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文檔簡介
數(shù)據(jù)挖掘一一概念概念與技術
DataMining
Conceptsandlechniques
習題答案
第1章引言
1.1什么是數(shù)據(jù)挖掘?在你的回答中,針對以下問題:
1.21.6定義下列數(shù)據(jù)挖掘功能:特征化、區(qū)分、關聯(lián)和相關分析、猜測
聚類和演化分析。使用你熟識的現(xiàn)實生活的數(shù)據(jù)庫,給出每種數(shù)據(jù)
挖掘功能的例子。
解答:
因特征化是一個目標類數(shù)據(jù)的一般特性或特性的匯總。例如,同學的特
征可被提出,形成全部高校的計算機科學專業(yè)一班級同學的輪廓,
這些特征包括作為一種高的班級平均成果(GPA:Gradepointaversge)
的信息,還有所修的課程的最大數(shù)量。
E區(qū)分是將目標類數(shù)據(jù)對象的一般特性與一個或多個對比類對象的一
般特性進行比較。例如,具有高GPA的同學的一般特性可被用來
與具有低GPA的一般特性比較。最終的描述可能是同學的一個一
般可比較的輪廓,就像具有高GPA的同學的75%是四班級計算機科
學專業(yè)的同學,而具有低GPA的同學的65%不是。
S關聯(lián)是指發(fā)覺關聯(lián)規(guī)章,這些規(guī)章表示一起頻繁發(fā)生在給定數(shù)據(jù)集的
特征值的條件。例如,一個數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可能發(fā)覺的關聯(lián)規(guī)
則為:
major(X,''computingscience")?owns(X,''personal
computer")[support=12%,confidence=98%]
其中,X是一個表示同學的變量。這個規(guī)章指出正在學習的同學,12%
(支持度)主修計算機科學并且擁有一臺個人計算機。這個組一個同
學擁有一臺個人電腦的概率是98%(置信度,或確定度)。
E分類與猜測不同,由于前者的作用是構造一系列能描述和區(qū)分數(shù)據(jù)類
型或概念的模型(或功能),而后者是建立一個模型去猜測缺失的
或無效的、并且通常是數(shù)字的數(shù)據(jù)值。它們的相像性是他們都是猜
測的工具:分類被用作猜測目標數(shù)據(jù)的類的標簽,而猜測典型的應用
是猜測缺失的數(shù)字型數(shù)據(jù)的值。
S聚類分析的數(shù)據(jù)對象不考慮已知的類標號。對象依據(jù)最大花蕾內部的相似
性、最小化類之間的相像性的原則進行聚類或分組。形成的每一簇可以被看作
一個對象類。聚類也便于分類法組織形式,將觀測組織成類分層結構,把類似
的大事組織在一起。
0數(shù)據(jù)延邊分析描述和模型化隨時間變化的對象的規(guī)律或趨勢,盡管這可
能包括時間相關數(shù)據(jù)的特征化、區(qū)分、關聯(lián)和相關分析、分類、或猜測,
這種分析的明確特征包括時間序列數(shù)據(jù)分析、序列或周期模式匹配、和
基于相像性的數(shù)據(jù)分析
1.31.9列舉并描述說明數(shù)據(jù)挖掘任務的五種原語。
解答:
用于指定數(shù)據(jù)挖掘任務的五種原語是:
?任務相關數(shù)據(jù):這種原語指明給定挖掘所處理的數(shù)據(jù)。它包括指明數(shù)據(jù)
庫、數(shù)據(jù)庫表、或數(shù)據(jù)倉庫,其中包括包含關系數(shù)據(jù)、選擇關系數(shù)據(jù)的
條件、用于探究的關系數(shù)據(jù)的屬性或維、關于修復的數(shù)據(jù)排序和分組。
國挖掘的數(shù)據(jù)類型:這種原語指明白所要執(zhí)行的特定數(shù)據(jù)挖掘功能,如特
征化、區(qū)分、關聯(lián)、分類、聚類、或演化分析。同樣,用戶的要求可能
更特別,并可能供應所發(fā)覺的模式必需匹配的模版。這些模版或超模式
(也被稱為超規(guī)章)能被用來指導發(fā)覺過程。
S背景學問:這種原語允許用戶指定已有的關于挖掘領域的學問。這樣的
學問能被用來指導學問發(fā)覺過程,并且評估發(fā)覺的模式。關于數(shù)據(jù)中關
系的概念分層和用戶信念是背景學問的形式。
S模式愛好度度量:這種原語允許用戶指定功能,用于從學問中分割不感
愛好的模式,并且被用來指導挖掘過程,也可評估發(fā)覺的模式。這樣就
允許用戶限制在挖掘過程返回的不感愛好的模式的數(shù)量,由于一種數(shù)據(jù)
挖掘系統(tǒng)可能產生大量的模式。愛好度測量能被指定為簡易性、確定性、
適用性、和新奇性的特征。
S發(fā)覺模式的可視化:這種原語述及發(fā)覺的模式應被顯示出來。為了使數(shù)
據(jù)挖掘能有效地將學問傳給用戶,數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應能將發(fā)覺的各種形式
的模式展現(xiàn)出來,正如規(guī)章、表格、餅或條形圖、決策樹、立方體或其
它視覺的表示。
1.4L13描述以下數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫集成方法的差別:不
耦合、松散耦合、半緊耦合和緊密耦合。你認為哪種方法最流行,為
什么?
解答:數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的集成的層次的
差別如下。
E不耦合:數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)用像平面文件這樣的原始資料獲得被挖掘的原
始數(shù)據(jù)集,由于沒有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)或數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的任何功能被作為
處理過程的一部分執(zhí)行。因此,這種構架是一種糟糕的設計。
E松散耦合:數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)不與數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫集成,除了使用被挖
掘的初始數(shù)據(jù)集的源數(shù)據(jù)和存儲挖掘結果。這樣,這種構架能得到
數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫供應的敏捷、高效、和特征的優(yōu)點。但是,在大
量的數(shù)據(jù)集中,由松散耦合得到高可測性和良好的性能是特別困難
的,由于很多這種系統(tǒng)是基于內存的。
0半緊密耦合:一些數(shù)據(jù)挖掘原語,如聚合、分類、或統(tǒng)計功能的估計
算,可在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有效的執(zhí)行,以便數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)在挖
掘-查詢過程的應用。此外,一些常常用到的中間挖掘結果能被估計
算并存儲到數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中,從而增加了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的
性能。
S緊密耦合:數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)被完全整合成數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的一
部份,并且因此供應了優(yōu)化的數(shù)據(jù)查詢處理。這樣的話,數(shù)據(jù)挖掘
子系統(tǒng)被視為一個信息系統(tǒng)的功能組件。這是一中高度期望的結
構,由于它有利于數(shù)據(jù)挖掘功能、高系統(tǒng)性能和集成信息處理環(huán)境
的有效實現(xiàn)。
從以上供應的體系結構的描述看,緊密耦合是最優(yōu)的,沒有值得顧慮的技
術和執(zhí)行問題。但緊密耦合系統(tǒng)所需的大量技術基礎結構仍舊在進展變化,
其實現(xiàn)并非易事。因此,目前最流行的體系結構仍是半緊密耦合,由于它是
松散耦合和緊密耦合的折中。
1.51.14描述關于數(shù)據(jù)挖掘方法和用戶交互問題的三個數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)。
第2章數(shù)據(jù)預處理
2.12.2假設給定的數(shù)據(jù)集的值己經分組為區(qū)間。區(qū)間和對應的頻率如下。
年齡頻率
1~5200
5~15450
15-20300
20?501500
50-80700
80-11044
計算數(shù)據(jù)的近似中位數(shù)值。
解答:先判定中位數(shù)區(qū)間:
N=200+450+300+1500+700+44=3194;N/2=1597
,/200+450+300=950<1597<2450=950+1500;
20~50對應中位數(shù)區(qū)間。我們有:£i=20,
N=3197,(??eq)/=950,freqmedian=\500,width=30,使用公
式(2.3):
3197/2a95
median=Lt+^=20+lLU30=32.97
freq匚015000
me也”=32.97歲。
2.22.4假定用于分析的數(shù)據(jù)包含屬性age。數(shù)據(jù)元組的age值(以遞增序)
是: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。
(a)該數(shù)據(jù)的均值是什么?中位數(shù)是什么?
(b)該數(shù)據(jù)的眾數(shù)是什么?爭論數(shù)據(jù)的峰(即雙峰、三峰等)。
(c)數(shù)據(jù)的中列數(shù)是什么?
(d)你能(粗略地)找出數(shù)據(jù)的第一個四分位數(shù)(QD和第三個四分位數(shù)(Q3)嗎?
(e)給出數(shù)據(jù)的五數(shù)概括。
⑴畫出數(shù)據(jù)的盒圖。
(g)分位數(shù)一分位數(shù)圖與分位數(shù)圖的不同之處是什么?
解答:
(a)該數(shù)據(jù)的均值是什么?中位數(shù)是什么?
均值是:=809/27=29.96E30(公式2.1)。中位數(shù)應是第14
個,即笛4=25=。2。
(b)該數(shù)據(jù)的眾數(shù)是什么?爭論數(shù)據(jù)的峰(即雙峰、三峰等)。這個數(shù)集的眾數(shù)有
兩個:25和35,發(fā)生在同樣最高的頻率處,因此是雙峰
眾數(shù)。
(C)數(shù)據(jù)的中列數(shù)是什么?數(shù)據(jù)的中列數(shù)是最大術和最小是的均值。即:
midrange=(70+\3)/2=41.5。
(d)你能(粗略地)找出數(shù)據(jù)的第一個四分位數(shù)(Q)和第三個四分位數(shù)(。3)嗎?
數(shù)據(jù)集的第一個四分位數(shù)應發(fā)生在25%處,即在(N+1)/4=7處。所以:。產20,
而笫三個四分位數(shù)應發(fā)生在75%處,即在3x(N+l)/4=21處。所以:Q=35
(e)給出數(shù)據(jù)的五數(shù)概括。
一個數(shù)據(jù)集的分布的5數(shù)概括由最小值、第一個四分位數(shù)、中位數(shù)、第三個
四分位數(shù)、和最大值構成。它給出了分布外形良好的匯總,并且這些數(shù)據(jù)是:13、
20、25、35、70。
⑴畫出數(shù)據(jù)的盒略。
(g)分位數(shù)一分位數(shù)圖與分位數(shù)圖的不同之處是什么?分位數(shù)圖是一種用
來展現(xiàn)數(shù)據(jù)值低于或等于在一個單變量分布中獨立的變
量的粗略百分比。這樣,他可以展現(xiàn)全部數(shù)的分位數(shù)信息、,而為獨立變量測得的
值(縱軸)相對于它們的分位數(shù)(橫軸)被描繪出來。
但分位數(shù)一分位數(shù)圖用縱軸表示一種單變量分布的分位數(shù),用橫軸表示另一
單變量分布的分位數(shù)。兩個坐標軸顯示它們的測量值相應分布的值域,且點依據(jù)
兩種分布分位數(shù)值展現(xiàn)。一條線(y=x)可畫到圖中,以增加圖像的信息。落在
該線以上的點表示在y軸上顯示的值的分布比x軸的相應的等同分位數(shù)對應的值
的分布高。反之,對落在該線以下的點則低。
2.32.7使用習題2.4給出的age數(shù)據(jù)回答下列問題:
(a)使用分箱均值光滑對以上數(shù)據(jù)進行光滑,箱的深度為3。解釋你的步驟,
評述對于給定的數(shù)據(jù),該技術的效果。
(b)如何確定數(shù)據(jù)中的離群點?
(c)對于數(shù)據(jù)光滑,還有哪些其他方法?
解答:
(a)使用分箱均值光滑對以上數(shù)據(jù)進行光滑,箱的深度為3。解釋你的步驟,
評述對于給定的數(shù)據(jù),該技術的效果。
用箱深度為3的分箱均值光滑對以上數(shù)據(jù)進行光滑需要以下步驟:
E步驟1:對數(shù)據(jù)排序。(由于數(shù)據(jù)已被排序,所以此時不需要該步驟。)
S步驟2:將數(shù)據(jù)劃分到大小為3的等頻箱中。
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6:33,33,35
箱7:35,35,35箱8:36,40,45箱9:46,52,70
E步驟3:計算每個等頻箱的算數(shù)均值。
0步驟4:用各箱計算出的算數(shù)均值替換每箱中的每個值。
箱1:44/3,44/3,44/3箱2:55/3,55/3,55/3箱3:21,21,21
箱4:24,24,24箱5:80/3,80/3,80/3箱6:101/3,101/3,101/3
箱7:35,35,35箱8:121/3,121/3,121/3箱9:56,56,56(b)如
何確定數(shù)據(jù)中的離群點?聚類的方法可用來將相像的點分成組或“簇”,并
檢測離群點。落到簇的集
外的值可以被視為離群點。作為選擇,一種人機結合的檢測可被采納,而計算機
用一種事先打算的數(shù)據(jù)分布來區(qū)分可能的離群點。這些可能的離群點能被用人工
輕松的檢驗,而不必檢查整個數(shù)據(jù)集。
(C)對于數(shù)據(jù)光滑,還有哪些其他方法?
其它可用來數(shù)據(jù)光滑的方法包括別的分箱光滑方法,如中位數(shù)光滑和箱邊界光
滑。作為選擇,等寬箱可被用來執(zhí)行任何分箱方式,其中每個箱中的數(shù)據(jù)范圍均
是常量。除了分箱方法外,可以使用回歸技術擬合成函數(shù)來光滑數(shù)據(jù),如通過線
性或多線性回歸。分類技術也能被用來對概念分層,這是通過將低級概念上卷到
高級概念來光滑數(shù)據(jù)。
2.42.10如下法律規(guī)范化方法的值域是什么?
(a)min-max法律規(guī)范化。
(b)z-score法律規(guī)范化。
(c)小數(shù)定標法律規(guī)范
化。解答:
(a)min-max法律規(guī)范化。值
域是[new_min,new_max]?(b)
z-score法律規(guī)范化。
值域是[(old_min—mean)/0,(old_max—mean)/。],總的來說,對于全部可能
的數(shù)據(jù)集的值域是(-00,+8)。
(C)小數(shù)定標法律規(guī)范
化。值域是(一
1.0,1.0)o
2.52.12使用習題2.4給出的age數(shù)據(jù),回答以下問題:
(a)使用min-max法律規(guī)范化將age值35變換到[0.0,1.0|區(qū)間。
(b)使用z-score法律規(guī)范化變換age值35,其中age的標準差為12.94歲。
(c)使用小數(shù)定標法律規(guī)范化變換age值35。
(d)對于給定的數(shù)據(jù),你情愿使用哪種方法?陳述你的理由。
解答:
(a)使用min-max法律規(guī)范化將age值35變換到[0.0,1.0]區(qū)間。
■:miiiA=13,maxA=70,new_minA=0.0,new_maxA=1.0,而v=35,
,v□min.,.、
v-(new_max.□new_mmA)+minA
maxA□min4
=3513(1.00.0)+0.0=0.3860
70D13
(b)使用z-score法律規(guī)范化變換age值35,其中age的標準差為12.94歲。
-13+15+2?16+19+2-20+21+2-22+4-25
A=---------------------------------------------------------------
27
30+2?33+4?35+36+40+45+46+52+70
H---------------------------------------------------------------
27
=塑=29.963
27
白(4口4)
0:=^-----------=161.2949.o=12.7002
八浦AVA
或s2
□(4口可
1=1
=167.4986,〃=5;=12.9421
N
vOA35□29.9635.037
=0.3966H0.400
°A12.700212.7002
,vD/435口29.963_5.037
或匕==0.3892H0.39
12.9421~12.9421
(c)使用小數(shù)定標法律規(guī)范化變換age值
35。v35
==0.35
由于最大的肯定值為70,所以j=2。v'=1°,I。?
(d)對于給定的數(shù)據(jù),你情愿使用哪種方法?陳述你的理由。
略。
2.62.14假設12個銷售價格紀錄組已經排序如下:5,10,11,13,15,35,
50,55,72,92,204,215。使用如下每種方法將其劃分成三個箱。
(a)等頻(等深)劃分。
(b)等寬劃分。
(C)聚類。解
答:
(a)等頻(等深)劃分。
binl5,10,11,13
binl15,35,50,55
(b)等寬劃分。
binl72,91,204,215
每個區(qū)間的寬度是:(215-5)/3=70
binl5,10,11,13,15,35,50,55,72
binl91
binl204,215
(c)聚類。
我們可以使用一種簡潔的聚類技術:用2個最大的間隙將數(shù)據(jù)分成3個箱。
binl5,10,11,13,15
binl35,50,55,72,91
binl204,215
2.72.15使用習題2.4給出的age數(shù)據(jù),
(a)畫出一個等寬為10的等寬直方圖;
(b)為如下每種抽樣技術勾畫例子:SRSWOR,SRSWR,聚類抽樣,分層
抽樣。使用大小為5的樣本和層“青年”,“中年”和“老年”。
解答:(a)畫出一個等寬為10的等寬直方圖;
8
L.
152535455565
(b)為如下每種抽樣技術勾畫例子:SRSWOR,SRSWR,聚類抽樣,分層抽
樣。使用大小為5的樣本和層“青年”,“中年”和“老年”。
元組:
13T1022T1935
T215T?25T2035
T12T21
T3162535
T416T1325T2236
Tl4T23
T5192540
T[5T24
T6203045
T16T25
T7203346
T17
T82133T2652
T7
2235270
T9TI8
SRSWOR和SRSWR:不是同次的隨機抽樣結果可以不同,但前者因無放回
所以不能有相同的元組。
SRSWOR(n=5)SRSWR(n=5)
T416T720
T
T620720
TIO22T2035
TH25T2135
T2652T2546
聚類抽樣:設起始聚類共有6類,可抽其中的m類。
Sample1Sample2Sample3Sample4Sample5Sample6
T)T,6T
13T20TH25332I3552
6T26
T7T12T17T22T27
T2152025333670
T13T1ST23
T316T821253540
T4Ti4T19T24
16T922253545
T.5T20T25
T519TIO22303546
Sample2Sample5
T21
T62035
T22
T72036
T23
T82140
T24
T92245
T25
T102246
分層抽樣:依據(jù)年齡分層抽樣時.,不同的隨機試驗結果不同。
Ti13youngT1022youngTl935middleage
T215youngTn25youngT2035middleage
T|2T21
T316young25young35middleage
TT13T22
416young25young36middleage
T14T23
T519young25young40middleage
T15T4
T620young30middleage245middleage
20young33middleage46middleage
T7T16T25
T17T26
T821young33middleage52middleage
T922youngT1835middleageT2770senior
T416young
T1225young
T|733middleage
46middleage
T25
T2770Senior
2.855555555555555555555555555
3.13.4假定BigUniversity的數(shù)據(jù)倉庫包含如下4個維:student(studenl_name,
area_id,major,status,university),course(course_name,department),
semester(semester,year)和instructor(dept,rank);2個度量:count和avg_gradeo
在最低概念層,度量avg_grade存放同學的實際課程成果。在較高概念層,
avg_grade存放給定組合的平均成果。
(a)為該數(shù)據(jù)倉庫畫出雪花形模式圖。
(b)由基本方體[student,course,semester,instructor]開始,為歹出
BigUniversity每個同學的CS課程的平均成果,應使用哪些特別的
OLAP操作。
(c)假如每維有5層(包括all),如“student<major<status<university<an",
該立方體包含多少方體?
解答:
a)為該數(shù)據(jù)倉庫畫出雪花形模式圖。雪花模式如圖所示。
b)由基本方體[student,course,semester,instructor]開始,為列出
BigUniversity每個同學的CS課程的平均成果,應使用哪些特別的
OLAP操作。
這些特別的聯(lián)機分析處理(OLAP)操作有:
i.沿課程(course)維從course_id"上卷"到department0
ii.沿同學(student)維從student_id"上卷"到universityo
iii.取department="CS"和university"aBigUniversity沿課程
(course)維和同學(student)維切片。
iv.沿同學(sludent)維從university下鉆至ljstudent_name。
c)假如每維有5層(包括all),如“student<majorvstatus<university<an",
該立方體包含多少方體?
這個立方體將包含54=625個方體。
courseunivstudent
維表
course_id
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deptprovince
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題3.4圖題3.4中數(shù)據(jù)倉庫的雪花形模式
第四章
4.12022-11-29
4.2有幾種典型的立方體計算方法,
4.3題4.12考慮下面的多特征立方體查詢:按{item,region,month}的全
部子集分組,對每組找出2004年的最小貨架壽命,并對價格低于100美
元、貨架壽命在最小貨架壽命的1.25?1.5倍之間的元組找出總銷售額部分。
d)畫出該查詢的多特征立方體圖。
e)用擴充的SQL表示該查詢。
f)這是一個分布式多特征立方體嗎?為什
么?解答:
(a)畫出該查詢的多特征立方體圖。R0-Rl('
1.25*min(shelf)and^l.5*min(shelf))(b)用
擴充的SQL表示該查詢。
selectitem,region,month,Min(shelf),SUM(Rl)
from
Purchas
ewhere
year=20
04
cubebyitem,
region,month:RI
suchthatRI.shelf>1.25*MIN(Shelf)and(Rl.Shelf<1.5*MIN(ShelDand
Rl.Price<100
(c)這是一個分布式多特征立方體嗎?為什么?這不是一個分布多特征立
方體,由于在“suchthat”語句中采納了V條件。
4.42022-11-29
4.52022-11-29
第五章
5.1Apriori算法使用子集支持度性質的先驗學問。
節(jié)介紹了由頻繁項集產生關聯(lián)規(guī)章的方法。提出了一個更有效的方法。
解釋它為什么比節(jié)的方法更有效。(提示:考慮將習題5.1(b)和習題5.1(c)的性
質結合到你的設計中。)
5.3數(shù)據(jù)庫有5個事物。設min_sup=60%,
min_conf=80。T1D購買的商品
T100{M,0,N,K,E,
Y}
T200{D,O,N,K,E,
Y)T300{M,A,K,E)
T400{M,U,C,K,Y)
T500{C,0,0,K,I,E)
g)分別使用Apriori和FP增長算法找出全部的頻繁項集。比較兩種挖
掘過程的效率。
h)列舉全部與下面的的元規(guī)章匹配的強關聯(lián)規(guī)章(給出支持度s和
置信度c),其中,X是代表顧客的變量,item是表示項的變量(如
“A”、“B”等):
□x匚transaction,buys(X,itemi)Abuys(X,item2)?buys(X,itemi)[s,c]
解答:
(a)分別使用Apriori和FP增長算法找出全部的頻繁項集。比較兩種挖掘
過程的效率。
Apriori算法:由于只有5次購買大事,所以肯定支持度是5xmin_sup=3?
YM3/
丫MO1/
:。3M:MK31
'N28
'ME2oo
:K5MYMYMK
y產y
'E400\o3M\OK3:
383oocX0KEy
-8='K5oo(L=f0E3oo(
oo2r=<KEY
18f“,0E3QO2]
,E4°°:KE
100[0Y00
0082
Y300KY3
1f
8KE4QO
200
008KY3
\00
8f
1/<EY205r
L,=[OKE3]
FP-growth:數(shù)據(jù)庫的第一次掃描與Apriori算法相同,得到Li。再按支持度
計數(shù)的遞減序排序,得到:汁{(K:5),(E:4),(M:3),(O:3),(Y3)}。掃描沒個事
務,按以上L的排序,從根節(jié)點開頭,得到FP-樹。
Root
E:4M:1
M:20:2Y:1
0:1Y:1
題5.3圖FP增長算法
項條件模式基條件FP樹產生的頻繁模式
Y{{KE,M,0:l},{K,E,O:1},{K,M:1}}K3{K,Y:3(
{{K,E,M:1},{KE:2}}
0K:3,E:3{K,O:3),{E,O:3},{K,E,O:3)
{{KE:2},(K:l)}
MK3{KM:3}
{{K:4}}
EK:4{KE:4}
效率比較:Apriori算法的計算過程必需對數(shù)據(jù)庫作多次掃描,而FP-增長算法在
構造過程中只需掃描一次數(shù)據(jù)庫,再加上初始時為確定支持度遞減排序的一次掃
描,共計只需兩次掃描。由于在Apriori算法中的自身連接過程產生候選項集,
候選項集產生的計算代價特別高,而FP-增長算法不需產生任何候選項。
(b)列舉全部與下面的的元規(guī)章匹配的強關聯(lián)規(guī)章(給出支持度s和置信度
c),其中,X是代表顧客的變量,item是表示項的變量(如"A”、“B”
等):
□xDtransaction,buys(X,"K")八buys(X,"O")?buys(X,"E")[s=0.6,c=l]
□xDtransaction,buys(X,“E")/\buys(X,"E”)?buys(X,“K”)[s=0.6,c=l]
或也可表示為
K,0—>E[s(support)=0.6或60%,c(confidence)=1或100%]
E,O—>K[s(support)=0.6或60%,c(confidence)=l或100%]
5.4(實現(xiàn)項目)使用你熟識的程序設計語言(如C++或Java),實現(xiàn)本章介
紹的三種頻繁項集挖掘算法:
第6章分類和猜測6.1簡述決策樹分類的主要步驟。
6.26.11下表由雇員數(shù)據(jù)庫的訓練數(shù)據(jù)組成。數(shù)據(jù)已泛化。例如,age"31…
35”表示年齡在31~35之間。對于給定的行,count表示department,status,age
和salary在該行具有給定值的元組數(shù)。
departmentstatusagesalarycount
salessenior31…3546K-50K30
salesjunior26…3026K-30K40
salesjunior31…3531K-35K40
systemsjunior21-2546K-50K20
systemssenior31-3566K-70K5
systemsjunior26-3046K-50K3
systemssenior41…4566K-70K3
marketingsenior36-4046K—50K10
marketingjunior31…3541K-45K
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