数据挖掘第二章作业
数据挖掘作业2
数据挖掘作业21. 引言数据挖掘是一种从大量数据中发现、提取和分析有用信息的过程。
本文旨在探讨数据挖掘作业2的相关内容，包括数据集选择、数据预处理、特征选择和模型建立等。
2. 数据集选择在数据挖掘作业2中，我们选择了一个涉及电子商务的数据集。
该数据集包含了用户的购买记录、产品信息、用户评价等多个维度的数据。
通过对该数据集的挖掘，我们希望能够发现用户的购买偏好、产品的销售趋势等有价值的信息。
3. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
首先，我们对数据进行清洗，去除缺失值和异常值。
然后，我们对数据进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。
最后，我们对数据进行采样，以减少计算复杂度并保持数据的代表性。
4. 特征选择特征选择是数据挖掘的重要步骤，旨在从原始特征中选择出最具有预测能力的特征。
在数据挖掘作业2中，我们采用了信息增益和相关系数等方法来评估特征的重要性，并选择出了与目标变量相关性较高的特征。
此外，我们还进行了特征的降维处理，以减少特征空间的维度。
5. 模型建立在数据挖掘作业2中，我们选择了决策树算法作为模型建立的方法。
决策树是一种基于树状结构的分类模型，通过对特征进行逐步划分，最终得到一个可以对新样本进行分类的模型。
我们使用了ID3算法来构建决策树模型，并通过交叉验证的方法对模型进行评估和调优。
6. 模型评估为了评估模型的性能，我们采用了准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型的分类效果。
此外，我们还使用了混淆矩阵来展示模型的分类结果，并计算了ROC曲线下的面积（AUC）来评估模型的整体性能。
7. 结果分析通过对数据挖掘作业2的实验和分析，我们得到了一些有价值的结论。
首先，我们发现用户对某一类产品的购买意愿与其评价的积极程度呈正相关关系。
其次，我们发现某些产品的销售量与其价格呈负相关关系，即价格越高，销售量越低。
最后，我们通过决策树模型对用户的购买行为进行了预测，并取得了较好的分类效果。
数据挖掘第三版第二章课后习题答案
1.1什么是数据挖掘？（a）它是一种广告宣传吗？（d）它是一种从数据库、统计学、机器学和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？（c）我们提出一种观点，说数据挖掘是数据库进化的结果，你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能结合该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式知识领域做相同的事（d）当把数据挖掘看做知识点发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤答：数据挖掘比较简单的定义是：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、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传，而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要，使得数据挖掘变得更加有必要。
因此，数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。
数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换，而是来自多学科，例如数据库技术、统计学，机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。
数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展，导致了用于数据管理的有效机制，包括数据存储和检索，查询和事务处理的发展。
提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。
因此，出于这种必要性，数据挖掘开始了其发展。
当把数据挖掘看作知识发现过程时，涉及步骤如下：数据清理，一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程；数据集成，多种数据源可以组合在一起；数据选择，从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换，数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作；数据挖掘，基本步骤，使用智能方法提取数据模式；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；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1.3定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析。
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。
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
数据挖掘第一与第二章概述数据收集讲解学习
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
25
数据集的重要特性
• 维度(Dimensionality) – 数据集的维度是数据集中的对象具有的属性数目 – 维灾难（Curse of Dimensionality） – 维归约（dimensionality reduction）
• 稀疏性(Sparsity) – 具有非对称特征的数据集，一个对象的大部分属性上的值都为 0 – 只存储和处理非零值
数据
– 数据中的联系
• 如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文 档中元素之间的父子联系
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
9
挑战4
• 数据的所有权与分布
– 数据地理上分布在属于多个机构的资源中
• 需要开发分布式数据挖掘技术
– 分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括
• (1) 如何降低执行分布式计算所需的通信量？ • (2) 如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果？ • (3) 如何处理数据安全性问题？
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
Single 85K
Yes
Married 75K
No
Single 90K
Yes
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
28
记录数据: 数据矩阵
• 如果一个数据集族中所有数据对象都具有相同的数 值属性值，则数据对象可以看做多维空间中的点， 每个维代表对象的一个不同属性。
2.1 数据类型
• 数据集的不同表现在很多方面。例如， 某些数据集包含时间序列或者彼此之间具 有明显联系的对象。毫不奇怪，数据的类 型决定我们应使用何种工具和技术来分析 数据。此外，数据挖掘研究常常是为了适 应新的应用领域和新的数据类型的需要而 展开的。
(完整word版)数据挖掘课后答案
第一章1．6(1)数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。
例如，在某商店花费1000元以上的顾客特征的汇总描述是：年龄在40—50岁、有工作和很好的信誉等级。
（2）数据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,高平均分数的学生的一般特点,可与低平均分数的学生的一般特点进行比较.由此产生的可能是一个相当普遍的描述，如平均分高达75％的学生是大四的计算机科学专业的学生，而平均分低于65%的学生则不是.（3)关联和相关分析是指在给定的频繁项集中寻找相关联的规则.例如，一个数据挖掘系统可能会发现这样的规则：专业（X，“计算机科学”)=〉拥有(X，”个人电脑“）[support= 12％，confidence = 98%]，其中X是一个变量，代表一个学生，该规则表明，98％的置信度或可信性表示,如果一个学生是属于计算机科学专业的，则拥有个人电脑的可能性是98%。
12％的支持度意味着所研究的所有事务的12％显示属于计算机科学专业的学生都会拥有个人电脑。
（4)分类和预测的不同之处在于前者是构建了一个模型(或函数），描述和区分数据类或概念，而后者则建立了一个模型来预测一些丢失或不可用的数据，而且往往是数值，数据集的预测。
它们的相似之处是它们都是为预测工具：分类是用于预测的数据和预测对象的类标签，预测通常用于预测缺失值的数值数据。
例如：某银行需要根据顾客的基本特征将顾客的信誉度区分为优良中差几个类别，此时用到的则是分类;当研究某只股票的价格走势时，会根据股票的历史价格来预测股票的未来价格，此时用到的则是预测。
（5）聚类分析数据对象是根据最大化类内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类和分组。
聚类还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。
例如：世界上有很多种鸟，我们可以根据鸟之间的相似性，聚集成n类，其中n可以认为规定. (6）数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。
《数据挖掘》练习题(第2章)
一、填空题1、属性的数据性质包括： 、 、 和 四个性质。
2、根据属性所具有的数值性质不同可将属性分为 和 。
3、根据属性值的个数不同可将属性分为 和 。
4、根据属性的数值性质可将属性分为四种属性类型: 、 、 和 。
5、非对称的属性是指只有出现 才是重要的属性。
6、数据集的一般特性包括 、 和 。
7、数据集的维度是数据集中的对象具有的 。
8、稀疏数据集是指该数据集的数据对象的大部分属性上的值都为 。
9、记录数据分为 、 和 三大类。
10、数据集的类型有 和 两类。
11、基于图形的数据分为 和 。
12、常见的有序数据有: 、 、 和 。
13、空间数据的一个重要特点是 ，即物理上靠近的对象趋向于在其他方面也相似。
14、抽样方法有 、 和 。
15、抽样偏倚是指 。
16、特征选择过程可以看作由四部分组成： 、 、 和 。
17、特征加权是指 。
权值越大，特征越重要，它在模型中所起的作用越重要。
18、特征创建是指 ，更有效地捕获数据集中的重要信息。
19、三种创建新属性的方法是： 、 和 。
20、将连续属性变换成分类属性过程称为 。
21、将连续和离散属性变换成一个或多个二元属性的过程称为 。
22、连续属性离散化方法分为 和 方法，它们的区别在于 。
23、非监督离散化分为 、 和 。
24、设有属性：成绩{优秀、良好、中等、及格、不及格}，甲、乙两位同学的成绩分别为优秀和及格，则这两位同学的成绩相似度为 ，相异度为 。
25、设有属性：邮政编码，则545005,545006这两个邮政编码相似度为 ，相异度为 。
26、设有连续属性：成绩，其相异度用d 表示，min_,max_d d 分别表示最小和最大相异度，相似度由min_1max_min_d d s d d-=--定义。
甲、乙两位同学的成绩分别为80和60，则这两位同学的成绩相似度为 ，相异度为 。
27、数据集中任何两个对象之间的距离构成的矩阵称为 。
28、设有二元向量:()(),1,0,0,0,0,0,0,0,0,00,0,0,0,0,0,1,0,0,1x y ==，则它们的简单匹配系数为，杰卡德系数为。
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第2章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
• 应用模
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
1.决策树工作原理 通过提出一系列精心构思的关于检验记录属性的问题，解决分类问题。 类问题的决策树，树中包含三种节点： *根节点 没有进边，有0条或更多条出边； *内部节点 有一条进边，有2条或更多条出边； *叶节点有一条进边，没有出边。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
1案例：如何解决文章主题关键字与搜索引擎关键字带来的检索结果差异
• 在网页学术性判定方面,提出了基于贝叶斯算法的网页学术性判断算法, 通过对网页内容、 格式、结构三个维度的分析,完成网页学术性的判定;在分类方面,以中图法的分类大纲作为 分类目录,提出了基于改进空间向量模型的学术网页分类算法,通过利用网页主题关键字构 建网页向量空间,最后实现了网页的正确分类。通过两个关键算法,在系统中的网页主题提 取部分,采用Html Parser技术与正则表达式相结合的网页主题提取算法,实现对抓取的网页 主题内容的获取。
一个数据集，包含两个不同类的样本，分别用小黑加号块和小圆圈表示。数据集是线性可分的，即能找到一个 超平面，使得所有小黑方块位于这个超平面的一侧，所有小圆圈在它的另一侧。如图所示，可看到这种超平面可 能存在无穷多个。通过检验样本运行效果，分类器要从这些超平面中选一个作为它的决策边界。
2.3 支持向量机
有穷举覆盖。它确保每一条记录都至少被规则集里的一条规则覆盖。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.1 规则分类器
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数据挖掘第二章作业
2.
a)用AM和PM表示的时间
离散的、定量的、区间的。
b)根据曝光表测出的亮度
离散的、定量的、比率的。
c)根据人的判断测出的亮度
连续的、定性的、序数的。
d)按度测出的0和360之间的角度
离散的、定量的、比率的。
（可以是连续的，因为按度测出的角度值可以是实数值得属性）
e)奥运会上授予的铜牌、银牌、和金牌
离散的、定量的、比率的。
f)海拔高度
连续的、定量的、比率的。
g)医院中的病人数
离散的、定量的、比率的。
h)书的ISBN号（查找网上的格式）
离散的、定性的、标称的。
i)用如下值表示的透光能力：不透明、半透明、透明
离散的、定性的、序数的。
j)军衔
离散的、定性的、序数的。
K）到校园中心的距离
连续的、定量的、比率的。
l)用每立方厘米克表示的物质密度
连续的、定量的、比率的。
m)外套寄存号码
离散的、定性的、标称的。
14.
用欧几里得度量来对这些大象进行比较或分组。
因为第一所有的属性测出的值都是数值性质的，并且根据取值规模的不同有很大的取值范围；其次同一对象的不同属性之间是没有什么关系的，所以不用相关性度量；再者在本题中每个对象的量值是重要的，而余弦相似度不考虑数据对象的量值；最后将属性值标准化成平均数为0，标准差为1后再应用欧几里得距离是适当的方法。
16.
a)如果出现在一个文档中，tf’ij=tfij*log(m);
如果出现在每个文档中，tf’ij=0;
b)这个标准化反应了如果一个词出现在每一个文档中，那么就不能通过这个词来区分不同的文档，如果这个词出现的很少，那么就可以通过这个词来区分不同的文档。
18．
a)x=010*******
y=010*******
汉明距离=3；
f01=1; f10=2; f11=2;
Jaccard相似度=2/(1+2+2)=0.4；
b)汉明距离更相似于简单匹配系数，因为简单匹配系数=1—汉明距离/所有位数；Jaccard相似度更相似于余弦度量，因为他们都忽略了0-0匹配。
c)用Jaccard相似度更合适。
因为我们想要知道两个个体有多少基因是共享的。
d)用汉明距离更适合。
因为两个同物种的基因相同的部分很多，所以如果要比较则更关注于基因不同的部分，因此汉明距离更适合。