数据挖掘习题二
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。
数据挖掘考试习题2有答案
1. 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2. 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。
A. Precisio n. RecallB. Recall, Precisi onA. Precisio n, ROC D. Recall, ROC 3•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 ） A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 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C. 关联分析D. 隐马尔可夫链B. 领域知识发现动态知识发现 6.使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？ （ A ） A. 探索性数据分析 B.建模描述C.预测建模D.寻找模式和规则7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任 务？（B ）A. 探索性数据分析B.建模描述C.预测建模D.寻找模式和规则8. 建立一个模型，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 挖掘的哪一类任务？ （C ）A. 根据内容检索B.建模描述C.预测建模D.寻找模式和规则9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式， 属于数据挖掘哪 一类任务？ （A ）A. 根据内容检索B.建模描述C.预测建模D.寻找模式和规则11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ （D ）A 变量代换B 离散化C 聚集D 估计遗漏值12•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。
数据挖掘习题答案
数据挖掘习题答案数据挖掘习题答案数据挖掘作为一门重要的技术和方法，广泛应用于各个领域。
在学习数据挖掘的过程中，习题是不可或缺的一部分。
通过解答习题，我们可以更好地理解和掌握数据挖掘的原理和应用。
以下是一些常见的数据挖掘习题及其答案，供大家参考。
一、选择题1. 数据挖掘的目标是什么？A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联B. 提供数据存储和管理的解决方案C. 分析数据的趋势和变化D. 优化数据的存储和传输速度答案：A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联2. 下列哪个不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 排序答案：D. 排序3. 数据挖掘的过程包括以下几个步骤，哪个是第一步？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据选择答案：B. 数据集成4. 下列哪个不是数据挖掘中常用的算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 深度学习答案：D. 深度学习5. 下列哪个不是数据挖掘的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 娱乐D. 政治答案：D. 政治二、填空题1. 数据挖掘是从大量数据中发现________和________。
答案：模式，关联2. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和________。
答案：预测3. 数据挖掘的过程包括数据集成、数据清洗、数据转换和________。
答案：模式识别4. 决策树是一种常用的________算法。
答案：分类5. 数据挖掘可以应用于金融、医疗、娱乐等多个________。
答案：领域三、简答题1. 请简要介绍数据挖掘的主要任务和应用领域。
答：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和预测。
分类是将数据集划分为不同的类别，聚类是将数据集中相似的样本归为一类，回归是根据已有的数据预测未知数据的值，预测是根据已有的数据预测未来的趋势和变化。
数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、娱乐等。
在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面；在娱乐领域，数据挖掘可以用于推荐系统、用户行为分析等方面。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第二章
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。
与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。
2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。
元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。
3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。
答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。
- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。
- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。
- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。
- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。
- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。
4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。
答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。
5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。
答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。
6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。
它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。
7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。
答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。
8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。
数据挖掘考试题库及答案
数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。
答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。
答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。
答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。
答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。
答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。
（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。
（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。
（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。
（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。
（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。
答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
17. 简述决策树算法的基本原理。
答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。
它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。
（完整word版）数据挖掘题目及答案
（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_BOUGHTT100 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。
《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。
数据挖掘习题2
数据挖掘习题2数据挖掘习题1、数据库有5个事务。
设min_sup=60%，min_conf=80%。
TID 购买的商品T100 {M,O,N,K,E,Y}T200 {D,O,N,K,E,Y}T300 {M,A,K,E}T400 {M,U,C,K,Y}T500 {C,O,O,K,I,E} (a)分别使⽤Apriori和FP增长算法找出所有频繁项集。
⽐较两种挖掘过程的效率。
(b)列举所有与下⾯的元规则匹配的强关联规则（给出⽀持度s和置信度c），其中，X是代表顾客的变量，是2、下表由雇员数据库的训练数据组成。
数据已泛化。
例如，age“31…35”表⽰年龄在31~35之间。
对于给定的⾏，count表⽰department，status，age和salary在该⾏具有给定值的元组数。
department status age salary count46K...50K 30 sales senior 31 (35)26K...30K 40 sales junior 26 (30)31K...35K 40 sales junior 31 (35)systems junior 21…25 46K…50K 20systems senior 31…35 66K…70K 5systems junior 26…30 46K…50K 3systems senior 41…45 66K…70K 3marketing senior 36…40 46K…50K 10marketing junior 31…35 41K…45K 4secretary senior 46…50 36K…40K 4secretary junior 26…30 26K…30K 6 设status是类标号属性。
(a)如何修改基本决策树算法，以便考虑每个⼴义数据元组（即每⼀⾏）的count？(b)使⽤修改过的算法，构造给定数据的决策树。
3、假设数据挖掘的任务是将如下的⼋个点（⽤(x,y)代表位置）聚类为三个簇。
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数据挖掘习题二
简答：
1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？
2.何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
3.常见的分箱方法有哪些？数据平滑处理的方法有哪些？
4.何谓数据规范化？规范化的方法有哪些？写出对应的变换公式。
数据挖掘讨论题
1、（20分）讨论:：下列每项活动是否是数据挖掘任务?简单陈述
你的理由。
(a)根据性别划分公司的顾客。
(b)根据可赢利性划分公司的顾客。
(c)预测投一对骰子的结果。
(d)使用历史记录预测某公司未来的股票价格。
简答：
5. 何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？
从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。
相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。
数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。
6. 何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
建立数据仓库的目的有3个：
一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。
二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。
决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。
三是解决决策分析对数据的特殊操作要求。
决策分析是面向专业用户而非一般业务员，需要使用专业的分析工具，对分析结果还要以商业智能的方式进行表现，这是事务数据库不能提供的。
7. 常见的分箱方法有哪些？数据平滑处理的方法有哪些？
分箱的方法主要有：
① 统一权重法(又称等深分箱法)
② 统一区间法(又称等宽分箱法)
③ 最小熵法
④ 自定义区间法
数据平滑的方法主要有：平均值法、边界值法和中值法。
8. 何谓数据规范化？规范化的方法有哪些？写出对应的变换公式。
将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0.0～1.0），称为规范化。
规范化的常用方法有：
(1) 最大－最小规范化：
(2) 零－均值规范化：
(3) 小数定标规范化：x ＝x 0/10α
()()0000max min x x min min max min -=-+-0X
X x x σ-=
数据挖掘讨论题
1、（10分）讨论:：下列每项活动是否是数据挖掘任务?简单陈述你的理由。
(e)根据性别划分公司的顾客。
不是。
数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。
数据挖掘技
术服务用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。
还可以预测未来观测结果，例如，预测一位新的顾客是否会在一家百货公司消费100美元以上。
但并非所有的
信息发现任务都被视为数据挖掘，数据挖掘与信息检索不同，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
领域的任务，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。
数据挖掘的任务可分为两大类：预测任务和描述
任务。
主要任务有四种：聚类分析，关联分析，异常检测，和预测建模。
其目的是
根据其它属性的值，预测特定属性的值，或导出概括数据中潜在联系的模式，主要
是预测某些信息。
而根据性别划分公司的顾客，只是一种简单的数据库查询操作，
并没有涉及预测分析。
(f)根据可赢利性划分公司的顾客。
不是。
根据可赢利性划分公司的顾客是使用阈值进行的一种统计计算。
它仅仅是根
据消费结果统计将原有顾客进行划分，只是一种统计的结果，而没有根据这些结果
的特点预测一个新的顾客的赢利性，这种预测才是数据挖掘。
(g)预测投一对骰子的结果。
不是。
因为骰子的六个数值出现的可能性是相同的，这是一种概率计算，如果结果
出现的可能性是不确定的，不相同的，则更像是数据挖掘的任务，但在很早以前利
用数学已经能够很好的解决这个问题了。
所以预测投一对骰子的结果不属于数据挖
掘的任务，不带有发现新信息的预测特点。
(h)使用历史记录预测某公司未来的股票价格。
这是数据挖掘的任务。
可以通过对历史记录特点的分析来创建一种模型预测未来的
公司的股票价格，这是数据挖掘任务中预测建模的一个例子，预测建模涉及以说明
变量函数的方式为目标变量建立模型，有两类预测建模任务：分类，用于预测离散
的目标变量；回归，用于预测连续的目标变量dmj预测某公司未来的股票价格则
是回归任务，因为价格具有连续值属性。