数据挖掘 习题及答案 王博岳

数据挖掘课后习题答案第1章1、数据采集旨在找到可用于训练模型的数据集，主要包括哪三种技术？（A）A．数据发现、数据增强、数据生成B．数据清洗、数据标注、数据预处理C．数据挖掘、模式识别、机器翻译D．数据共享、数据检索、数据合成2、以下哪个不是数据标注——基于众包技术中提到的质量控制方法？（C）A．使用多个工人重复标注同一示例B．进行多数投票C．手动标注每一条实例D．有效地向工作人员提供如何执行标签的说明3.请简述数据挖掘的含义及其应用场景。答：数据挖掘是从大量数据中自动提取未知、隐含的且潜在有用的信息和模式的计算技术，主要应用场景包括：金融风险控制、市场营销、医学诊断和电子商务等领域。4.请简述数据挖掘的基本任务。答：1）分类与预测：分类是根据已知的数据特征将数据项划分到预先定义的类别中。2）聚类分析：聚类是将数据集中的数据项按照其相似性进行分组的过程。3）关联规则挖掘：关联规则挖掘主要用于发现数据项之间的有趣关系。4）序列模式挖掘：序列模式挖掘是发现数据项之间的时间序列关系的过程。5）异常检测：异常检测是数据挖掘中用于发现与大多数数据项显著不同的数据项的过程。5.请简述数据挖掘的主要步骤。答：数据获取、数据预处理、数据仓库、数据挖掘、模式评估、可视化、决策支持。6.请列举数据采集的主要方式。答：数据发现、数据增强、数据生成

第2章1.关于数据归约，以下说法错误的是？（C）A.数据归约可以减少数据存储空间B.数据归约可以提高数据挖掘算法的效率C.数据归约一定会导致信息丢失D.数据归约是数据预处理的一个重要步骤2.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理。答：现实世界中的数据很“脏”，具有以下特性：(1)不完整的:缺少属性值,感兴趣的属性缺少属性值,或仅包含聚集数据(2)含噪声的:包含错误或存在孤立点(3)不一致的:在名称或代码之间存在着差异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.请简述数据集成可能会遇到的挑战。答：数据集成是指将多个数据源的数据合并到一个一致的数据存储中，其主要挑战包括：实体识别问题（例如，不同数据源中同一实体可能有不同的标识符）、冗余与重复数据（例如，多个数据源可能包含相同的数据项）、数据值冲突（例如，同一个属性在不同数据源中有不同的数值）。这些问题可能导致数据分析结果的偏差或错误。4.现实世界中的数据在某些属性上常常存在缺失值，请简述处理该问题的各种方法。答：（1）丢弃整条数据记录：直接删除包含缺失值的数据记录。仅适用于缺失值比例非常小或者缺失信息至关重要的情况。如果缺失值的比例较大或者缺失并非完全随机，则可能导致数据偏差并丢失大量有用的信息。因此，在采用此方法前需要谨慎评估。（2）人工填充缺失值：依赖领域专家的知识来手动填补缺失值。例如，如果某项医疗数据中患者的某些检查结果缺失，医生可以根据患者其他健康信息、病史等进行合理推测并补充缺失值。这种方法的优点是能够基于深入的理解做出较为准确的估计，但缺点是耗时且难以规模化处理大规模数据集。（3）自动化填充缺失值：自动化填充是指使用算法或统计方法自动估算并填充缺失值。常见的方式包括：均值/中位数/众数填充、回归填充、多重插补、K近邻法。选择哪种方法取决于数据的特点、缺失值的类型以及具体的应用场景。正确处理缺失值对于提高数据分析的质量至关重要。

第3章1、下面列出的条目中，哪项不是数据仓库的基本特征？（C）A．数据仓库是面向主题的B.数据仓库集成多个异构数据源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、下面的数据仓库操作中，哪项不是多维数据模型上的OLAP操作？（B）A．上卷B．选择C．下钻D．旋转3、以下哪种数据仓库模式中，中心是一个事实表，周围围绕着多个维度表？（C）A.雪花模式B.事实星座模式C.星形模式D.以上都不是4、请简述数据仓库定义，并列举利用维表和事实表处理多维数据模型的几种常用模式。答：数据仓库是一种语义一致性的数据存储，数据仓库是决策支持数据模型的物理实现，此外还存储了企业用于决策的数据。数据仓库的常用模式包括星型模式、雪花模式、事实星座模式。5、请列举数据仓库的四个特征及常见的OLAP操作。答：（1）特征：面向主题、集成的、时变的、非易失的（2）OLAP操作：上卷、下钻、切片、切块、旋转6、请简述数据库与数据仓库的主要区别。答：1）面向对象：数据库主要面向在线事务处理，它专注于支持日常的业务操作，如数据的增、删、改、查等；数据仓库则面向在线分析处理，它的主要任务是支持决策制定和数据分析，提供历史数据的查询、汇总和分析功能。2）用户角色：数据库的用户主要是数据库管理员和开发人员，他们负责数据库的管理和维护；数据仓库的用户主要包括企业主管、业务分析师、市场营销团队等，他们利用数据仓库中的数据进行商业分析和决策支持。3）功能定位：数据库用于处理日常的业务操作，强调实时性和事务处理能力；数据仓库用于支持长期信息需求，注重数据分析和决策支持功能。4）数据存储：数据库通常存储当前的、最新的数据，着重于短期数据存储；数据仓库存储历史的、跨时间维度的数据，用于长期分析和决策支持。5）用户规模：数据库的用户数量通常较大，可能从数百到数亿不等，适用于广泛的业务场景；数据仓库的用户数量相对较少，一般在数百到数千之间，主要面向企业内部的决策者和分析人员。6）设计规模：数据库的设计规模通常在GB到TB级别；数据仓库由于存储历史数据，设计规模通常大于TB级别。

第4章1.关联规则挖掘的一般步骤不包括以下哪项？（B）A.数据预处理B.模型训练C.产生频繁项集D.生成规则2.在关联规则挖掘中，支持度计数是指（A）A.项集在所有事务中出现的次数B.项集在部分事务中出现的次数C.项集在频繁事务中出现的次数D.项集在非频繁事务中出现的次数3.关联规则挖掘设置较高的最小支持度阈值时，可能遇到什么问题？（A）A．忽略了稀疏但可能重要的模式B．发现更多的频繁项集C．计算时间显著增加D．提高了规则的置信度4.请简述FP-Growth算法相比Apriori算法的优势。答：只扫描两次数据库，不产生候选集，压缩存储、效率高。5.假设最小支持度=60%，最小置信度=80%，根据下表计算购买行为的相关信息：（1）计算2-项集{O,K}的支持度；（2）列出所有频繁项集；（3）规则{K,E}→Y是否成立。交易号（TID）商品（Items）1M,O,N,K,E,Y2D,O,N,K,E,Y3M,A,K,E4M,U,C,K,Y5C,O,K,I,E答：（1）support({O,K})=3/5=0.6（2）{{M},{O},{K},{E},{Y},{MK},{OK},{OE},{KE},{KY},{OKE}}（3）confidence({K,E}=>Y)=support({K,E}U{Y})/support({K,E})=2/4=0.5

第5章1.数据挖掘中的分类任务与回归任务的主要区别是什么？（B）A.分类任务的输出是连续的，回归任务的输出是离散的。B.分类任务的输出是离散的，回归任务的输出是连续的。C.分类和回归任务的输出都是连续的。D.分类和回归任务的输出都是离散的。2.在决策树分类中，以下哪种度量标准用于选择最优特征进行节点分裂？（B）A.方差B.信息增益C.熵D.支持度3.支持向量机（SVM）在解决非线性可分问题时，通常使用哪种技术？（B）A.决策树B.核函数C.聚类D.贝叶斯定理4.简述决策树定义及其构建方法。答：决策树是一种基于树结构的分类方法，具体构建方法包括：选择最优特征、树的生长、剪枝。5.请简述支持向量机的分类原理、构建方法。答：支持向量机的分类原理是通过将数据映射到高维空间中，选择一个最优的分割超平面，使不同类别的数据点分别处于超平面两侧，从而实现分类。其构建方法包括：选择核函数、训练模型、预测分类等。6.下表提供了一个关于是否要踢球的训练数据集合，包含天气、温度、湿度、风力这四个属性，其类别属性为踢球，包含两个不同的取值{yes，no}。天气温度湿度风力足球阴天热高弱Yes晴天热高弱No晴天热高强No阴天热正常弱Yes雨天温暖高弱Yes晴天冷正常弱Yes雨天冷正常弱Yes雨天温暖正常弱Yes雨天冷正常强No阴天冷正常强Yes晴天温暖高弱No阴天温暖高强Yes根据上面训练数据集，采用朴素贝叶斯分类方法对下列未知样本进行分类，并给出具体步骤，其中未知样本为：X=（天气=青托，温度=温暖，湿度=高，风力=强）答：（1）计算先验概率P(C)统计训练数据中每个类别出现的次数来计算先验概率。类别为Yes的记录数：8类别为No的记录数：4因此：P(Yes)=8/12，P(No)=4/12（2）计算似然度P(X|C)计算每个属性值组合在每个类别下出现的概率。对于类别Yes天气=晴天：在Yes类别中有1次(1/8)温度=温暖：在Yes类别中有3次(3/8)湿度=高：在Yes类别中有3次(3/8)风力=强：在Yes类别中有1次(1/8)对于类别No天气=晴天：在No类别中有3次(3/4)温度=温暖：在No类别中有1次(1/4)湿度=高：在No类别中有3次(3/4)风力=强：在No类别中有2次(2/4)（3）计算后验概率P(C|X)P(Yes|X)∝P(天气=晴天∣Yes)∗P(温度=温暖,∣Yes)∗P(湿度=高∣Yes)∗P(风力=强∣Yes)∗P(Yes)∝(1/8)∗(3/8)∗(3/8)∗(1/8)∗(8/12)P(No|X)∝P(天气=晴天∣No)∗P(温度=温暖,∣No)∗P(湿度=高∣No)∗P(风力=强∣No)∗P(No)∝(3/4)∗(1/4)∗(3/4)∗(2/4)∗(4/12)（4）比较并做出决策P(Yes∣X)≈0.0117187P(No∣X)≈0.0234375未知样本X=(天气=晴天,温度=温暖,湿度=高,风力=强)应该被分类为No，即在这种条件下不应该踢球。

第6章1.下列哪种聚类算法属于划分聚类算法？（A）A．K均值算法B．AGNES算法C．DBSCAN算法D．谱聚类算法2.下列选项中关于K-means算法描述错误的是（B）。A．簇数K必须是预先设定的B．聚类结果是全部最优解C．对噪声和异常数据敏感D．不适合非凸形簇3.（C）是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。A．边界点B．质心C．离群点D．中心点4.请列出分类或聚类算法的几种评估方法。答：准确率（精确率、召回率）、运行速度、鲁棒性、可伸缩性、可解释性、交叉验证、可扩展性、自适应性5.请简述K-means的输入、输出及聚类过程。答：输入：包含𝑛个对象的数据库以及聚类的个数𝑘，最小误差𝜖。输出：满足方差最小标准的𝑘个聚类。（1）从𝑛个数据对象中随机选出𝑘个对象作为初始聚类的中心。（2）将每个簇中的平均值作为度量基准，重新分配数据库中的数据对象。（3）计算每个簇的平均值，更新平均值。（4）循环（2）、（3），直到每个簇不再发生变化或者平均误差小于ϵ。

第7章1.下列哪种算法用于挖掘图数据中的凝聚子图？（B）A．Apriori算法B．Bron-Kerbosch算法C．K均值算法D．DBSCAN算法2.以下关于时间序列数据挖掘的描述，错误的是（C）A.时间序列数据挖掘可以用于预测未来趋势B.时间序列数据挖掘可以发现数据中的周期性模式C.时间序列数据挖掘只能处理线性关系的数据D.时间序列数据挖掘可以进行异常检测3.请简述时间序列数据的特点及其应用场景。答：（1）时间序列数据特点数据量庞大：时间序列数据通常记录了某一现象或事件在连续时间内详细的变化过程，这带来了丰富的信息，但同时也增加了处理难度。时效性强：时间序列数据的价值高度依赖于其时效性，在实时监测、在线交易等场景中尤为重要。因此，要求数据处理系统具备快速处理能力以及时分析最新数据。（2）应用场景：在气象领域，时间序列数据有助于了解气候变化规律，为天气预报和防灾减灾提供科学依据；在金融领域，投资者和市场分析师利用股票价格、汇率等时间序列数据进行市场分析和预测，制定投资策略；在交通领域，通过挖掘交通流量的时间序列数据可以更准确地预测未来的交通状况，优化交通规划；在医疗领域，医生可以通过对病情发展数据的分析提高疾病预测和治疗准确性。4.请简述Spark与MapReduce相比的主要优势。答：（1）Spark基于内存计算，减少了磁盘读写次数，从而显著提高了处理速度，特别是在迭代算法和交互式查询方面表现尤为突出。（2）Spark引入了DAG（有向无环图）执行引擎，允许更加灵活地描述复杂的数据处理流程，不仅限于Map和Reduce操作，还可以支持更多的转换类型如过滤、连接等。（3）Spark提供了更高层次的API接口，简化了编程模型，使得开发人员能够更容易地编写高效的数据处理程序。（4）Spark支持流处理、批处理以及机器学习等多种应用场景，具有很强的通用性和灵活性。5.如何利用凝聚子图挖掘技术来检测社交网络中的社区结构？答：通过凝聚子图挖掘技术，如K-Core、K-Truss等模型，可以发现社交网络图中具有高度内部连接性的子图，即社区结构。这些子图通常代表用户之间紧密联系的群体，有助于理解网络的社会结构和功能模块。具体步骤如下：（1）使用凝聚子图挖掘算法，如Bron-Kerbosch算法查找所有极大团，或者采用K-Core、K-Truss模型来发现网络中的高密度子图。（2）K-Core模型寻找每个顶点至少与k个其他顶点相连的子图，而K-Truss则强调节点间通过共同邻居形成的三角形连接，更能反映局部凝聚力。（3）这些子图往往代表用户之间关系密切的群体，通过分析这些子图，可以揭示社交网络内部的社会结构和功能模块，帮助理解不同社区之间的互动模式。例如，在社交网络分析中，这些技术可用于发现兴趣小组、专业网络内的专家群等。

第8章1.以下哪种数据可视化工具是基于Python的？（C）A．EchartsB．TableauC．MatplotlibD．PowerBI2.在数据可视化中，下列哪种图表类型最适合用于比较不同类别之间的数据差异？（C）A．折线图B．饼图C．柱状图D．散点图3.请列举并简述三种常见的数据可视化图表类型及其适用场景。（1）折线图：适用于显示随时间变化的趋势。（2）柱状图：用于比较不同类别的数值大小。（3）饼图：适合展示各部分占总体的比例关系。4.请列举两种可用于数据可视化的Python库。答：常用的数据可视化库包括

Matplotlib

和

Seaborn。Matplotlib是一个基础绘图库，而Seaborn基于Matplotlib，提供了更高级的接口用于绘制统计图形。5.请简述数据可视化软件Tableau的主要特点。答：Tableau是一款领先的数据可视化工具，其特点是用户友好的界面、无需编程即可快速生成高质量的图表、支持多种数据源连接以及具备强大的交互式分析能力。它非常适合非技术人员进行复杂的数据探索和报告制作。

第9章1.自然语言挖掘中，以下哪种技术常用于文本分类？（C）A.聚类分析B.决策树分类C.卷积神经网络D.基于规则的推理2.以下关于医疗大数据智能挖掘中电子病历数据挖掘的描述，错误的是（D）A.命名实体识别可以识别病历中的疾病名称B.关系抽取可以确定病历中疾病与症状之间的关系C.文本分类可以将病历文档分为不同的疾病类型D.问答系统可以回答关于医疗知识的所有问题3.逻辑回归模型用于哪种类型的分析？（A）A.分类分析B.聚类分析C.关联规则分析D.序列分析4.请解释遥感图像智能挖掘中