AGNES)相比有何优缺点。 (a)当存在噪声和离群点时, k-中心点算法比k-均值具有更强的鲁棒性。因为在中心点不像均值那样容易受离群值或其他极端值影响。但是, 它的计算开销更大。 (b)k-均值和k-中心点都是划分方法。这种划分方法分优点是，可以撤销之前的聚类步骤(通过迭代迁移), 不像层次方法, 一旦执行了拆分或合并, 就不能做出调整。层次方法的这种弱点可能使产生的聚类的质量受到影响。 划分方法找球形簇的效果很好。一般来说,对于中小型数据库, 结果聚类的质量很好。他们需要提前知道簇的数量可以被认为是一个弱点。层次聚类方法可以自动确定集群的数量。然而,他们难以扩展,因为每个分裂或合并的决定可能要求大量对象或集群的检查和评价。然而, 层次方法可以与其他聚类方法集成, 改进聚类, 如BIRCH, ROCK, 和Chameleon. 聚类已经被认为是一种具有广泛应用的、重要的数据挖掘任务。对如下每种情况给出一个应用实例：

(完整word版)数据挖掘题目及答案

一、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？ 数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 特点： 1、面向主题 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 3、相对稳定的 数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化 数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可用的信息 二、 数据库有4笔交易。设minsup=60%，minconf=80%。 TID DATE ITEMS_BOUGHT T100 3/5/2009 {A, C, S, L} T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B} T300 4/5/2010 {A, B, C} T400 4/5/2010 {C, A, B, E} 使用Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。 解：已知最小支持度为60%，最小置信度为80% 1）第一步，对事务数据库进行一次扫描，计算出D中所包含的每个项目出现的次数，生成候选1-项集的集合C1。