数据挖掘作业
数据挖掘作业1hw1
HW1Due Date: Nov. 2Submission requirements:Please submit your solutions to our class website. Only hand in what is required below.Upload the Clementine stream containing the assignment execution to our class website so that we may refer to it if necessary. Part I:书面作业1. 假定数据仓库中包含4个维：date, product, vendor, location ；和两个度量：sales_volume 和 sales -cost n (a)画出该数据仓库的星形模式图(b)由基本方体［date, product, Vendor, IoCation ］开始，列出每年在 LoS Angles 的每个 vendor 的 sales -volume 0(C)对于薮据仓库，位图索引是有用的。
以该立方体为例，简略讨论使用位图索引结构的优点和问 题。
2. Suppose a hospital tested the age and body fat data for 18 random selected adults with the following result:Calculate the mean, median, and standard deviation of age and %fat. Draw the boxplots for age and %fat.Draw a scatter plot based on these two variables.Normalize the two variables based on min-max normalization.Calculate the correlation coefficient (Pearson ,s product moment coefficient). Are these two variables positively or negatively correlated?3. 下面是一个超市某种商品连续20个月的销售数据(单位为百元)21,16,19,24,27,23,22,21,20,17,16,20,23,22,18,24,26, 25,20,26。
大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据挖掘》作业考核题库高频考点版(参考答案)试题号5
大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据挖掘》作业考核题库高频考点版（参考答案）一.综合考核(共50题)1.逗号分隔数值的存储格式叫做csv格式，csv格式一般用来表示二维数据。
()A.正确B.错误参考答案：A2.以下关于Python组合数据类型描述错误的是()。
A.序列类型可以通过序号访问元素，元素之间不存在先后关系B.组合数据类型可以分为3类序列类型、集合类型和映射类型C.Python组合数据类型能够将多个同类型或者不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易D.Python中字符串、元组和列表都是序列类型参考答案：A3.函数用于从控制台输入数据，print函数用于将数据输出到控制台显示。
()A.正确B.错误参考答案：A4.函数的名称可以任意字符组合形成的。
()A.正确B.错误参考答案：BA.正确B.错误参考答案：A6.Python中的注释是为了让计算机更能理解程序表达的意思。
()A.正确B.错误参考答案：B7.程序设计语言中保留字也称为关键字，指被语言内部定义并保留使用的标识符。
()A.正确B.错误参考答案：A8.下面不能用来作为变量名称的是()。
A.listB._1abC.notD.a1b2参考答案：C9.以下那个关键字不是异常处理语句的关键字()。
A.elifB.exceptC.tryD.finally参考答案：A组合数据类型可以分为三类：序列类型、集合类型和映射类型。
()A.正确B.错误参考答案：A11.Python文件的后缀名是()。
A.pyB.pdfC.pngD.pyl参考答案：A12.定义和使用函数的主要原因是函数执行速度更快。
()A.正确B.错误参考答案：B13.下列选项不属于函数的作用的是()。
A.复用代码B.降低编程复杂度C.提高代码的执行速度D.增强代码的可读性参考答案：C14.以下关于Python组合数据类型描述错误的是()。
A.序列类型可以通过序号访问元素，元素之间不存在先后关系B.组合数据类型可以分为3类：序列类型、集合类型和映射类型C.Python组合数据类型能够将多个同类型或者不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操参考答案：A15.以下选项对Python文件操作描述错误的是()。
数据挖掘作业讲解
《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：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、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）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：WEB挖掘（5）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、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：（B ）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？（D ）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，（ D ）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，（ B ）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，（A ）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（ B ）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（ C ）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（ E ）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？答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。
【数据挖掘 作业】K均值算法及其改进思路
K均值算法及其改进思路
➢聚类的简要介绍 ➢聚类分析的意义 ➢K均值算法 ➢K均值算法缺点 ➢K均值算法改进思路
❖聚类(Clustering)，是根据“物以类聚”的道理，对大量样本数 据进行归类的一种多元统计分析方法。聚类作为一种无监督学习方 法，在没有任何先验信息条件下，对现有无标记的数据进行归类。
❖聚类分析的过程主要分为两部分：首先要根据相似性度量方法测 度出数据间的相似程度，将相似的数据划分到同一个簇类中；然后 采用准则函数评价聚类划分的结果。因此，相似性度量和准则函数 是聚类分析中的重要衡量指标。
聚类分析的意义
聚类分析是数据挖掘的预处理步骤，更是知识 发现的关键环节。聚类分析的结层 次的数据分析与知识发现提供了可靠的依据。
K均值算法
K均值算法是聚类分析中基于划分的常用的算 法。它是一种无监督学习方式，即针对事先不带 有类别标签的数据，采用欧几里德距离作为相似 性度量方法划分簇类，采用采用最小误差平方和 作为目标函数，使得同一个簇类内的数据之间具 有较高相似度，不同簇类的数据之间具有较高相 异度。
1.需要预先定义聚类数目即K值； 2.依赖于初始中心点，易陷入局部最优解； 3.易受噪音点和孤立点影响； 4.无法发现球形形状以外的其他形状的数据。
因k均值算法对初始化中心敏感，且需要人为设定聚类个数。
通过查阅相关文献，可以对该算法做以下改进：
（1）针对对初始化中心敏感问题，可以通过层次初始聚类方法， 通过对数据层层抽样并聚类，以较小的时间代价得到较好的初始聚 类中心。
（2）针对需要人为设定聚类个数问题，提出一种自动确定聚类个 数的方法。该方法以DBI(Davies Bouldin index)作为确定聚类个数的 评估指标，能够较好体现聚类质量。
谢谢！
数据挖掘作业完整版
数据挖掘作业HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】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。
数据挖掘作业
证明决策树生长的计算时间最多为 m D log( D ) 。
3.4 考虑表 3-23 所示二元分类问题的数据集。 表 3-23 习题 3.4 数据集
A
B
类标号
T
F
+
T
T
+
T
T
+
T
F
-
T
T
+
F
F
-
F
F
-
F
F
-
T
T
-
T
F
-
(1) 计算按照属性 A 和 B 划分时的信息增益。决策树归纳算法将会选择那个属性？
y ax 转换成可以用最小二乘法求解的线性回归方程。
表 3-25 习题 3.8 数据集
X 0.5 3.0 4.5 4.6 4.9 5.2 5.3 5.5 7.0 9.5
Y-
-
+++-
-
+-
-
根据 1-最近邻、 3-最近邻、 5-最近邻、 9-最近邻，对数据点 x=5.0 分类，使用多数表决。
3.9 表 3-26 的数据集包含两个属性 X 与 Y ，两个类标号“ +”和“ -”。每个属性取三个不同值策略： 0,1 或
记录号
A
B
C
类
1
0
0
0
+
2
0
0
1
-
3
0
1
1
-
4
0
1
1
-
5
0
0
1
+
6
1
0
1
+
7
1
数据挖掘大作业例子
数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。
6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。
7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。
9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。
我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。
东北财经大学《数据挖掘概论》单元作业三-09
东财《数据挖掘概论》单元作业三
线性回归通常通过（）方法进行参数估计。
A:最小二乘法
B:牛顿法
C:聚类
D:拉格朗日法
参考选项：A
关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）。
A:当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处
理
B:混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布
C:混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇
D:混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题
参考选项：B
简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（）。
A:层次聚类
B:划分聚类
C:非互斥聚类
D:模糊聚类
参考选项：B
决策树中不包含（）。
A:根结点（rootnode)
B:内部结点（internalnode）
C:外部结点（externalnode）
D:叶结点（leafnode）
参考选项：C
（）是利用一个分类函数（分类模型、分类器），该模型能把数据库中的数据
影射到给定类别中的一个。
A:聚类
B:分类
C:相关分析
D:数据预处理
参考选项：B
BIRCH是一种（）。
A:分类器
B:聚类算法
1。
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《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？第2章数据预处理一、填空题（1）进行数据预处理时所使用的主要方法包括：、、和（2）处理噪声数据的方法主要包括：、、和（3）模式集成的主要问题包括：和（4）数据概化是指：（5）数据压缩可分为：和两种类型。
（6）进行数值归约时，三种常用的有参方法是：、和（7）数据离散度的最常用度量是、和二、单选题（1）数据归约的目的是（）A、填补数据种的空缺值B、集成多个数据源的数据C、得到数据集的压缩表示D、规范化数据（2）下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A.数据清理B.数据集成C.数据变换D.数据归约（3）进行数据规范化的目的是（）A.去掉数据中的噪声B.对数据进行汇总和聚集C.使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D.将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间（4）数据的噪声是指（）A、孤立点B、空缺值C、测量变量中的随即错误或偏差D、数据变换引起的错误（5）那种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总A、平滑B、聚集C、数据概化D、规范化（6）（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
A.概念分层B.离散化C.分箱D. 直方图三、多选题（1）下面哪些问题是我们进行数据预处理的原因？A.数据中的空缺值B.噪声数据C.数据中的不一致性D.数据中的概念分层（2）下面的度量中，哪些是数据离散度的度量？A.中位数B.标准差C.模D.中间四分位数区间（3）数据清理的目的是处理数据中的（）A、空缺值B、噪声数据C、不一致数据D、敏感数据（4）下列哪些是数据变换可能涉及的内容？A、数据压缩B、数据概化C、维归约D、规范化（5）以下哪些原因可能引起空缺值A、设备异常B、命名规则的不一致C、与其他已有数据不一致而被删除D、在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入四、简答题（1）常用的数值属性概念分层的方法有哪些？（2）典型的生成分类数据的概念分层的方法有哪些？（3）在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。
描述处理该问题的各种方法。
（4）常见的数据归约策略包括哪些？第四章数据挖掘原语、语言和系统结构一、填空题（1）概念分层有四种类型，分别是：、、和（2）常用的四种兴趣度的客观度量是：、、和（3）同时满足和的关联规则称为强关联规则。
二、单选题（1）以下DMQL片断：mine associations as buyingHabitsmatching P(X : customer, W) ∧ Q(X, Y) => buys (X, Z)所指定的挖掘知识类型是：A、特征化B、区分C、关联D、分类（2）以下哪种数据挖掘系统与数据库/数据仓库系统集成方式将会使数据挖掘系统达到最好的性能？A、不耦合B、松散耦合C、半紧密耦合D、紧密耦合三、多选题（1）以下哪些OLAP操作是和概念分层紧密相关的？A、上卷B、切片C、下钻D、切块四、简答题（1）定义数据挖掘任务的原语，主要应该包括哪些部分？（2）为什么需要数据挖掘原语和语言来指导数据挖掘？（3）描述如下将数据挖掘系统与数据库或数据仓库系统集成的结构之间的差别：不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。
（4）数据挖掘的GUI可能包含哪些部分？第五章概念描述：特征化与比较一、填空题（1）概念描述由和组成。
（2）一般来说，进行类比较的过程应该包括以下几个步骤：、、和（3）从数据分析的角度看，数据挖掘可以分为两类：和（4）属性相关分析的基本思想是计算某种度量，用于量化属性与给定类或概念的相关性。
可采用的度量包括：、、和（5）数据离散度的最常用度量包括：、和二、单选题（1）类比较的过程中，我们在哪个步骤得到主目标类关系/方体和主对比类关系/方体？A、数据收集B、维相关分析C、同步概化D、导出比较的表示（2）哪种图形显示方法常用于描述两个变量间的依赖模式？A、直方图B、分位数图C、散布图D、LOESS曲线（3）哪种图形显示方法常用于确定两个量化的变量之间看上去是否有联系、模式或者趋势？A、直方图B、分位数图C、散布图D、LOESS曲线（4）哪种图形显示方法用于显示所有的数据，允许用户评估总的情况和不寻常情况的出现？A、直方图B、分位数图C、散布图D、LOESS曲线（5）中心趋势度量模（mode）是指A、算术平均值B、数据集中出现频率最高的值C、最大值D、最小值三、多选题（1）下面哪些是常用的数据概化方法？A、离散化B、数据立方体（OLAP技术）C、判定归纳树D、面向属性的归纳（2）使用数据立方体方法进行数据概化的优点包括：A、数据概化的一种有效实现B、可以计算各种不同的度量值C、受数据类型和度量类型的约束比较少D、概化和特征分析通过一系列的数据立方体操作完成，简单高效（3）以下哪些是属于中心趋势的度量A、平均值B、标准差C、五数概括D、中位数四、简答题（1）简述类比较的过程。
（2）简述面向属性归纳的基本思想，并说明什么时候使用属性删除，什么时候使用属性概化。
（3）简述概念描述的属性相关分析的基本步骤。
（4）简要叙述概念描述和OLAP之间的主要区别。
（5）为什么进行属性相关分析？（6）简述进行概念描述时，面向数据库的方法和机器学习的主要区别。
（7）什么是概念描述的增量挖掘？第六章大型数据库中的关联规则挖掘一、填空题（1）关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：和（2）Aprior算法包括和两个基本步骤（3）项集的频率是指（4）大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程：和（5）根据规则中所处理的值类型，关联规则可分为：和（6）Apriori性质是指：（7）挖掘多维关联规则的技术可以根据量化属性的处理分为三种基本方法：、和（8）对于频繁项集挖掘，在挖掘过程中使用的约束包括以下五种类型：、、、和（9）在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是二、单选题（1）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（2）支持度(support)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A、实用性B、确定性 C.、简洁性D、新颖性（3）置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A、简洁性B、确定性 C.、实用性D、新颖性（4）根据关联分析中所处理的值类型，可以将关联规则分类为：（）A、布尔关联规则和量化关联规则B、单维关联规则和多维关联规则C、单层关联规则和多层关联规则D、简答关联规则和复杂关联规则（5）规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个A、单维关联规则B、多维关联规则C、混合维关联规则D、不是一个关联规则三、多选题（1）根据关联分析中所涉及的抽象层，可以将关联规则分类为：（）A、布尔关联规则B、单层关联规则C、多维关联规则D、多层关联规则（2）根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为：（）A、布尔关联规则B、单维关联规则C、多维关联规则D、多层关联规则（3）Apriori算法所面临的主要的挑战包括：A、会消耗大量的内存B、会产生大量的候选项集C、对候选项集的支持度计算非常繁琐D、要对数据进行多次扫描四、简答题（1）对于具有递减支持度的多层关联规则挖掘，分别都有哪些搜索策略？各有什么特点？（2）给出一个例子，表明强关联规则中的项可能实际上是负相关的。
（3）简述在多层关联规则挖掘中，在不同的层使用一致的支持度的优缺点。
（4）什么是简洁性约束？第6章分类和预测一、填空题（1）通过对数据进行预处理，可以提高分类和预测过程的、和（2）防止分类中的过分适应的两种方法分别是：和二、单选题（1）下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（）A、判定树归纳B、贝叶斯分类C、后向传播分类D、基于案例的推理（2）下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？（）A、判定树归纳B、贝叶斯分类C、后向传播分类D、基于案例的推理（3）下列哪个描述是正确的？（）A、分类和聚类都是有指导的学习C、分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习B、分类和聚类都是无指导的学习D、分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习三、简答题（1）简述判定树分类的主要步骤。
（2）在判定树归纳中，为什么树剪枝是有用的？（3）为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类的主要思想。
（4）请简述判定树归纳算法的基本策略。
（5）对分类和预测方法进行比较和评估的标准都有哪些？（6）简述数据分类的两步过程。
（7）简述后向传播分类的优缺点。
四、算法题（1）使用判定树归纳算法，根据顾客年龄age（分为3个年龄段：<18，18...23，>23），收入income（取值为high，medium，low），是否为student（取值为yes和no），信用credit_rating等级（取值为fair和excellent）来判定用户是否会购买PC Game，即构建判定树buys_PCGame，假设现有的数据经过第一次划分之后得到如下图所示结果，并根据该结果对每一个划分中的各个属性计算信息增益对age<18的顾客：Gain(income)=0.022，Gain(student)=0.162，Gain(credit_rating)=0.323对age>23的顾客：Gain(income)=0.042，Gain(student)=0.462，Gain(credit_rating)=0.155请根据以上结果绘制出判定树buys_PCGame，来判定用户是否会购买PC Game。