数据挖掘概念与技术原书第3版(范明、孟小峰绎)第一章课后习题.doc
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1、1.9习题1.1 什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题:(a) 它是又一种广告宣传吗?(b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗?(c)我们提出了一种观点,说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗?你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗?针对统计学和模式识别领域,做相同的事。(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤。 答:简单地说,数据挖掘其实就是从大量的数据中发现有用的信息,它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据挖掘不是一种广告宣传,而是身处在信息时代数据如此庞大的今天,我们对由海
2、量的数据转化为有用信息的迫切需要,所以它是信息技术自然进化的结果,而不是一种广告宣传。数据挖掘也不是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用,它涉及到了很多领域的技术,比如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、神经网络、高性能计算、算法以及许多应用领域的大量技术。数据挖掘起始于20世纪下半叶,是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。随着数据库技术的发展应用,数据的积累不断膨胀,导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求,所以急需一种新型的技术去获取有用的信息,当时计算机领域的人工智能也取得了巨大进展,进入了机器学习的阶段,人们就将两者
3、结合起来,用数据库管理系统存储数据,用计算机分析数据,这两者的结合就促就以这一门新兴的学科,所以数据挖掘不是机器学习研究进化的结果,而是结合了机器学。数据挖掘的步骤包括:(1)数据收集;(2)数据清洗、脱敏;(3)数据存储;(4)数据分析;(5)数据可视化。1.2数据仓库与数据库有何不同?他们有哪相似之处?答:数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。不同处
4、:(1)数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 (2)数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 (3)数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 (4)数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。相似处:两者都是数据的集合。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。使用你熟悉的现实生活中的数据库,给出每种数据挖掘功能的例子答:特征化:目标类数据的一般特性或特征的汇总。例如:汇总某年级学生的基本特征,结果可能会高分段成绩信息,是否挂科等信息。区分:将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象
5、的一般特性进行比较。例如:购买化妆品的顾客70%在2040岁之间,受过大学教育,而不经常购买化妆品的顾客60%要么年龄太小要么年龄太大,没有受过大学教育。关联和相关性:两个变量之间的相关性,从给定的数据集中发现频繁出现的频繁模式知识。例如:超市将啤酒和尿不湿放到一起。分类:找出和区分数据类或概念地模型,以便能够使用模型预测类标号未知的对象的类标号。例如:学生的成绩分为高等、中等、低等。回归:用来预测缺失或难以获得的数值数据值,而不是离散的类标号。例如:商品质量与用户满意度之间的因果关系。聚类:将观测组织成类分层结构,把类似的事件组织在一起。例如:将一些特征相似的症状结合起来可能预示一种特定的疾
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