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(第5章)
第5章关联分析5.1 列举关联规则在不同领域中应用的实例。
5.2 给出如下几种类型的关联规则的例子，并说明它们是否是有价值的。
(a)高支持度和高置信度的规则； (b)高支持度和低置信度的规则； (c)低支持度和低置信度的规则； (d)低支持度和高置信度的规则。
5.3 数据集如表5-14所示：(a) 把每一个事务作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。
(b) 利用(a)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。
置信度是一个对称的度量吗？(c) 把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。
(d) 利用(b)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。
置信度是一个对称的度量吗？5.4 关联规则是否满足传递性和对称性的性质？举例说明。
5.5 Apriori 算法使用先验性质剪枝，试讨论如下类似的性质 (a) 证明频繁项集的所有非空子集也是频繁的(b) 证明项集s 的任何非空子集s ’的支持度不小于s 的支持度(c) 给定频繁项集l 和它的子集s ，证明规则“s’→(l – s’)”的置信度不高于s →(l – s)的置信度，其中s’是s 的子集(d) Apriori 算法的一个变形是采用划分方法将数据集D 中的事务分为n 个不相交的子数据集。
证明D 中的任何一个频繁项集至少在D 的某一个子数据集中是频繁的。
5.6 考虑如下的频繁3-项集：{1, 2, 3}，{1, 2, 4}，{1, 2, 5}，{1, 3, 4}，{1, 3, 5}，{2, 3, 4}，{2, 3, 5}，{3, 4, 5}。
(a)根据Apriori 算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。
(b)写出经过剪枝后的所有候选4-项集5.7 一个数据库有5个事务，如表5-15所示。
数据分析与挖掘习题
数据分析与挖掘习题第一章作业1.1什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题:(a) 它是又一个骗局吗?数据挖掘,在人工智能领域,习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
数据挖掘可以与用户或知识库交互。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。
虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。
尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
(b) 它是一种从数据库,统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗?硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。
一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。
但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而言,Data Mining有下列几项特性:1.处理大量实际数据更强势,且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件,Data Mining 的工具更符合企业需求;3. 纯就理论的基础点来看,Data Mining和统计分析有应用上的差别,毕竟Data Mining 目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。
(c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘与知识发现作业一(工程硕士)
属性1
属性2
序号
属性1
属性2
1
2
10
5
7
5
2
2
5
6
6
4
3
8
4
7
1
2
4
5
8
8
4
9
四、员工数据如表，“count”属性表示重复记录数目，“salary”属性是类别属性，其余属性是描述属性。写出建立决策树的过程。
department
status
age
count
salary
s
senior
31..35
数据挖掘与知识发现作业一
一、数据库有5个事务，设最小支持度阈值为60%，最小置信度阈值为80%。
（1）用Apriori算法搜索所有频繁项集的过程。
（2）对Apriori算法找出的频繁项，任选一个找出其所有强关联规则。
事务
I1
{M，O，N，K，E，Y}
I2
{D，O，N，K，E，Y}
I3
{M，A，K，E}
I4
{M，U，C，K，Y}
I5
{C，O，O，K，I，E}
二、使用K均值算法把表中6个点聚为2个簇，假设第一次叠代选择序号1、4作为初始点。
序号
属性1
属性2
序号
属性1
属性2
1
1
1
4
1.2
1.2
2
0.8
1.2
5
0.9
0.7
3
1.3
0.9
6
1
1.4
三、用凝聚层次聚类方法对下面的样本聚类，假定算法的终止条件为3个簇，初始簇为{1}、{2}、{3}、{4}、{5}、{6}、{7}、{8}。
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
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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<len+1)
+ {if(x[j]==0&y[j]==0) + f00=f00+1
+ if(x[j]==0&y[j]==1)
+ f01=f01+1
+ if(x[j]==1&y[j]==0)
+ f10=f10+1
+ if(x[j]==1&y[j]==1)
+ f11=f11+1
> Jaccard=f11/(f10+f01+f11)
> Jaccard
[1] 0
其他小题运算结果：
（1）c= 1; corr=NaN;dxy=2
（2）c=0;corr=-1;dxy=2;Jaccard=0 （3）c=0;corr=0;dxy=2
（4）c=0.75;corr=0.25;Jaccard=0.6 （5）c=0;corr= -1.433292e-17
二．学习数据导入方法
1.导入文本文件
> a<-read.table("e:/R/r1.txt")
> a
V1 V2 V3 V4
1 16.85 12.35 42.3
2 0.37
2 22.00 15.30 46.51 0.76
3 8.97 7.98 30.36 0.17
4 10.2
5 8.99 40.44 0.46
5 20.81 20.00 35.87 0.43
2.导入excel数据
> b<-read.table("e:/R/r2.csv")
> b
V1
1 16.85,12.35,42.32,0.37
2 22,15.3,46.51,0.76
3 8.97,7.98,30.36,0.17
4 10.25,8.99,40.44,0.46
5 20.81,20,35.87,0.43
3.导入spss数据
> library(Hmisc)
> c<-spss.get("e:/R/r3.sav")
警告信息：
In read.spss(file, bels = bels, to.data.frame = to.data.frame, :
e:/R/r3.sav: Unrecognized record type 7, subtype 18 encountered in system file
> c
VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004
1 16.85 12.35 42.3
2 0.37
2 22.00 15.30 46.51 0.76
3 8.97 7.98 30.36 0.17
4 10.2
5 8.99 40.44 0.46
5 20.81 20.00 35.87 0.43。