数据挖掘期末复习
目录
1什么是数据挖掘（Data Mining）？请举例。 (2)
2简述知识发现（KDD）过程。 (2)
3简述数据挖掘的功能。（PPT引言1.4） (2)
4为什么要进行数据预处理？（PPT2,1） (3)
5怎样平滑噪声数据（ppt2.3.2） (3)
6在数据清理中，对缺失值有哪些处理方法？ (4)
7描述数据有哪几种基本图形形式？ (4)
8简述盒图的作用。 (4)
9规范化有哪些形式，举例。 (4)
10按照分箱法对数据进行离散化。 (5)
11什么是数据仓库？或数据仓库的4特性？ (6)
12简述数据仓库建模的基本模式。（3种，可图示）PPT数据仓库P40~49 (6)
13频繁模式与关联规则基本概念，最大频繁项，闭合频繁项。PPT8.1 (8)
14 Apriori算法基本步骤。能够根据所给数据写出算法具体执行过程。 (9)
15何为Apriori性质、反单调性？ (9)
分析算法效率。PPT 8 P25~27 (9)
16简述FP-Growth算法基本步骤。 (9)
17比较Apriori与FP-Growth算法。（优缺点、适用范围？） (11)
18阐述决策树分类的主要步骤，有哪些算法？ (11)
19阐述神经网络分类的主要原理。（三层结构，后向传播） (14)
20简述最近邻分类的原理。 (14)
21什么是急切学习法、惰性学习法？ (14)
22什么是聚类分析？ (15)
23什么是层次聚类？有哪几种类型？ (15)
24简述K-均值方法基本步骤，优缺点。 (15)
25写出几种典型层次聚类算法的名称、各自特点。 (16)
26简述基于密度的聚类方法，例如DBSCAN。 (16)
1什么是数据挖掘（Data Mining）？请举例。
●数据挖掘:是从大量数据中提取或"挖掘"知识,也就是从存放在数据库,数据仓库或其他
信息库中的数据挖掘有趣知识的过程.
●数据挖掘是可以从数据库中提取有趣的知识规律或高层信息发现的知识,可以用于决策,
过程控制,信息管理,查询处理.
●它不是一种从数据库,统计学和机器学习发展的技术的简单转化,它涉及多学科技术的集
成,包括数据库技术,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,图象与信号处理和空间数据分析.随着数据库技术发展,数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求,大量的数据被描述为"数据丰富,但信息贫乏",所以数据挖掘出来了.
意义：需求：数据丰富，但知识贫乏。技术：数据库技术的演化
随着全球信息化的发展，自动数据采集工具和成熟的数据库技术导致海洋数据存储在数据库中，从海量数据中提取可信的、新颖的、有效的并能被人们理解的知识是非常重要的，所以数据挖掘引起了信息产业的极大关注。涉及领域广（企业管理、产品控制、市场分析、工程设计和科学研究等）。
●Where. How. What.意义
2简述知识发现（KDD）过程。
当把数据挖掘看作知识发现过程时,它涉及的步骤为:
●数据清理：消除噪声或不一致数据
●数据集成：多种数据源可以组合在一起
●数据选择：从数据库中检索与分析任务相关的数据
●数据变换：数据变换或统一成适合挖掘的形式，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
3简述数据挖掘的功能。（PPT引言1.4）
（网上）数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。一般地，数据挖掘任
务可以分两类：描述和预测。描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，以进行预测。数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能。
5.1 自动预测趋势和行为
数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产以及认定
对指定事件最可能作出反应的群体。
5.2 关联分析
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
5.3 聚类
数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。80年代初，Mchalski提出了概念聚类技术牞其要点是，在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片面性。
5.4概念描述
概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。
5.5偏差检测
数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。4为什么要进行数据预处理？（PPT2,1）
1）不完整的缺少属性值或某些感兴趣的属性，或仅包含聚集数据。
2）含噪声的包含错误或存在偏离期望的离群值。
3）不一致的采用的编码或表示不同，如属性名称不同
4）冗余的如属性之间可以相互导出
5）数据错误的不可避免性与危害
6）数据预处理的形式（1）数据清理补充缺失数据、平滑噪声数据、识别或删除离群点，解决不一致（2）数据集成集成多个数据库、数据立方或文件（3）数据变换规范化和聚集（4）数据归约简化数据、但产生同样或相似的结果
5怎样平滑噪声数据（ppt2.3.2）
●分箱：
通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。
划分：等频、等宽
光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）
●回归：
用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。可分为：线性回归、多元线性回归
●聚类：将类似的值聚集为簇。检测离群点
●其他：如数据归约、离散化和概念分层。
6在数据清理中，对缺失值有哪些处理方法？
（1）忽略元组：当缺少类标号时通常这样做（假定挖掘任务涉及分类）。除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的性能特别差。
（2）人工填写缺失值：一般，该方法很费时，并且当数据集很大，缺少很多值时，该方法可能行不通。
（3）使用一个全局常量填充缺失值：将缺失的属性值用同一个常数（如“Unknown ”或-∞）替换。如果缺失值都用“Unknown ”替换，则挖掘程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相同的值“Unknown ”。因此，尽管该方法简单，但是它并不十分可靠。
（4）使用属性的均值填充缺失值：例如，假定AllElectronics 顾客的平均收入为56 000美元，则使用该值替换income 中的缺失值。
（5）使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值：例如，将顾客按credit_risk 分类，则用具有相同信用度给定元组的顾客的平均收入替换income 中的缺失值。
（6）使用最可能的值填充缺失值：可以用回归、使用贝叶斯形式化的基于推理的工具或决策树归纳确定。例如，利用数据集中其他顾客的属性，可以构造一棵决策树来预测income 的缺失值。
7描述数据有哪几种基本图形形式？ ● 直方图（概括给定属性分布的图形方法、每个矩形等宽）
● 分位数图、分位数-分位数图（q-q 图）观察单变量数据分布的简单有效方法
● 散布图、散布图矩阵（直接观察是否存在簇(cluster)，离群点等、每个点对应一个坐标对）
● 局部回归（Loess ）曲线（添加一条光滑曲线到散布图）
8简述盒图的作用。
●
直观明了地识别数据集中的离群点 ●
判断数据集的偏态和尾重 ● 比较几批数据的形状
9规范化有哪些形式，举例。
1）最小-最大规范化：将原始数据v 经线性变换，映射到区间[new_minA, new_maxA]
A
A A A A A new v min min new max new min max min v _)__('+---=
例如:income 的最大，最小值分别为9000，2000，则将它的值映射到[0，1]时，若income 的值6800规范后为：（6800-2000）/（9000-2000）*（1-0）+0=0.686
缺点：1若存在离群点，可能影响规范化。2在规范化后添加新的数据，当新数据落在原数据的区间[minA, maxA]之外，将导致“越界”错误。
2） z-score 规范化（零均值规范化）：属性A 的值基于A 的平均值和标准差规范化。 缺点：对离群点不敏感
10按照分箱法对数据进行离散化。
price 的排序后数据(美元): 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34
划分为（等深的）箱:
-箱1: 4, 8, 9, 15
-箱2: 21, 21, 24, 25
-箱3: 26, 28, 29, 34
用箱平均值平滑:
-箱1: 9, 9, 9, 9
-箱2: 23, 23, 23, 23
-箱3: 29, 29, 29, 29
用箱边界值平滑:
-箱1: 4, 4, 4, 15
-箱2: 21, 21, 25, 25
-箱3: 26, 26, 26, 34
（以下内容来的百度）
用边界值平滑时，先确定两个边界，然后依次计算除边界值外的其它值与两个边界的距离，与之距离最小的边界确定为平滑边界值。具体如下计算：
-箱1：｜8-4｜＝4；｜15-8｜＝7；故选4做为平滑边界值。
｜9-4｜＝5；｜15-9｜＝6；故选4做为平滑边界值。
-箱2：｜21-21｜＝0；｜25-21｜＝4；故选21做为平滑边界值。
｜24-21｜＝3；｜25-24｜＝1；故选25做为平滑边界值。
-箱3：｜28-26｜＝2；｜34-28｜＝6；故选26做为平滑边界值。
｜29-26｜＝3；｜34-29｜＝5；故选26做为平滑边界值。
A
A v v σμ-='
11什么是数据仓库？或数据仓库的4特性？
“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”
数据仓库的4特性：面向主题的、集成的、时变的、非易失的（具体PPT数据仓库2.1.1 P16~20）
12简述数据仓库建模的基本模式。（3种，可图示）PPT数据仓库P40~49
星型模型: 模式图很像星星爆发，
维表围绕事实表显示在射线上
●雪花模型: 雪花模式是星型模式的变种，其中某些维表是规范化的，把数据进一步分
解到附加的表中，形成类似于雪花的形状
●星网模型: 多个事实表共享维表，这种模式可以看作星型模式集，因此也可以称为星系模式，或者事实星座
13频繁模式与关联规则基本概念，最大频繁项，闭合频繁项。PPT8.1
●闭（频繁）项集：若不存在真超项集Y（Y?X ），使得Y与X在数据集S中有相同的支
持度计数，则称项集X在S中是闭的。
●极大（频繁）项集：如果X是频繁的，并且不存在频繁的超项集Y使得Y ?X ，称X
是极大项集。
14 Apriori算法基本步骤。能够根据所给数据写出算法具体执行过程。
●扫描数据库，累积每个项的支持度计数，生成频繁1项集集合L1；
●扫描数据库，由L1构造、搜索频繁2项集L2；
●同理，生成L3，…，直到不能生成频繁k项集。
15何为Apriori性质、反单调性？分析算法效率。PPT 8 P25~27
Apriori性质:频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。i.e., 如果{AB} 是频繁项集, {A} 和{B} 都应该是频繁项集
反单调性：如果一个集合不能通过测试，则它的所有超集也都不能通过相同的测试。16简述FP-Growth算法基本步骤。
扫描数据库一次，找到频繁1项集
对频繁项集降序排序
再次扫描数据库，构造FP-树(这个网上找的？？)
步骤（一）：
挖掘频繁模式前首先要构造FP-Tree，算法为码如下：
输入:一个交易数据库DB和一个最小支持度threshold.
输出:它的FP-tree.
步骤:
1.扫描数据库DB一遍.得到频繁项的集合F和每个频繁项的支持度.把F按支持度递降排序,结果记为L.
2.创建FP-tree的根节点,记为T,并且标记为’null’.然后对DB中的每个事务Trans做如下的步骤.
根据L中的顺序,选出并排序Trans中的事务项.把Trans中排好序的事务项列表记为[p|P],其中p是第一个元素,P是列表的剩余部分.调用
insert_tree([p|P],T).
函数insert_tree([p|P],T)的运行如下.
如果T有一个子结点N,其中N.item-name=p.item-name,则将N的count域值增加1;否则,创建一个新节点N,使它的count为1,使它的父节点为T,并且使它的node_link和那些具有相同item_name域串起来.如果P非空,则递归调用
insert_tree(P,N).
注：构造FP-Tree的算法理解上相对简单，所以不过多描述
步骤（二）：
对FP-Tree进行挖掘，算法如下：
输入:一棵用算法一建立的树Tree
输出:所有的频繁集
步骤:
调用FP-growth(Tree,null).
procedure FP-Growth ( Tree, x)
{
(1) if (Tree只包含单路径P) then
(2) 对路径P中节点的每个组合（记为B）
(3) 生成模式B并x，支持数＝B中所有节点的最小支持度
(4) else 对Tree头上的每个ai，do
{
(5) 生成模式B= ai并 x，支持度＝ai.support；
(6) 构造B的条件模式库和B的条件FP树TreeB；
(7) if TreeB != 空集
(8) then call FP-Growth ( TreeB , B )
17比较Apriori与FP-Growth算法。（优缺点、适用范围？）
FP优点：
完全: 1不会破坏任何事务的长模式；2为频繁模式挖掘保持完整的信息
简洁，紧密：1减少不相关的信息，去掉非频繁项；2频繁项的降序排序：越频繁越可能被共享；3永远不会比初始数据库大
性能表明：FP-Growth比Apriori算法快一个数量级，也比树-投影算法快
原因：1没有候选集产生，没有候选测试；2使用压缩的数据结构；3没有过多的数据库的扫描；4基本操作是计算和FP-tree 的构造
Apriori算法时间消耗的主要症结反映在两个方面，一是由于对海量数据库的多趟电子扫描，另外一个是用JOIN孕育发生潜在频仍项集。可能产生大量的候选集,以及可能需要
重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点
FP-Tree布局在完整性方面，它不会打破生意业务中的任何标准样式，而且包罗了开采序列标准样式所需的全部信息；在精密性方面，它不剔掉不相关信息，不包罗非频仍项，按撑持度降序排列，撑持度高的项在FP-Tree中同享的机会也高。
机能研究显示FP-growth比Apriori快一个数目级，这是由于FP-growth不生成候选集，不用候选集实验，而且施用收缩的数据布局，避免反复数据库电子扫描FP-growth算法的应用范围最广,它把事务数据库压缩.到一个FP-树进行处理,相对Apriori算法来说,最大的优点是不需要产生候选频繁项集且只需要两次扫描数据库。但是它仍然存在一些问题,比如需要产生大量的条件FP-树、不能有效的挖掘大型数据库等。
18阐述决策树分类的主要步骤，有哪些算法？
决策树分类的步骤：
以代表训练样本的单个节点开始建树（创建N节点）。
如果样本都在同一个类，则该节点成为树叶，并用该类标记。
否则，算法使用称为信息增益的基于熵的度量为启发信息，选择能够最好的将样本分类的属性，该属性成为该节点的测试或判定属性。（注意：在这类算法中，所有的属性都是分类的，即取离散值的。连续值的属性必须离散化。）
对测试属性的每个已知的值，创建一个分支，并据此划分样本。
算法使用同样的过程，递归地形成每个划分上的样本决策树。一旦一个属性出现在一个节点上，就不必考虑该节点的任何后代。递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止：
给定节点的所有样本属于同一类。
没有剩余属性可以用来进一步划分样本。在此情况下，采用多数表决。这涉及将给定的节点转换成树叶，并用样本中的多数所在的类别标记它。
分支（测试属性的分枝）没有样本。在这种情况下，以样本中的多数创建一个树叶。
决策树是以实例为基础的归纳学习算法。它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值
的比较，并根据不同的属性值从该结点向下分支，叶结点是要学习划分的类。从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整个决策树就对应着一组析取表达式规则。1986年
Quinlan提出了著名的ID3算法。在ID3算法的基础上，1993年Quinlan又提出了C4.5算法。为了适应处理大规模数据集的需要，后来又提出了若干改进的算法，其中SLIQ (super-
vised learning in quest)和SPRINT (scalable parallelizableinduction of decision trees)是比较有代表性的两个算法。
(1) ID3算法
ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。
某属性的信息增益按下列方法计算。通过计算每个属性的信息增益，并比较它们的大小，就不难获得具有最大信息增益的属性。
设S是s个数据样本的集合。假定类标号属性具有m个不同值，定义m个不同类Ci(i=1,…,m)。设si是类Ci中的样本数。对一个给定的样本分类所需的期望信息由下式给出：
其中pi=si/s是任意样本属于Ci的概率。注意，对数函数以2为底，其原因是信息用二进制编码。
设属性A具有v个不同值{a1,a2,……,av}。可以用属性A将S划分为v个子集{S1,S2,……,Sv}，其中Sj中的样本在属性A上具有相同的值aj（j=1,2,……,v）。设sij是子集Sj中类Ci的样本数。由A划分成子集的熵或信息期望由下式给出：
熵值越小，子集划分的纯度越高。对于给定的子集Sj，其信息期望为
其中pij=sij/sj是Sj中样本属于Ci的概率。在属性A上分枝将获得的信息增益是Gain(A)= I(s1, s2, …,sm)-E(A)
ID3算法的优点是：算法的理论清晰，方法简单，学习能力较强。其缺点是：只对比较小的数据集有效，且对噪声比较敏感，当训练数据集加大时，决策树可能会随之改变。
(2) C4.5算法
C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2) 在树构造过程中进行剪枝；
3) 能够完成对连续属性的离散化处理；
4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法与其它分类算法如统计方法、神经网络等比较起来有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据
集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
(3) SLIQ算法
SLIQ算法对C4.5决策树分类算法的实现方法进行了改进，在决策树的构造过程中采用了“预排序”和“广度优先策略”两种技术。
1) 预排序。对于连续属性在每个内部结点寻找其最优分裂标准时，都需要对训练集按照该属性的取值进行排序，而排序是很浪费时间的操作。为此，SLIQ算法采用了预排序技术。所谓预排序，就是针对每个属性的取值，把所有的记录按照从小到大的顺序进行排序，以消除在决策树的每个结点对数据集进行的排序。具体实现时，需要为训练数据集的每个属性创建一个属性列表，为类别属性创建一个类别列表。
2) 广度优先策略。在C4.5算法中，树的构造是按照深度优先策略完成的，需要对每个属性列表在每个结点处都进行一遍扫描，费时很多，为此，SLIQ采用广度优先策略构造决策树，即在决策树的每一层只需对每个属性列表扫描一次，就可以为当前决策树中每个叶子结点找到最优分裂标准。
SLIQ算法由于采用了上述两种技术，使得该算法能够处理比C4.5大得多的训练集，在一定范围内具有良好的随记录个数和属性个数增长的可伸缩性。
然而它仍然存在如下缺点：
1)由于需要将类别列表存放于内存,而类别列表的元组数与训练集的元组数是相同的,这就一定程度上限制了可以处理的数据集的大小。
2) 由于采用了预排序技术，而排序算法的复杂度本身并不是与记录个数成线性关系，因此，使得SLIQ算法不可能达到随记录数目增长的线性可伸缩性。(4) SPRINT算法
为了减少驻留于内存的数据量，SPRINT算法进一步改进了决策树算法的数据结构，去掉了在SLIQ中需要驻留于内存的类别列表，将它的类别列合并到每个属性列表中。这样，在遍历每个属性列表寻找当前结点的最优分裂标准时，不必参照其他信息，将对结点的分裂表现在对属性列表的分裂，即将每个属性列表分成两个，分别存放属于各个结点的记录。
SPRINT算法的优点是在寻找每个结点的最优分裂标准时变得更简单。其缺点是对非分裂属性的属性列表进行分裂变得很困难。解决的办法是对分裂属性进行分裂时用哈希表记录下每个记录属于哪个孩子结点，若内存能够容纳下整个哈希表，其他属性列表的分裂只需参照该哈希表即可。由于哈希表的大小与训练集的大小成正比，当训练集很大时，哈希表可能无法在内存容纳，此时分裂只能分批执行，这使得SPRINT算法的可伸缩性仍然不是很好。
?基本算法(贪心算法)
?1）如何划分训练集
?自顶向下递归的分治法构造决策树
?开始，所有的训练样本在根部
?属性分类(假如是连续值, 属性首先离散化)
?基于选定的属性递归的形成每个划分
?选择属性基于启发式或统计式策略(比如, 信息增益)
?2）如何停止（停止条件）
?给定节点的所有样本属于同一类
? 没有剩余属性可以用来进一步划分样本–使用majority voting
? 没有样本剩余
算法：ID3,C4.5 （书p144-150）
19阐述神经网络分类的主要原理。（三层结构，后向传播）
神经元是神经网络中基本的信息处理单元，他由下列部分组成:
1一组
突触和联结，联结具有权值
W 1, W 2, …, W m
2 通过加法器功能，将计算输入的权值之和
3 激励函数限制神经元输出的幅度
BP 网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi 通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk ，网络训练的每个样本包括输入向量X 和期望输出量t ，网络输出值Y 与期望输出值t 之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij 和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk 以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。（此题不确定）
20简述最近邻分类的原理。
（百度百科）
如果一个样本在特征空间中的k 个最相似(即特征空间中最邻近)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。
21什么是急切学习法、惰性学习法？
急性子（急切学习法）
决策树、贝叶斯、神经网络
给定训练元组，立刻建立模型，学习分类
∑==m
1j
j x w u j )(u y b +=?
慢性子（惰性学习法）
给定训练元组，知道看到检验元组时才分类，比如k-最近邻分类，基于案例的推理22什么是聚类分析？
聚类分析：将数据对象的集合分成由相似对象组成的多个类
聚类分析中要划分的类是未知的
典型的应用：1作为独立的工具来获得数据分布的情况；2也可以作为其他算法的预处理步骤
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
23什么是层次聚类？有哪几种类型？
层次聚类: 按某种标准将给定数据对象集合进行层次的分解。
将嵌套定义的簇集组成一棵层次形式的树
按照分裂方式可分为：
●凝聚的
把每个点都作为一个簇，开始聚类
每一步合并两个最近的簇，直到只剩下一个簇
●分裂的
所有的点看做一个簇
每一步，分裂一个簇，直到每个点都是一个簇
24简述K-均值方法基本步骤，优缺点。
步骤
●给定k :
●任意选择k个点作为初始的质心
●repeat
●将每个点指派到最近（相似）的簇集
●重新计算每个簇的均值，即更新质心
●until 不再发生变化.
优点：
●简单、有效
●可用于各种数据类型
●（但并非适合所有数据类型）
缺点：
●不能处理：1不同尺寸的簇；2不同密度的簇；3非球形的簇
●对含离群点的数据聚类时也有问题
25写出几种典型层次聚类算法的名称、各自特点。
●AGNES (凝聚的层次聚类)
Kaufmann and Rousseeuw (1990)
将具有最少相异性的点合并
将这些簇合并成越来越大的簇
直到所有终结条件被满足
●DIANA (分裂的层次聚类)
Kaufmann and Rousseeuw (1990)
与AGNES刚好相反
直到每个对象自成一簇
●基本层次凝聚聚类
基本算法简单直接：
计算相似度矩阵（或邻近矩阵）
以每个点为一个簇
Repeat
合并最近的两个簇
更新相似度矩阵
Until 仅剩下一个簇
关键操作: 计算两个簇间的相似度
有多种方法度量距离或者相似度
26简述基于密度的聚类方法，例如DBSCAN。
DBSCAN: 算法
随机的选择点p
寻找所有从点p 关于Eps and MinPts.密度可达的点
如果p 是核心点,那么一个簇集已经生成了
如果p只是边缘点,从点p 没有哪一个点是密度可达的，DBSCAN 访问数据库中下一个点.
重复上述过程知道中止条件满足
答：基于密度的簇集方法。
?主要特征:
?发现任意形状的簇集
?处理噪声
?单次扫描
?需要密度参数作为中止条件
（11-2 2）
DBSCAN: 基于高密度连接区域的密度聚类方法。
?基于密度的簇集: 簇被定义为密度相连点的最大集合
?可以在带有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
DBSCAN: 算法
?随机的选择点p
?寻找所有从点p关于Eps and MinPts.密度可达的点
?如果p是核心点,那么一个簇集已经生成了
?如果p只是边缘点,从点p没有哪一个点是密度可达的，DBSCAN 访问数据库
中下一个点.
?重复上述过程知道中止条件满足
答案二：
基于密度的方法，根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度不断增长聚类。DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密度区域来进行聚类；它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接”的点集。
数据挖掘是一种技术,它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合,在一个大型数据库中,自动的发现有用信息的过程,还具有预测未来观测结果的能力。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，等工作经验的，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。
我们正处于一个信息爆炸的年代，能够在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，则成为企业在激烈地竞争中取胜的重要的因素，所以，商业智能（Business Intelligence）应运而生，而与之相关的技术和工具如Data Warehouse、Data Mining、SAS则以惊人的速度得到快速、蓬勃的发展
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/d311030372.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/d311030372.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；
浙江大学CAD实验室简介
?简介 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室为国家“七五”计划建设项目，一九八九年开始建设，一九九○年对外开放。一九九二年建成并通过国家验收。 计算机辅助设计与图形学是多学科交叉的高技术研究领域。本实验室主要从事计算机辅助设计、计算机图形学的基础理论、算法及相关应用研究。实验室的基本定位是：紧密跟踪国际学术前沿，大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究，使实验室成为具有国际影响的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术的辐射基地。 近二十年来，实验室依托浙江大学计算机、数学、机械等学科，作为项目负责单位先后承担了一批国家级科重大研项目和国际合作项目，在计算机辅助设计与图形学的基础研究和系统集成等方面取得了一批重要成果，其中多项成果获国家奖励，并形成了一支学风正派、勤奋踏实、勇于创新的学术队伍。实验室积极推进国际合作，与美国、德国、英国、法国、日本等国外相关研究机构展开了广泛的学术合作和交流，产生了较大的国际学术影响，曾被国际权威期刊SCIENCE列为中国TOP-LEVEL国家重点实验室。实验室曾两次获得由国家科技部颁发的先进集体及个人“金牛奖”。 实验室拥有一流的软硬件平台以及丰富的数字资源，热忱欢迎国内外研究人员来室工作和交流。 潘云鹤院士任实验室学术委员会主任，鲍虎军研究员任实验室主任。 ?实验室的主要研究方向 1.计算机辅助设计 研究计算机辅助设计与分析模拟的前沿技术，解决产品模型的高效构建、可信分析、设计知识的有效表示与处理等关键问题，实现复杂产品设计开发所需的高效性、可靠性、集成性和智能性。重点研究: 高性能产品建模技术、仿真驱动设计技术、虚拟样机、设计知识获取与重用、面向领域的专业CAD技术与系统等。 2.图形与视觉计算 研究几何、材质、运动数据的获取、处理和表示的基础理论与算法，解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题，研发高清影视、立体电视、三维游戏创作的软件系统，实现产业应用。重点研究:几何计算与设计、真实感图形的高效绘制、图象与三维视觉计算、计算机动画与游戏等。 3.虚拟现实 探索虚拟环境的真实感知以及虚实环境融合的一致性理论与方法，研究虚拟环境构建、绘制、显示、人机交互、增强现实等虚拟现实关键技术，研发混
数据挖掘及决策树
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016 —2017 学年第学期） 课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017 年 06 月 01 日 一、上机目的及内容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 内容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、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、但又潜在有用的信息和知识的过程。
预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的范围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功 2.更改存储数据挖掘对象的实例
数据挖掘复习章节知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总； （2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较； （3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
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：( )
数据挖掘报告
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告 学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识。以下主要谈一下我的心得体会，以及我对数据挖掘这项课题的见解。 随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，
人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。 简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。从某种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。 首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术？这也是在开课前一直困扰我的问题。数据是知识的源泉，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 那么数据挖掘可以做些什么呢？数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。具体来说，它可以做这七件事情：分类，估计，预测，关联分析，聚类分析，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。在本学期的学习过程中，我们对大部分内容进行了较为详细的研究，并且建立了一些基本的概念，对将来从事相关方向的研究奠定了基础。由于篇幅限制，就不对这些方法一一讲解了，这里只谈一下我在学习工程中的一些见解和心得。 在学习关联规则的时候，我们提到了一个关于“尿布与啤酒”的故事：在一
浙江大学数据挖掘在线作业答案
您的本次作业分数为：100分 1.【第001章】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 正确答案:D 2.【第01章】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 正确答案:B 3.【第01章】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 正确答案:B 4.【第01章】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 正确答案:D 5.【第01章】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 正确答案:A 6.【第01章】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 正确答案:C 7.【第01章】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 正确答案:B
8.【第01章】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 正确答案:E 9.【第02章】下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？ A 空间填充曲线 B 散点图矩阵 C 平行坐标 D 圆弓分割 正确答案:B 10.【第02章】计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？ A 算术平均值 B 截尾均值 C 中位数 D 众数 正确答案:B 11.【第02章】字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？ A 标称属性
数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：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。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
汕头大学数据挖掘期末复习
汕头大学2019数据挖掘期末复习资料（浩军老师班） 考试范围：数据预处理、数据关联分析、分类与预测、SVM、K-MEANS、聚类 考试题型：简答题，复习请以实验相关内容为主 数据挖掘课程的主要内容： 1.数据挖掘概述 2.数据预处理 3.数据挖掘算法－关联分析 4.数据挖掘算法－分类与预测 5.数据挖掘算法－聚类分析 一、数据挖掘概述 什么是数据挖掘？ 数据挖掘概念：从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术（机器学习）的综合。 数据挖掘定义：数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。 数据的特征：大容量、含噪音（不完全、不正确）、异质数据（多种数据类型混合的数据源，来自互联网的数据是典型的例子） 数据挖掘有哪些步骤？ 1.确定预测目标 2.统计数据特征 3.根据数据特征进行数据预处理 4.应用数据挖掘模型（分类、聚类、关联分析、离群点挖掘、标记等） 5.分析模型的准确率 6.找出影响模型准确率的因素，回到第3步迭代直到模型足够完美。 二、数据预处理 数据预处理有哪些步骤？ 1.数据清理 2.数据集成 3.数据归约 4.数据变换与数据离散化 为什么要进行数据预处理？ 现实世界的数据是不完整的、含有噪声的、不一致的、冗余的。低质量的数据将导致低质量的挖掘结果。 1)现实世界的数据一般是脏的、不完整的和不一致的。 2)数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的挖掘过程的精度和性能。 3) 高质量的决策必然依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程的重要步骤。 数据的质量涉及的三个要素是？ 准确性，完整性和一致性。现实世界的数据一般是脏的不完整的不一致的。数据预处理技术可以改善数据的质量。 如何填充数据中存在的缺失值？
《数据挖掘》结课报告
《数据挖掘》结课报告 --基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告 (2013--2014 学年第二学期) 学院： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 二〇一四年五月二十四日
一、研究目的与意义 （介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义） 1、目的 （1）熟悉weka软件环境； （2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法； （3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法； （4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。 2、意义 此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。 二、技术支持 （介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理） 1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号； 2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对
接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。 三、数据处理及操作过程 （一）数据预处理方法 1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集； 2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。 “recommendation”属性只有2个取值：0，1，因此用文本编辑器“Ultra Edit”或者写字板打开数据集并直接修改“Dress Attribute Data Set.arff”文件，把“@attribute recommendation numeric”改为“@attribute recommendation {0,1,}”，并保存；在“Explorer”中重新打开“Dress Attribute Data Set.arff”，选中“recommendation”属性后，右方的属性摘要中“Type”值变为“Nominal”。 在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“discretize”，点击“Choose”右边的文本框进行参数设置，把“attribute Indices”右边改成“3”，计划将该属性分成3段，于是把“bins”改成“3”，其它参数不更改，点“OK”回到“Explorer”，单击“Apply”离散化后的数据如下所示：
2013秋浙江大学数据挖掘作业必做在线要点
1.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 正确答案:B 单选题 2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？ A 上卷 B 下钻 C 切块 D 转轴 正确答案:A 单选题 3.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 正确答案:A 单选题 4.下列哪个描述是正确的？ A 分类和聚类都是有指导的学习 B 分类和聚类都是无指导的学习 C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习 D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习 正确答案:C
5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？ A 算术平均值 B 截尾均值 C 中位数 D 众数 正确答案:B 单选题 6.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 正确答案:B 单选题 7.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 正确答案:E 单选题 8.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 正确答案:A 单选题 9.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 正确答案:D 单选题 10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？ A 分布的 B 代数的 C 整体的 D 混合的 正确答案:B 单选题 11.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 正确答案:B 单选题 12.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
大学数据挖掘期末考试题
:号学 题目-一 - -二 二 三四五六七八九十总成绩复核得分 阅卷教师 :名姓班 级 业专 院 学院学学科息信与学数 题试试考末期期学季春年学一320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 —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 'Method说法错误的是：（） A. 对噪声点和离群点敏感度比较小 B. 擅长处理球状的簇 C. 对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D. 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 6. 下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：（） A. 具有全局优化目标函数 B. Group Average擅长处理球状的簇 C. 可以处理不同大小簇的能力 D. Max对噪声点和离群点很敏感 7. 下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事： （） A. 一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B. 算法的终止条件是仅剩下一个簇 2 C. 空间复杂度为O m D. 具有全局优化目标函数 8规则｛牛奶，尿布｝T｛啤酒｝的支持度和置信度分别为：（）
数据挖掘报告(模板)
第一章：数据挖掘基本理论 数据挖掘的产生： 随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的知识”。 为有效解决这一问题，自二十世纪90年代开始，数据挖掘技术逐步发展起来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视为是数据管理与分析技术的自然进化产物。自六十年代开始，数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复杂功能更强大的数据库系统；七十年代的数据库系统的研究与发展，最终导致了关系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展，这时用户获得了更方便灵活的数据存取语言和界面；此外在线事务处理手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及，尤其是在大数据量存储、检索和管理的实际应用领域。 自八十年代中期开始，关系数据库技术被普遍采用，新一轮研究与开发新型与强大的数据库系统悄然兴起，并提出了许多先进的数据模型：扩展关系模型、面向对象模型、演绎模型等；以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、 多媒体数据库等；日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息工业中开始扮演重要角色。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告 ——加权K-近邻法 一、 数据源说明 1. 数据理解 数据来自于天猫对顾客的BuyOrNot(买与不买)，BuyDNactDN(消费活跃度)，ActDNTotalDN(活跃度)，BuyBBrand(成交有效度)，BuyHit(活动有效度)这五个变量的统计。 数据分成两类数据，一类作为训练数据集，一类为测试数据集。 2.数据清理 现实世界的数据一般是不完整的、有噪声的和不一致的。数据清理例程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致。 a) 缺失值：当数据中存在缺失值是，忽略该元组 b) 噪声数据：本文暂没考虑。 二、 基于变量重要性的加权K-近邻法[1] 由于我们计算K-近邻法默认输入变量在距离测度中有“同等重要”的贡献，但情况并不总是如此。我们知道不同的变量对我们所要预测的变量的作用是不一定一样的，所以找出对输出变量分类预测有意义的重要变量对数据预测具有重要作用。同时也可以减少那些对输出变量分类预测无意义的输入变量，减少模型的变量。为此，采用基于变量重要性的K-近邻法，计算加权距离，给重要的变量赋予较高的权重，不重要的变量赋予较低的权重是必要的。 （1）算法思路： 我们引进1w 为第i 个输入变量的权重，是输入变量重要性（也称特征重要性），FI 函数，定义为：∑== p j i FI FI 1 ) i ()((i)w 。其中(i)FI 为第i 个输入变量的特征重要性， ∑=<1,1w )((i)i w 这里，(i)FI 依第i 个输入变量对预测误差的影响定义。设输入 变量集合包含p 个变量：p x x x x ,...,,,321。剔除第i 个变量后计算输入变量
数据挖掘期末实验报告
数据挖掘技术期末报告 理学院 姓名： 学号： 联系电话：
专业班级： 评分：优□|良□|中□|及格□|不及格□
一、实验目的 基于从UCI公开数据库中下载的数据，使用数据挖掘中的分类算法，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。二、实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自从UCI公开数据库中下载，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。 三、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。
数据挖掘复习知识点整理超详细
必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
浙江大学数据挖掘在线作业
您的本次作业分数为：100分单选题 1.【第001章】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 正确答案:D 单选题 2.【第01章】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 正确答案:B 单选题 3.【第01章】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 正确答案:B
4.【第01章】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 正确答案:D 单选题 5.【第01章】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 正确答案:A 单选题 6.【第01章】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
单选题 7.【第01章】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 正确答案:B 单选题 8.【第01章】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 正确答案:E 单选题 9.【第02章】下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？ A 空间填充曲线 B 散点图矩阵 C 平行坐标
数据挖掘实验报告一
数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档
1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理
2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。
《数据仓库与数据挖掘》复习题
2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》 期末考试题型 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 二、填空题（每空1分，共20分） 三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！ 单选题 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. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, 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 4. 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？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD？(A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 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)