电子科大数据挖掘作业1-6

数据挖掘课后习题

数据挖掘作业1——6

第一章绪论

1)数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。

1、关系数据库

2、数据仓库

3、事务数据库

4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。

实际生活的例子：

①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。

②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。

③市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。

2)给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么

样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？

以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来诀定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规则的方法。同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。

第二章数据仓库和OLAP技术

1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。

●数据立方体

数据立方体是二维表格的多维扩展，如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和

分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度。数据立方体提供数据

的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。

●多维数据模型上的OLAP操作

a)上卷(roll-up):汇总数据

通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约

b)下卷(drill-down):上卷的逆操作

由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现

c)切片和切块(slice and dice)

投影和选择操作

d)转轴(pivot)

立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列

2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。

OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的，一般在多维数据上切片、切块成简单数据来进行分析，或是上卷、下卷来分析。OLAP要查询

大量的日常商业信息，以及大量的商业活动变化情况，如每周购买量的

变化值，经理通过查询变化值来做决策。

例如经理看到利润小于预计值是，就会去深入到各地区去查看产品利润情况，这样他会发现一些比较异常的数据。经过进一步的分析和追

踪查询可以发现问题并解决

3)举例说明OLAP的多维数据分析的切片操作。

切片就是在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员。

如用三维数组表示为（地区，时间，产品，销售额），如果在地区维度上选定一个维成员，就可以得到在该地区的一个切片（关于时间和产

品的切片）。

第三章数据预处理

1)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)：

13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35,35,35,35 ,36,40,45,46,52,70。

(a)使用按箱平均值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度为 3。解释你的步

骤。评论对于给定的数据，该技术的效果。

已知数据元组中 age 的值如下(按递增序)：

13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35, 35,35,35,36,40,45,46,52,70，

且箱的深度为 3，划分为(等频)箱：

箱 1： 13,15,16

箱 2： 16,19,20

箱 3： 20,21,22

箱 4： 22,25,25

箱 5： 25,25,30

箱 6： 33,33,33

箱 7： 35,35,35

箱 8： 35,36,40

箱 9： 45,46,52

箱 10： 70

用箱均值光滑：

箱 1： 15,15,15

箱 2： 18,18,18

箱 3： 21,21,21

箱 4： 24,24,24

箱 5： 27,27,37

箱 6： 33,33,33

箱 7： 35,35,35

箱 8： 37,37,37

箱 9： 48,48,48

箱 10： 70

(b)对于数据平滑，还有哪些其它方法？

(1)回归：可以用一个函数(如回归函数)拟合数据来光滑数据；

(2)聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直

观地，落在簇集合之外的值视为离群点。

2)使用习题1)给出的 age 数据，回答以下问题：

(a) 使用 min-max 规范化，将 age 值 35 转换到[0.0， 1.0]区间。

已知最大值为 70，最小值为 13，则可将 35 规范化为：

(b) 使用z-score规范化转换age值35，其中，age的标准偏差为12.94 年。

已知均值为 30，标准差为 12.94，则可将 35 规范化为：

(c) 使用小数定标规范化转换 age 值 35。

使用小数定标规范化可将 35 规范化为：

(d) 指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。陈述你的理由。

对于给定的数据，你愿意使用 min-max 规范化。

理由是计算简单。

3)以下是一个商场所销售商品的价格清单(按递增顺序排列，括号中的数表示

前面数字出现次数)1(2)、 5(5)、 8(2)、 10(4)、 12、 14(3)、 15(5)、18(8)、 20(7)、 21(4)、 25(5)、 28、 30(3)。请分别用等宽的方法和等高的方法对上面的数据集进行划分。

(1) 等宽方法：划分为3个数据集，每个数据集的宽度为价格10。价

格在1—10之间出现次数为13；价格在11—20之间出现的次数为24；价格在21—30之间出现的次数为13。

(2) 等高方法：划分为2个数据集，每个数据集的高度为出现的次数 4。

出现次数1—4之间的价格为1、8、10、12、14、21、28、 30，共 8 个数据；出现次数5—8之间的价格为5、15、18、20、25，共5个数据。

第四章关联规则

1)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。

{1,2,3,4}; {1,2,3,5}; {1,2,4,5}; {1,3,4,5}; {2,3,4,5}

(b)写出经过剪枝后的所有候选 4-项集.

{1,2,3,4}; {1,2,3,5};

2)

= 80%。事务ID 购买的商品

T100

T200

T300

T400

T500

{M, O, N, K, E, Y}

{D, O, N, K, E, Y}

{M, A, K, E}

{M, U, C, K, Y}

{C, O, O, K, I ,E}

(a)

两种挖掘方法的效率。

Apriori 算法

FP-growth 算法

效率比较：Apriori需多次扫描数据库而FP增长建立FP树只需一次的扫描。在Apriori算法中产生候选是昂贵的（由于联接），而FP增长不产生任何候选,但是FP消耗了大量的内存，当数据量很大时。

（b）比较穷举法和 Apriori 算法生成的候选项集的数量。

穷举法：M=2k -1=211 - 1=2047

Apriori 算法： 23

(c) 利用(a)所找出的频繁项集，生成所有的强关联规则和对应的支持度

和置信度。

{O,K} — >{E} ，支持度 0.6 ，置信度 1

{O,E} — >{k} ，支持度 0.6 ，置信度 1

3) 如下表所示的相依表汇总了超级市场的事务数据。其中 hot dogs 指包含热狗的事务，hot dogs 指不包含热狗的事务。 hamburgers 指包含汉堡

hot dogs hot dogs Σrow

Hamburgers 2,000 500 2,500

hamburgers 1,000 1,500 2,500

Σcol 3,000 2,000 5,000

阈值25%和最小置信度阈值 50%，这个关联规则是强规则吗？

s({hot dogs})=3000/5000=60%;

s({hot dogs, hamburgers})=2000/5000=40%

C({hot dogs} → {hamburgers})=40%/60%=66.7%

故这个关联规则是强规则。

计算关联规则“hot dogs ? hamburgers”的提升度，能够说明什么问题？购买热狗和购买汉堡是独立的吗？如果不是，两者间存在哪种相关关系？

S({hamburgers})=2500/5000=50%

提升度lift({hot dogs}→{hamburgers}) = C({hot dogs}→{hamburgers})/S({hamburgers})=1.334 提升度大于1，表明hot dogs和hamburgers不是互相独立的，二者之间存在正相关关系。

第五章分类和预测

1) 简述决策树分类的主要步骤。

决策树生成的过程如下：

(1)对数据源进行数据预处理, 得到训练集和测试集；

(2)对训练集进行训练；

(3)对初始决策树进行树剪枝；

(4)由所得到的决策树提取分类规则；

(5)使用测试数据集进行预测，评估决策树模型；

2) 考虑下表所示二元分类问题的数据集。

(a) 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？

B = T B = F

+31

-15

划分前样本集的信息熵为

E=-0.4log20.4 - 0.6log20.6 = 0.9710

按照属性 A 划分样本集分别得到的两个子集(A 取值 T 和 A 取值 F)的信息熵分别为:

按照属性 B 划分样本集分别得到的两个子集(B 取值 T 和 B 取值 F)的信息熵分别为:

因此,决策树归纳算法将会选择属性A。

(b)计算按照属性 A 和 B 划分时 Gini 系数。决策树归纳算法将

会选择那个属性？

3）考虑下表数据集，请完成以下问题：

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 0 1 -

8 1 0 1 -

9 1 1 1 +

10 1 0 1 +

(a) 估计条件概率 P(A | +)， P(B | +)， P(C | +)， P(A | -)， P(B

| -)， P(C | -)。

P(A | +) = 3/5

P(B | +) = 1/5

P(C | +) = 4/5

P(A | -) = 2/5

P(B | -) = 2/5

P(C | -) = 1

(b) 根据(1)中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本(A=0，

B=1， C=0)的类标号；

假设 P(A=0,B=1,C=0)=K

则 K 属于两个类的概率为：

P(+|A=0,B=1,C=0) = P(A=0,B=1,C=0)*P(+)/K

= P(A=0|+)P(B|+)P(C=0|+)×P(+)/K

= 0.4*0.2*0.2*0.5/K=0.008/K

P(-|A=0,B=1,C=0) = P(A=0,B=1,C=0)×P(-)/K

= P(A=0|-)P(B|-)P(C=0|-)×P(-)/K

= 0.4*0.2*0*0.5/K

= 0/K

则得到，此样本的类标号是+

(c) 使用 Laplace 估计方法，其中 p=1/2， l=4，估计条件概率 P(A | +) ， P(B | +) ， P(C | +)，P(A | -) ， P(B | -) ， P(C | -) 。

P(A|+)=(3+2)/(5+4)=5/9

P(A|-)=(2+2)/(5+4)=4/9

P(B|+)=(1+2)/(5+4)=1/3

P(B|-)=(2+2)/(5+4)=4/9

P(C|-)=(0+2)/(5+4)=2/9

(d) 同(2)，使用(3)中的条件概率

假设 P(A=0,B=1,C=0)=K

则 K 属于两个类的概率为：

P(+|A=0,B=1,C=0) = P(A=0,B=1,C=0)*P(+)/K

= P(A=0|+)P(B|+)P(C=0|+)*P(+)/K

= (4/9)*(1/3)*(1/3)*0.5/K

= 0.0247/K

P(-|A=0,B=1,C=0) = P(A=0,B=1,C=0)*P(-)/K

= P(A=0|-)P(B|-)P(C=0|-)*P(-)/K

= (5/9)*(4/9)*(2/9)*0.5/K

= 0.0274/K

则得到，此样本的类标号是-。

(e) 比较估计概率的两种方法，哪一种更好，为什么？

当条件概率为0的时候，条件概率的预测用Laplace估计方法比较好，因为我们不想整个条件概率计算结果为0.

第六章聚类分析

1)什么是聚类？简单描述如下聚类方法：划分方法、层次方法、基于密度的方

法，并为每一类方法给出例子。

聚类是将数据划分为相似对象组的过程，使得同一组中对象相似度最大而不同组中对象相似度最小。

(1)划分方法

给定一个有N个元组或者记录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K

条件：第一，每一个分组至少包含一条记录；第二，每一条记录属

于且仅属于一个分组(注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以

放宽)；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通

过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较

前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而

不同分组中的记录越远越好。

使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法。

(2)层次方法

这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。例

如在“自底向上”方案中，初始时每一个数据记录都组成一个单独

的组，在接下来的迭代中，它把那些相互邻近的组合并成一个组，

直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。

代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等。

(3)基于密度的方法

基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只

能发现“类圆形”的聚类的缺点。这个方法的指导思想就是：只要

一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类

中去。

代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等。

(4)基于模型的方法

基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据。这样一个模型可能是数据点在空间中

的密度分布函数或者其它。它的一个潜在假定就是：目标数据集是

由一系列的概率分布所决定的。

基于模型的方法主要有两类：统计学方法和神经网络方法(SOM)。

2)聚类被广泛的认为是一种重要的数据挖掘方法，有着广泛的应用，对如下每

种情况给出一个应用的例子：

a)采用聚类作为主要数据挖掘方法的应用；

如电子商务网站中的客户群划分。根据客户的个人信息、消费习惯、浏览行为等信息，计算客户之间的相似度，然后采用合适的聚类算法对

所有客户进行类划分；基于得到的客户群信息，相关的店主可以制定相

应的营销策略，如交叉销售，根据某个客户群中的其中一个客户的购买

商品推荐给另外一个未曾购买此商品的客户。

b)采用聚类作为预处理工具，为其它数据挖掘任务做数据准备的应用。

如电子商务网站中的推荐系统。电子商务网站可以根据得到的客户群，采用关联规则或者隐马尔科夫模型对每个客户群生成消费习惯规

则，检测客户的消费模式，这些规则或模式可以用于商品推荐。其中客

户群可以通过聚类算法来预先处理获取得到。

3)使用基于中心、邻近性和密度的方法，识别图中的簇。对于每种情况指出簇

个数，并简要给出你的理由。注意，明暗度或点数指明密度。如果有帮助的话，假定基于中心即 K 均值，基于邻近性即单链，而基于密度为 DBSCAN.

(a)基于中心的方法有2个簇。矩形区域被分成两半，同时2个簇里都包含了噪

声数据；

基于邻近性的方法有1个簇。因为两个圆圈区域受噪声数据影响形成一个簇；基于密度的方法有2个簇，每个圆圈区域代表一个簇，而噪声数据会被忽略。

(b)基于中心的方法有1个簇，该簇包含图中的一个圆环和一个圆盘；

基于邻近性的方法有2个簇，外部圆环代表一个簇，内层圆盘代表一个簇；

基于密度的方法有2个簇，外部圆环代表一个簇，内层圆盘代表一个簇。

(c)基于中心的方法有3个簇，每个三角形代表一个簇；

基于邻近性的方法有1个簇，三个三角形区域会联合起来因为彼此相互接触；基于密度的方法有3个簇，每个三角形区域代表一个簇。即使三个三角形相互接触，但是所接触的区域的密度比三角形内的密度小。

(d)基于中心的方法有2个簇。两组线被分到两个簇里；

基于邻近性的方法有5个簇。相互缠绕的线被分到一个簇中；

基于密度的方法有2个簇。这两组线定义了被低密度区域所分割的两个高密度的区域。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 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 3) 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。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 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) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 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 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 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 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 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。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

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.doczj.com/doc/aa6544657.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.doczj.com/doc/aa6544657.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；

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

数据挖掘-题库带答案

数据挖掘-题库带答案 1、最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡() 答案：正确 2、决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉() 答案：错误 解析：决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉 3、2011年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”() 答案：错误 解析：2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年” 4、我国网民数量居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列() 答案：正确 5、商务智能的联机分析处理工具依赖于数据库和数据挖掘。() 答案：错误 解析：商务智能的联机分析处理工具依赖于数据仓库和多维数据挖掘。 6、数据整合、处理、校验在目前已经统称为 EL() 答案：错误 解析：数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL 7、大数据时代的主要特征() A、数据量大 B、类型繁多 C、价值密度低 D、速度快时效高 答案： ABCD 8、下列哪项不是大数据时代的热门技术() A、数据整合 B、数据预处理 C、数据可视化 D、 SQL

答案： D 9、()是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。 A、预测 B、分析 C、预测分析 D、分析预测 答案： C 10、大数据发展的前提? 答案： 解析：硬件成本的降低,网络带宽的提升,云计算的兴起,网络技术的发展,智能终端的普及,电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用,物联网的兴起 11、调研、分析大数据发展的现状与应用领域。? 答案： 解析：略 12、大数据时代的主要特征? 答案： 解析：数据量大(Volume) 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。 速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 13、列举大数据时代的主要技术? 答案： 解析：预测分析: 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟,许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型,并发布预测模型来提高业务

数据挖掘作业

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。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理?

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：( )

数据挖掘作业

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

(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_BOUGHT T100 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。

数据挖掘大作业

1.音乐分类的数据集 在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。下面是对数据集的一个简单的介绍： 数据标签 第3-14列:YES or NO 第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E') 第16列:共5个取值(1,2,3,4,5) 第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd') 这是一个多分类问题 1.1数据读取与训练集和测试集分离

电子科大数据挖掘作业1-6

数据挖掘课后习题 数据挖掘作业1——6 第一章绪论 1)数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 1、关系数据库 2、数据仓库 3、事务数据库 4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。 实际生活的例子： ①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。 ②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。 ③市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 2)给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么 样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来诀定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规则的方法。同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。

第二章数据仓库和OLAP技术 1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。 ●数据立方体 数据立方体是二维表格的多维扩展，如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和 分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度。数据立方体提供数据 的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。 ●多维数据模型上的OLAP操作 a)上卷(roll-up):汇总数据 通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约 b)下卷(drill-down):上卷的逆操作 由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现 c)切片和切块(slice and dice) 投影和选择操作 d)转轴(pivot) 立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列 2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。 OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的，一般在多维数据上切片、切块成简单数据来进行分析，或是上卷、下卷来分析。OLAP要查询 大量的日常商业信息，以及大量的商业活动变化情况，如每周购买量的 变化值，经理通过查询变化值来做决策。 例如经理看到利润小于预计值是，就会去深入到各地区去查看产品利润情况，这样他会发现一些比较异常的数据。经过进一步的分析和追 踪查询可以发现问题并解决 3)举例说明OLAP的多维数据分析的切片操作。 切片就是在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员。 如用三维数组表示为（地区，时间，产品，销售额），如果在地区维度上选定一个维成员，就可以得到在该地区的一个切片（关于时间和产 品的切片）。

数据挖掘离线作业

浙江大学远程教育学院 《数据挖掘》课程作业 姓名：学号： 年级：学习中心：————————————————————————————— 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、数据交换、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）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、简答题 （1）什么是数据挖掘？ 答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。 （2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？ 答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：1、数据库、数据仓库或其他信息库，2、数据库或数据仓库服务器，3、知识库，4、数据挖掘引擎，5、模式评估魔磕，6图形用户界面。 （3）Web挖掘包括哪些步骤？ 答：数据清理：（这个可能要占用过程60%的工作量）、数据集成、将数据存入数据仓库、建立数据立方体、选择用来进行数据挖掘的数据、数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）、展现挖掘结果、将模式或者知识应用或者存入知识库。 （4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。 （或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘） 答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象——关系数据库、异种数据库和遗产数据库、文本数据库和万维网等。

期末大作业

期末大作业 数据挖掘和基于数据的决策是目前非常重要的研究领域，是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的特殊过程。在商业上，数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析技术，可用于分析企业数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 本次作业要求完成一个相亲配对程序，让相亲者更容易找到自己的意中人。查阅相关文献，以python为工具实现K-近邻算法，从而完成一个基本版的相亲配对系统，在此基础上深入研究聚类算法（K-近邻算法为其中一种），讨论各种聚类思路及算法优劣，完成相应的研究论文。 基本的设计思路提示如下：利用附件datingTestSet.txt文档中提供的三种属性（前三列，其中第1列为对方每年出差/旅行的公里数，第2列为对方玩游戏消耗时间的百分比，第3列为对方每周消费的冷饮公升数）作为测度是否和对方匹配的标准。附件文件第4列表示了你遇到此类人产生的好恶情感，其中largeDoses表示对你极有吸引力，smallDoses表示对你吸引力一般，didntLike 表示是你不喜欢的类型。利用此文件提供的数据，以K-近邻算法为工具，进行数据挖掘，发现你的喜好标准，对新的未标定的待匹配方（即只有前三行数据）给出第4行的好恶情感标签（即largeDoses、smallDoses或didntLike）。 具体要求如下： 1.查找文献，理解完整的K-近邻算法；

2.使用python语言编程实现K-近邻算法，解决相亲配对这一明确的应用问题； 3.撰写的研究论文要有关于聚类算法的详细叙述，论文中的算法应该与程序实 现的算法相印证。 大作业要求： 1.自己设计解决方案，简易的解决方案得分较低，完整的解决方案，即使部分 完成，得分也会较高； 2.作业上交形式为电子版文件。所有文件打包为一个文件，以“学号+姓名” 的方式命名； 3.算法的python源程序（py文件）； 4.对此问题进行研究得到的研究性论文，论文包括前言（简介），算法部分（算 法流程图为核心），程序设计部分（程序流程图为核心），实验结果和分析，小结等内容（doc文件）； 5.论文必须有规范的发表论文格式，包括题目、作者、单位、摘要、关键字、 正文及参考文献； 6.附有少量参考资料。 字数：论文部分字数限于2000±300，太多太少均扣分。 上交期限：19周周日，由学习委员收齐统一上交。 抄袭0分！

生物信息数据挖掘_华中科技大学

华中科技大学生命学院2009-2010学年度第二学期考试试卷 《生物信息数据挖掘》考试试题 A卷 闭卷考试时间：150分钟 专业班级生息基地1101班姓名 *** 学号 U2011125** 分数 98 时间：2014/6/1 华中科技大学生命科学与技术版权所有1.若利用蛋白质二级结构端点附近6个位置上的氨基酸分布信息预测蛋白质二级结构端 点： (1)给出采用理想贝叶斯分类方法的一种决策函数及该函数需要确定的参数个数（10 分） 答案： 决策函数：参数个数：20^6*2+2。 (2)当采用朴素贝叶斯方法时，给出其决策函数及该函数需要确定的参数个数（10分） 答案： 决策函数：参数个数：20×6×2+2。 2.请给出采用贝叶斯网络方法预测Donor剪接位点的方案（20分） 答案： 在利用贝叶斯网络方法预测Donor剪接位点时，主要进行了以下操作： （1）利用Matlab完成贝叶斯网络的软件包的安装； （2）获取用于实验的真假样本； （3）利用列联表卡方检验对剪接位点序列各个位置间的相关性分析； （4）通过位置间的相关性分析结果构建贝叶斯网络结构； （5）通过学习真假训练样本，获得贝叶斯网络的概率分析以及位点的分值函数； （6）利用贝叶斯网络对样本进行预测，并进一步评估该网络的性能。 3.请给出采用HMM方法预测蛋白质二级结构的一种模型拓扑结构，并回答该模型共有多 少个参数需要确定（20分）

答案： 蛋白质二级结构通常有：α螺旋，β折叠，无规卷曲等。 若选取这三种二级结构作为隐状态时，HMM的拓扑结构为： 该模型拓扑结构图中，状态转移概率共有9个，每个状态中各个氨基酸的生成概率为20种，故共需要确定的参数个数为：9+20×3=69。 4.请设计采用SVM方法预测蛋白质二级结构的一种方案？（20分） 答案： （1）选取特征向量：如选取一段长为10个氨基酸的蛋白质序列作为特征向量，x=[x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10]T,其中xi表示20种氨基酸中的一种。 （2）对特征向量进行编码：可以选择一个长度为20的0、1组合为20种氨基酸分别进行编码，如谷氨酸为000…001，赖氨酸为000…011等等。 （3）选择适当的核函数：在蛋白质的二级结构预测中可以选择径向基核函数： （4）对SVM模型进行参数训练。 （5）预测未知蛋白质的二级结构。 5.试给出考虑氨基酸组成及其疏水性将长度任意的蛋白质序列编码为固定长度特征向量 的一种方案，并给出该特征向量的维数（20分）。 答案： 首先考虑氨基酸的含量，因为长度不同的蛋白质序列均有20种氨基酸组成，只是不同序列的各种氨基酸的组成不同，以其组成分布可将任意长度的转化为20维的特征向量。此外，不同功能的蛋白质序列的有其特异长度分布，所以序列的长度也可以作为一个特征。然而，这样的处理虽然简单，但是可能会丢失大量信息，所以可以引入更精确的特征，例如20×20＝400维二肽组成特征， 20×20×20＝8000维三肽组成特征，甚至更多。

北邮数据挖掘作业

北京邮电大学 2015-2016学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与数据挖掘 实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：学号： 日期： 2015 年 12 月

实验一：文本的分类 1.实验目的 1. 了解一些数据挖掘的常用算法，掌握部分算法； 2. 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 3. 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 4. 掌握评价分类器性能的评估方法。 2.实验分工 数据准备、预处理、LDA主题模型特征提取实现、SVM算法都由范树全独立完成。 3.实验环境 ●操作系统：win7 64bit 、Ubuntu-14.04-trusty ●开发环境：java IDE eclipse 、Python IDLE 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 1.Scrapy 0.25 所谓网络爬虫，就是一个抓取特定网站网页的HTML数据的程序。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy是一个基于Twisted，纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy 使用Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 2.JGibbLDA-v.1.0 jGibbLDA是java版本的LDA实现，它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断。LDA 是一种由基于概率模型的聚类算法。该算法能够对训练数据中的关键项集之于类簇的概率参数拟合模型，进而利用该参数模型实施聚类和分类等操作。 3.ICTCLAS50 中科院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐码模型的汉语词法分析系统ICTCLAS，该系统有中文分词，词性标注，未登录次识别等功能。 4.libSVM-3.20 libSVM是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易用和快速有效的SVM模式识

数据挖掘在线作业

数据挖掘 您的本次作业分数为：95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】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 单选题 3.【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 单选题 4.【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 5.【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 6.【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 7.【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 8.【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

大工20秋《数据挖掘》大作业题目及要求

网络教育学院 《数据挖掘》课程大作业 题目： Knn算法原理以及python实现 第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。 《数据挖掘是计算机专业一门重要的专业课。本课程是大数据背景下现代统计数据分析不可缺少的重要工具。通过本课程的学习，培养学生的数据分析技能，熟悉和掌握大数据信息提取与结果分析，培养适应社会数据分析岗位需求的专业人才。课程的重点教学内容为：网络爬虫与数据抽取、数据分析与挖掘算法-关联规则、数据分析与挖掘算法-分类与预测、数据分析与挖掘算法-聚类等。课程任务主要是让学生在学习期间掌握数据挖掘理论以及如何用数据挖掘来解决实际问题，了解某个数据挖掘解决方案对特定问题是否切实可行，学生能够借助软件工具进行具体数据的挖掘分析。本课程为计算机相关专业的基础课程，其内容涵盖了数据挖掘的相关知识。课程在阐述Python理论知识基础上，增加了数据分析和处理等知识内容，从而使学生加深对数据挖掘的理解。课程安排内容难易适中，学生可以通过实际项目加深对数据挖掘系统结构的整体流程了解。 第二大题：完成下面一项大作业题目。 2020秋《数据挖掘》课程大作业 注意：从以下5个题目中任选其一作答。 题目一：Knn算法原理以及python实现

要求：文档用使用word撰写即可。 主要内容必须包括： （1）算法介绍。 （2）算法流程。 （3）python实现算法以及预测。 （4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如 戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答： 一、knn算法介绍 1. 介绍 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。 2. 核心概括 主要的思想是计算待分类样本与训练样本之间的差异性，并将差异按照由小到大排序，选出前面K个差异最小的类别，并统计在K个中类别出现次数最多的类别为最相似的类，最终将待分类样本分到最相似的训练样本的类中。与投票(Vote)的机制类似。 二、knn算法流程 1. 准备数据，对数据进行预处理 2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 2014级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

基于大数据挖掘的科技项目查重模型研究_李善青

论文查重 Paperyy图书馆 数字技术 基于大数据挖掘的科技项目查重模型研究* 李善青，赵 摘要科技项目查重是避免重复立项、重复建设的重要措施之一，目前缺乏行之有效的方法。文 章提出基于大数据挖掘和多源信息整合的项目查重方法，以科技项目的基本信息、发表论文信息、 关键词、负责人信息和承担机构等要素构建的大数据网络为研究对象，利用多源信息整合方法构建 科技项目的相似度判别模型，并采用 Hadoop框架实现海量数据的快速挖掘。文章介绍项目查重模 型，重点讨论需要解决的关键问题，为解决项目查重问题提供一种全新的思路和方法。 关键词 引用本文格式 2014（2）：78- 83. Study on Detection Model of Similar Scientific Project Based on Big Data Mining LI Shan- qing，ZHAO Hui，SONG Li- rong Abstract there is no way to Find out similar project eFFectively For the moment. This paper proposes a novel method oF detecting scientiFic projects similitude based on big data mining and multi -source inFormation integration. Using that method，the authors studied the huge data network consisting oF the inFormation about the project，published papers，experts and institutions，as well as the keywords；built up a detection model oF project similitude by integrating multi-source inFormation；and adopted the Hadoop to speed up big data mining. This paper presents the detection model oF project similitude and its key issues；in hope oF providing brand -new thinking and methods For detecting similar projects in scientiFic project management. Keywords