数据挖掘第一章部分答案.doc

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1、09物流2班 戚业宏 91.1a 数据挖掘不是又一种广告宣传，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。b 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。c 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

2、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。d 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。1.2 例如百货公司，可以使用数据挖掘来协助其市场营销目标的实现。利用数据挖掘功能，例如关联，商店可以使用强关联规则来确定其中

3、一组客户购买的产品可能会导致某些其他产品的购买。有了这些信息，商店可以出售产品给那些更加喜欢购买更多商品的顾客。数据查询处理用于数据或信息的检索，没有方法发现关联规则。同样，简单统计分析无法处理大量的数据，如一家百货公司的顾客记录。1.6特征化：是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征 可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息，还有所修的课程的最大数量。 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，具有高 GPA 的学生的一般特性可被

4、用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA的学生的65%不是。 关联：是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X,“ computing science”) owns(X,“personal computer” )support=12%,confidence=98% 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学

5、生拥有一台个人电脑的概率是 98%（置信度，或确定度）。 分类与预测：前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的 数字型数据的值。 聚类分析：数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也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。 数据演变分析：描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这

6、可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。1.15 数据挖掘方面对于性能问题的挑战之一是数据挖掘算法的有效性和可伸缩性。为了在可预见和可接受的运行时间内从数据库的大量数据中有效地提取信息，数据挖掘算法必须是有效的和可伸缩的。另一个挑战是并行、分发和增量数据挖掘算法的处理，对并行和分布式数据库挖掘算法的需要已经带来了数据库的大面积，数据的广泛分布以及一些数据挖掘方法的计算复杂性。由于数据挖掘过程的高成本，企业在数据库更新时不再需要对增量数据挖掘算法从整个数据开始。使用百度搜索 主题：pho

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