西安交大数据挖掘第一次作业

第一次作业

Weihua Wang 1.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。

该商务需要什么数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？

答: 亚马逊在线交易平台上的数据挖掘，显示出数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。该商务需要统计交易用户的消费信息，对用户进行分类；

根据用户的历史消费信息，给出推荐广告，并定期往用户邮箱发送商品推荐邮件等等。

该商务应用了关联规则数据挖掘功能。

数据挖掘是一个非常重要且复杂的模块，要发现数据间的关联规则，不可能通过简单的数据查询处理或者简单的统计分析实现。亚马逊有非常大的数据库，然后也会有各种各样的数据分析包括会跟很多的出版社还有一些中间商建立合作，然后会帮助他们去做书籍的整理、销售，就是客户满意度。

所以，数据量很大，然后亚马逊还需要通过这些数据去挖掘一些对于客户，对于用户有指导性的数据，他们建立的复杂的系统去分析这些数据。

2.使用你熟悉的生活中的数据库，给出关联规则挖掘、序列模

式分析、分类、聚类、孤立点分析等数据挖掘功能的例子。

1)关联规则挖掘

超市货架的商品摆放：方便面--->火腿肠（大部分人买方便面的同时会买火腿肠）。

2)序列模式分析

可口可乐公司根据往年月份销售额的分析，给出不同季节的生产量。

3)分类

移动公司根据用户的话费和缴费情况等信息，将用户分为不同的等级的

用户，给予不同的透支欠费额度。

4) 聚类

研究人员通过对全国各省份经济的分析，将全国经济大致划分为三种不同的经济类型。

5) 孤立点分析

税务部门根据纳税户的相关数据，重点调查孤立点的纳税情况。

3. 与挖掘少量数据相比，挖掘海量数据的挑战有哪些？

a) 规模大。需要高效算法, 进行并行处理。

b) 高维特征。导致搜索空间指数级增长，需要更好的算法进行维度约减。 c) 过拟合。因过分强调对训练样本的效果导致过度拟合，使得对未知预测

样本效果就会变差。

d) 动态、缺失、噪音数据的存在。

e) 领域知识的运用。

f) 模式的可理解性。

4. 假设医院对18个随机挑选的成年人检查年龄和身体肥胖，得

到如下结果：

a) 计算age 和%fat 的均值、中位数和标准差。

232272394147495052/184654256575826061AgeAve ?+?+++++++?? ???

==?+++?++ 9.526.57.817.831.425.927.4%27.231.234.642.528.833.4/1828.8

30.234.132.941.235.7fatAve ?? ? ? ++++++=++++++=+++++???

()5052/251AgeMid =+=

()

fatMid=+=

%30.231.2/230.7

AgeS==

13.23

b)绘制age和%fat的盒图。

age: Q1=39 ,Q3=57, IQR=57-39=18,1.5IQR=27,

(39-27, 57+27)=(12, 84)

%fat: Q1=26.5, Q3=34.1, IQR=34.1-26.5=7.6, 1.5IQR=11.4,

(26.5-11.4, 34.1+11.4)=(15.1, 45.5)

c)绘制基于这两个变量的散点图和q-q图。

散点图：

q-q图：

西安交大成本会计在线作业答案精编版

西安交大成本会计在线作业答案文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）

《成本会计》3（2017）试卷总分：100 测试时间：-- 一、单选题（共25道试题，共50分。） 1.如果同一时期内，在几张定单中规定有相同的产品，则计算成本时可以(D )。 A. 按定单分批组织生产 B. 按品种分批组织生产 C. 按产品的组成部分分批组织生产 D. 将相同产品合为一批组织生产满分：2分 2.不在“财务费用”账户核算的项目是(A )。 A. 业务招待费 B. 利息费用 C. 汇兑损失 D. 金融机构结算手续费满分：2分 3.“基本生产成本”月末借方余额表示(B )。 A. 本期发生的生产费用 B. 完工产品成本 C. 月末在产品成本 D. 累计发生的生产费用满分：2分 4.下列不属于成本计算基本方法的是(C )。 A. 品种法 B. 分批法 C. 分类法

满分：2分 5.成本还原的对象是（D ）。 A. 产成品成本 B. 各步骤半成品成本 C. 最后步骤产成品成本 D. 产成品成本中所耗上步骤半成品成本费用满分：2分 6.采用计划成本分配法分配辅助生产费用，辅助生产的实际成本是 (B )。 A. 按计划成本分配前的实际费用 B. 按计划成本分配前的实际费用加上按计划成本分配转入的费用 C. 按计划成本分配前的实际费用减去按计划成本分配转出的费用 D. 按计划成本分配前实际费用加上按计划成本分配转入的费用，减去按计划成本分配转出的费用满分：2分 7.成本会计最基本的任务和中心环节是（ C）。 A. 进行成本预测，编制成本计划 B. 审核和控制各项费用的支出 C. 进行成本核算，提供实际成本的核算资料 D. 参与企业的生产经营决策满分：2分 8.下列各项属于产品成本项目的有（C ）。 A. 财务费用 B. 管理费用

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告姓名＿学号＿指导教师开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的基于https://www.360docs.net/doc/645426538.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.360docs.net/doc/645426538.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底是真是的，还是虚假的 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率评价分类器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险第二次课堂作业作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天气预报”)，说明: 先验概率、后验概率和类条件概率按照最小错误率如何决策按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x

西安交大电路在线作业及答案

、单选题（共20 道试题，共40 分。） V 1. 在RL串联的正弦电路中,如果电阻上电压为30伏,电感上电压为40 伏,那么总电压为（ B）. A. 70 伏 B. 50 伏 C. 10伏 D. 50 安满分： 2 分 2. 在电感电路中，当通入交流电时，电压与电流的关系是（B）。 A. 同相 B. 电压超前电流 C. 电流超前电压 D. 反相满分： 2 分 3. 网孔电流法中，以网孔电流作为电路变量时，需要按照（C）列出电路方程。 A. KCL B. 元件的VCR C. KVL D. 以上三个都需要满分： 2 分 4. 在动态电路中，不能发生跃变的是（ B ）。 A. 电压 B. 电容电压 C. 电容电压 D. 电流满分： 2 分 5. 一个元件的电压电流为关联参考方向，若电流I＝－3A，元件产生的功率是12w，则电压=（C ）V。 A. -4 B. -1/4 C. 4 D. 36 满分： 2 分 6. 额定值为1W 10Ω的电阻器使用时通过电流的限额是（C）。 A. B. C. D. 满分： 2 分 7. 现有额定值为220V、25W 的电灯一只,准备串联一个小灯泡放在另一房间作为它的信号灯,应选择___A__规格的小灯泡? A. 6V, B. 6V, C. , D. ,

满分： 2 分 8. 若RLC串联电路的谐振角频率为w0，则在角频率w>w0 时电路呈现（B） A. 纯电阻性 B. 电感性 C. 电容性 D. 不能确定满分： 2 分 9. 下列几项中，哪一对不是对偶元素的？（ C ） A. 电压－电流 B. 电阻－电导 C. 电容－电阻 D. 电容－电感满分： 2 分 10. 理想电感元件在某时刻其电压值为0，则该时刻电感上的储能（A） A. 不一定为0 B. 一定为0 C. 一定不为0 D. 无法确定满分： 2 分 11. 正弦稳态电路中, 一个无源单口网络的导纳Y＝3 –j 4 Ω ,电路的性质是（B）。 A. 纯阻性#感性 B. 纯容性 C. 容性满分： 2 分 12. R1和R2为两个串联电阻，已知R1=4R2，若R1 上消耗的功率为1W，则R2上消耗的功率为（c）。 A. 5W B. 20W C. C. 400W 满分： 2 分 13. 在三相四线制电路中,通常所说的220 伏和380 伏指的是电压的（C ）值 A. 平均 B. 最大 C. 有效 D. 瞬时满分： 2 分 14. 若 C = 1F ,某时刻电容两端电压u 为2V，则此时流过电容的电流＝（ D ）。 A. 2A B. B. -2A C. 不能确定满分： 2 分 15. 下列叙述正确的是（C） A. 电容上的电压越大，则通过该电容的电流越大 B. 电容上的电压越大，则通过该电容的电流越大 C. 电容电压的绝对值在某时刻达到最大值时，此时电容储能也最大 D. 若电容上某时刻电压为零，则该时刻电容上的电流一定为零满分： 2 分 16. 理想电流源的内阻为（B ）. A. 0

数据挖掘作业

1、给出K D D的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 ?数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理?

数据挖掘作业

《数据挖掘》作业第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：、、、、、和（2）数据挖掘的性能问题主要包括：、和（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：、和（4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：（5）孤立点是指：二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于： A、所涉及的算法的复杂性； B、所涉及的数据量； C、计算结果的表现形式； D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？ A、目标市场分析 B、购物篮分析 C、模式识别 D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析 A. 关联分析 B.分类和预测 C.聚类分析 D. 演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能 A、选择任务相关的数据 B、选择要挖掘的知识类型 C、模式的兴趣度度量 D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析 A、关联分析 B、分类和预测 C、聚类分析 D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 演变分析 D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C.聚类分析 D. 孤立点分析 E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 孤立点分析 D. 演变分析 E. 概念描述三、简答题（1）什么是数据挖掘？（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？（3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？（6）在哪些情况下，我们认为所挖掘出来的模式是有趣的？（7）根据挖掘的知识类型，我们可以将数据挖掘系统分为哪些类别？

2013西安交大电路在线作业及答案

一、单选题（共20 道试题，共40 分。） V 1. 在RL串联的正弦电路中,如果电阻上电压为30伏,电感上电压为40伏,那么总电压为( B). A. 70伏 B. 50伏 C. 10伏 D. 50安满分：2 分 2. 在电感电路中，当通入交流电时，电压与电流的关系是（B）。 A. 同相 B. 电压超前电流 C. 电流超前电压 D. 反相满分：2 分 3. 网孔电流法中，以网孔电流作为电路变量时，需要按照（C）列出电路方程。 A. KCL B. 元件的VCR C. KVL D. 以上三个都需要满分：2 分 4. 在动态电路中，不能发生跃变的是（B）。 A. 电压 B. 电容电压 C. 电容电压 D. 电流满分：2 分 5. 一个元件的电压电流为关联参考方向，若电流I＝－3A，元件产生的功率是12w，则电压=（C）V。 A. -4 B. -1/4 C. 4 D. 36 满分：2 分 6. 额定值为1W 10Ω的电阻器使用时通过电流的限额是（C）。 A. 0.1A B. 0.2A C. 0.316A D. 0.5A 满分：2 分 7. 现有额定值为220V、25W的电灯一只,准备串联一个小灯泡放在另一房间作为它的信号灯,应选择___A__规格的小灯泡? A. 6V,0.15A B. 6V,0.1A C. 1.5V,0.5A

D. 1.5V,0.3A 满分：2 分 8. 若RLC串联电路的谐振角频率为w0，则在角频率w>w0时电路呈现（B） A. 纯电阻性 B. 电感性 C. 电容性 D. 不能确定满分：2 分 9.下列几项中，哪一对不是对偶元素的？（C） A. 电压－电流 B. 电阻－电导 C. 电容－电阻 D. 电容－电感满分：2 分 10. 理想电感元件在某时刻其电压值为0，则该时刻电感上的储能（A） A. 不一定为0 B. 一定为0 C. 一定不为0 D. 无法确定满分：2 分 11. 正弦稳态电路中, 一个无源单口网络的导纳Y＝3 –j 4 Ω,电路的性质是(B)。 A. 纯阻性#感性 B. 纯容性 C. 容性满分：2 分 12. R1和R2为两个串联电阻，已知R1=4R2，若R1上消耗的功率为1W，则R2上消耗的功率为（c）。 A. 5W B. 20W C. 0.25W D. 400W 满分：2 分 13. 在三相四线制电路中,通常所说的220伏和380伏指的是电压的(C )值 A. 平均 B. 最大 C. 有效 D. 瞬时满分：2 分 14. 若C = 1F ,某时刻电容两端电压u为2V，则此时流过电容的电流＝（D）。 A. 2A B. 0.5A C. -2A D. 不能确定满分：2 分

大学数据挖掘期末考试题

第 - 1 - 页共 4 页数据挖掘试卷课程代码： C0204413 课程：数据挖掘A 卷一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward 方法与组平均非常相似。（） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（）二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，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据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是：( )

数据挖掘作业

一:用R语言编程实现P56页19题以19(2)为例编写R语言程序，其他小题程序类似1.余弦相似度 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xy=sum(x*y) > x1=sqrt(sum(x^2)) > y1=sqrt(sum(y^2)) > c=xy/(x1*y1) > c [1] 0 2.相关性 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xbar=mean(x) > ybar=mean(y) > len=length(x) > sx=sqrt((1/(len-1))*sum((x-xbar)^2)) > sy=sqrt((1/(len-1))*sum((y-ybar)^2)) > sxy=(1/(len-1))*sum((x-xbar)*(y-ybar)) > corrxy=sxy/(sx*sy) > corrxy

3.欧几里得距离 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > dxy=sqrt(sum((x-y)^2)) > dxy [1] 2 4.Jaccard系数 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > f00=f01=f10=f11=0 > len=length(x) > j=1 > while(j

数据挖掘大作业

1.音乐分类的数据集在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。下面是对数据集的一个简单的介绍：数据标签第3-14列:YES or NO 第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E') 第16列:共5个取值(1,2,3,4,5) 第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd') 这是一个多分类问题 1.1数据读取与训练集和测试集分离

数据挖掘作业

数据挖掘作业The document was prepared on January 2, 2021

1、给出K D D的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消

西安交大课程考试《政治经济学》在线作业

一、单选题（共26 道试题，共52 分。）V 1. 资本周围速度（）、 A. 与周转时间成正比，与周转次数成反比 B. 与周转时间成反比，与周转次数成正比 C. 与周转时间成正比，与周转次数成正比 D. 与周转时间成反比，与周转次数成反比标准答案：B 2. 把剩余价值看成是全部预付资本的产物，剩余价值就转化为（）、 A. 成本价格 B. 利润 C. 生产价格 D. 利息标准答案：B 3. 社会资本简单再生产的基本实现条件是（）、 A. I（c+v+m）=I(c+△c)+II(c+△c) B. I(v+m)＞IIc C. I(v+m)=IIc D. I(v+m)＜IIc 标准答案：C 4. 划分固定资本和流动资本的根据是（）、 A. 生产资本不同部分在价值形成中的作用不同 B. 生产资本不同部分在剩余价值生产中的作用不同 C. 生产资本不同部分的价值转移方式不同 D. 生产资本不同部分的价值周转方式不同标准答案：D 5. 我国在发展对外经济关系中必须坚持的根本方针是（）、 A. 独立自主自力更生 B. 自筹资金没有外债 C. 大量进口不怕逆差 D. 自给自足剩余出口标准答案：A 6. 生产关系的基础是（）、 A. 产品归谁所有 B. 人们在生产中的地位及相互关系 C. 生产力 D. 生产资料所有制标准答案：D 7. 农业雇佣工人创造的剩余价值中，土地所有者获得的是（）、 A. 全部剩余价值 B. 租金 C. 平均利润 D. 超额利润标准答案：D 8. 社会主义制度的经济基础是（）、 A. 股份制

B. 国家所有制 C. 多种经济形式 D. 生产资料公有制标准答案：D 9. 资本主义经济危机的实质是（）、 A. 生产绝对过剩 B. 生产相对不足 C. 生产相对过剩 D. 资本主义基本矛盾标准答案：C 10. 国家垄断资本主义的实质是（）、 A. 国家政权同私人垄断资本相结合 B. 国家直接掌握垄断资本 C. 国有资本和私人资本在企业内、外部的结合 D. 私人垄断资本利用国家机器来为其服务的手段标准答案：D 11. G-W…W`-G`是（）、 A. 货币资本循环公式 B. 生产资本循环公式 C. 商品资本循环公式 D. 流通资本循环公式标准答案：A 12. 垄断资本主义阶段，资本主义对外经济关系的一个重要经济特征是（）、 A. 商品输出 B. 原料输出 C. 资本输出 D. 劳动力输出标准答案：C 13. 社会主义按劳分配的对象是（）、 A. 生产资料 B. 个人消费品 C. 社会总产品 D. 生存资料标准答案：B 14. 垄断资本主义阶段，价值规律发挥作用的形式是（）、 A. 商品价格围绕价值上下波动 B. 商品价格采取垄断价格形式 C. 商品价格围绕生产价格上下波动 D. 价值规律已经不再起作用标准答案：B 15. 职能资本家使用借贷资本所获得的平均利润可以分割为（）、 A. 利息和企业利润 B. 产业利润和商业利润 C. 利息和超额利润

期末大作业

期末大作业数据挖掘和基于数据的决策是目前非常重要的研究领域，是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的特殊过程。在商业上，数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析技术，可用于分析企业数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。本次作业要求完成一个相亲配对程序，让相亲者更容易找到自己的意中人。查阅相关文献，以python为工具实现K-近邻算法，从而完成一个基本版的相亲配对系统，在此基础上深入研究聚类算法（K-近邻算法为其中一种），讨论各种聚类思路及算法优劣，完成相应的研究论文。基本的设计思路提示如下：利用附件datingTestSet.txt文档中提供的三种属性（前三列，其中第1列为对方每年出差/旅行的公里数，第2列为对方玩游戏消耗时间的百分比，第3列为对方每周消费的冷饮公升数）作为测度是否和对方匹配的标准。附件文件第4列表示了你遇到此类人产生的好恶情感，其中largeDoses表示对你极有吸引力，smallDoses表示对你吸引力一般，didntLike 表示是你不喜欢的类型。利用此文件提供的数据，以K-近邻算法为工具，进行数据挖掘，发现你的喜好标准，对新的未标定的待匹配方（即只有前三行数据）给出第4行的好恶情感标签（即largeDoses、smallDoses或didntLike）。具体要求如下： 1.查找文献，理解完整的K-近邻算法；

2.使用python语言编程实现K-近邻算法，解决相亲配对这一明确的应用问题； 3.撰写的研究论文要有关于聚类算法的详细叙述，论文中的算法应该与程序实现的算法相印证。大作业要求： 1.自己设计解决方案，简易的解决方案得分较低，完整的解决方案，即使部分完成，得分也会较高； 2.作业上交形式为电子版文件。所有文件打包为一个文件，以“学号+姓名” 的方式命名； 3.算法的python源程序（py文件）； 4.对此问题进行研究得到的研究性论文，论文包括前言（简介），算法部分（算法流程图为核心），程序设计部分（程序流程图为核心），实验结果和分析，小结等内容（doc文件）； 5.论文必须有规范的发表论文格式，包括题目、作者、单位、摘要、关键字、正文及参考文献； 6.附有少量参考资料。字数：论文部分字数限于2000±300，太多太少均扣分。上交期限：19周周日，由学习委员收齐统一上交。抄袭0分！

北邮数据挖掘作业

北京邮电大学 2015-2016学年第1学期实验报告课程名称：数据仓库与数据挖掘实验名称：文本的分类实验完成人：姓名：学号：日期： 2015 年 12 月

实验一：文本的分类 1.实验目的 1. 了解一些数据挖掘的常用算法，掌握部分算法； 2. 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 3. 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 4. 掌握评价分类器性能的评估方法。 2.实验分工数据准备、预处理、LDA主题模型特征提取实现、SVM算法都由范树全独立完成。 3.实验环境 ●操作系统：win7 64bit 、Ubuntu-14.04-trusty ●开发环境：java IDE eclipse 、Python IDLE 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 1.Scrapy 0.25 所谓网络爬虫，就是一个抓取特定网站网页的HTML数据的程序。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy是一个基于Twisted，纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy 使用Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 2.JGibbLDA-v.1.0 jGibbLDA是java版本的LDA实现，它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断。LDA 是一种由基于概率模型的聚类算法。该算法能够对训练数据中的关键项集之于类簇的概率参数拟合模型，进而利用该参数模型实施聚类和分类等操作。 3.ICTCLAS50 中科院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐码模型的汉语词法分析系统ICTCLAS，该系统有中文分词，词性标注，未登录次识别等功能。 4.libSVM-3.20 libSVM是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易用和快速有效的SVM模式识

第一次作业题目

第一次作业 1、假设所分析的数据包括属性age,它在数据元组中的值（以递增序）为13 ,15 ,16 ,16 ,19 ,20 ,20 ,21 ,22 ,22 ,25 ,25 ,25 ,25 ,30 ,33 ,33 ,35 ,35 ,35 ,35 ,36 ,40 ,45 ,46 ,52,70。 a. 该数据的均值是多少？中位数是什么？ b. 该数据的众数是什么？讨论数据的模态（即二模、三模等）。 c. 该数据的中列数是多少？ d. 你能（粗略地）找出该数据的第一个四分位数（1Q ）和第三个四分位数（3Q ）吗？ e. 给出该数据的五数概括。 f. 绘制该数据的盒图。 g. 分位数-分位数图与分位数图有何不同？ 2、在数据分析中，重要的选择相似性度量。然而，不存在广泛接受的主观相似性度量，结果可能因所用的相似性度量而异。虽然如此，在进行某种变换后，看来似乎不同的相似性度量可能等价。假设我们有如下二维数据集： 1A 2A 1X 1.5 1.7 2X 2 1.9 3X 1.6 1.8 4X 1.2 1.5 5X 1.5 1.0 a. 把该数据看做二维数据点。给定一个新的数据点x=(1.4,1.6) 作为查询点，使用欧几里得距离、曼哈顿距离、上确界距离和余弦相似性，基于查询点的相似性对数据库的点排位。 b. 规格化该数据集，使得每个数据点的范数等于1。在变换后的数据上使

用欧几里得距离对诸数据点排位。 3、使用如下方法规范化如下数组： 200，300，400，600,1000 a.令min=0，max=1，最小—最大规范化。 b.z分数规范化。 c.z分数规范化，使用均值绝对偏差而不是标准差。 d.小数定标规范化。 4、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 使用如下各方法将它们划分成三个箱。 a.等频（等深）划分。 b.等宽划分。 c.聚类。

西安交大《电力系统分析Ⅰ》在线作业答案

西交《电力系统分析Ⅰ》在线作业一、单选题（共 40 道试题，共 80 分。） 1. 在电力系统潮流计算中，PV节点的待求量是(A )。 A. Q、δ B. P、Q C. V、δ D. P、V 满分：2 分 2. 在任何负荷下，中枢点的电压保持为大约恒定的数值（102%—105%UN），这种调压方式为( b)。 A. 顺调 B. 常调压 C. 逆调 D. 顺、逆调满分：2 分 3. 在高压架空输线１点和２点之间，电压幅值Ｕ１大于Ｕ２，电压相角角１小于角２，线路有功潮流最可能的流向为( A)。 A. 从１流向２

B. 从１流向大地 C. 从２流向１ D. 从２流向大地满分：2 分 4. 已知一节点所带负荷，有功功率为P，视在功率为S，则功率因数角为(D )。 A. arcctgP/S B. arcsinP/S C. arctgP/S D. arccos 满分：2 分 5. 潮流方程是(D )。 A. 线性方程组 B. 微分方程组 C. 线性方程 D. 非线性方程组满分：2 分 6. 以下关于交流输电线路导线分裂技术的优点，错误的是（ C ）。 A. 减少电晕损耗 B. 减少线路串联电抗 C. 减少线路并联电纳＃＃减少线路串联电纳

满分：2 分 7. 有备用接线方式有（ C）。 A. 放射式、环式、链式 B. 放射式、干线式、链式 C. 环式、双端电源供电式 D. B和C 满分：2 分 8. 和架空输电线相比，同截面电缆的电抗（ B ）。 A. 大 B. 小 C. 相等 D. 都不对满分：2 分 9. 中性点不接地系统中发生单相接地时，接地点有电流流过，电流的通路是(D )。 A. 变压器、输电线 B. 发电机 C. 输电线、中性点 D. 输电线路和线路对地电容满分：2 分 10. 有备用电源接线方式的优、缺点是(C )。

大工20秋《数据挖掘》大作业题目及要求

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目： Knn算法原理以及python实现第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。《数据挖掘是计算机专业一门重要的专业课。本课程是大数据背景下现代统计数据分析不可缺少的重要工具。通过本课程的学习，培养学生的数据分析技能，熟悉和掌握大数据信息提取与结果分析，培养适应社会数据分析岗位需求的专业人才。课程的重点教学内容为：网络爬虫与数据抽取、数据分析与挖掘算法-关联规则、数据分析与挖掘算法-分类与预测、数据分析与挖掘算法-聚类等。课程任务主要是让学生在学习期间掌握数据挖掘理论以及如何用数据挖掘来解决实际问题，了解某个数据挖掘解决方案对特定问题是否切实可行，学生能够借助软件工具进行具体数据的挖掘分析。本课程为计算机相关专业的基础课程，其内容涵盖了数据挖掘的相关知识。课程在阐述Python理论知识基础上，增加了数据分析和处理等知识内容，从而使学生加深对数据挖掘的理解。课程安排内容难易适中，学生可以通过实际项目加深对数据挖掘系统结构的整体流程了解。第二大题：完成下面一项大作业题目。 2020秋《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。题目一：Knn算法原理以及python实现

要求：文档用使用word撰写即可。主要内容必须包括：（1）算法介绍。（2）算法流程。（3）python实现算法以及预测。（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答：一、knn算法介绍 1. 介绍邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。 2. 核心概括主要的思想是计算待分类样本与训练样本之间的差异性，并将差异按照由小到大排序，选出前面K个差异最小的类别，并统计在K个中类别出现次数最多的类别为最相似的类，最终将待分类样本分到最相似的训练样本的类中。与投票(Vote)的机制类似。二、knn算法流程 1. 准备数据，对数据进行预处理 2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组

数据挖掘离线作业

浙江大学远程教育学院《数据挖掘》课程作业姓名：学号：年级：学习中心：————————————————————————————— 第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据交换、数据挖掘、模式评估和知识表示（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、可扩展性和并行处理（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：统计学、数据库技术和机器学习（4）孤立点是指：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：1、数据库、数据仓库或其他信息库，2、数据库或数据仓库服务器，3、知识库，4、数据挖掘引擎，5、模式评估魔磕，6图形用户界面。（3）Web挖掘包括哪些步骤？答：数据清理：（这个可能要占用过程60%的工作量）、数据集成、将数据存入数据仓库、建立数据立方体、选择用来进行数据挖掘的数据、数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）、展现挖掘结果、将模式或者知识应用或者存入知识库。（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象——关系数据库、异种数据库和遗产数据库、文本数据库和万维网等。