數據挖掘課后習題答案第1章1、數據采集旨在找到可用于訓練模型的數據集，主要包括哪三種技術？（A）A．數據發現、數據增強、數據生成B．數據清洗、數據標注、數據預處理C．數據挖掘、模式識別、機器翻譯D．數據共享、數據檢索、數據合成2、以下哪個不是數據標注——基于眾包技術中提到的質量控制方法？（C）A．使用多個工人重復標注同一示例B．進行多數投票C．手動標注每一條實例D．有效地向工作人員提供如何執行標簽的說明3.請簡述數據挖掘的含義及其應用場景。答：數據挖掘是從大量數據中自動提取未知、隱含的且潛在有用的信息和模式的計算技術，主要應用場景包括：金融風險控制、市場營銷、醫學診斷和電子商務等領域。4.請簡述數據挖掘的基本任務。答：1）分類與預測：分類是根據已知的數據特征將數據項劃分到預先定義的類別中。2）聚類分析：聚類是將數據集中的數據項按照其相似性進行分組的過程。3）關聯規則挖掘：關聯規則挖掘主要用于發現數據項之間的有趣關系。4）序列模式挖掘：序列模式挖掘是發現數據項之間的時間序列關系的過程。5）異常檢測：異常檢測是數據挖掘中用于發現與大多數數據項顯著不同的數據項的過程。5.請簡述數據挖掘的主要步驟。答：數據獲取、數據預處理、數據倉庫、數據挖掘、模式評估、可視化、決策支持。6.請列舉數據采集的主要方式。答：數據發現、數據增強、數據生成

第2章1.關于數據歸約，以下說法錯誤的是？（C）A.數據歸約可以減少數據存儲空間B.數據歸約可以提高數據挖掘算法的效率C.數據歸約一定會導致信息丟失D.數據歸約是數據預處理的一個重要步驟2.在數據挖掘之前為什么要對原始數據進行預處理。答：現實世界中的數據很“臟”，具有以下特性：(1)不完整的:缺少屬性值,感興趣的屬性缺少屬性值,或僅包含聚集數據(2)含噪聲的:包含錯誤或存在孤立點(3)不一致的:在名稱或代碼之間存在著差異數據預處理技術可以改進數據的質量，從而有助于提高其后的挖掘過程的精度和性能。3.請簡述數據集成可能會遇到的挑戰。答：數據集成是指將多個數據源的數據合并到一個一致的數據存儲中，其主要挑戰包括：實體識別問題（例如，不同數據源中同一實體可能有不同的標識符）、冗余與重復數據（例如，多個數據源可能包含相同的數據項）、數據值沖突（例如，同一個屬性在不同數據源中有不同的數值）。這些問題可能導致數據分析結果的偏差或錯誤。4.現實世界中的數據在某些屬性上常常存在缺失值，請簡述處理該問題的各種方法。答：（1）丟棄整條數據記錄：直接刪除包含缺失值的數據記錄。僅適用于缺失值比例非常小或者缺失信息至關重要的情況。如果缺失值的比例較大或者缺失并非完全隨機，則可能導致數據偏差并丟失大量有用的信息。因此，在采用此方法前需要謹慎評估。（2）人工填充缺失值：依賴領域專家的知識來手動填補缺失值。例如，如果某項醫療數據中患者的某些檢查結果缺失，醫生可以根據患者其他健康信息、病史等進行合理推測并補充缺失值。這種方法的優點是能夠基于深入的理解做出較為準確的估計，但缺點是耗時且難以規模化處理大規模數據集。（3）自動化填充缺失值：自動化填充是指使用算法或統計方法自動估算并填充缺失值。常見的方式包括：均值/中位數/眾數填充、回歸填充、多重插補、K近鄰法。選擇哪種方法取決于數據的特點、缺失值的類型以及具體的應用場景。正確處理缺失值對于提高數據分析的質量至關重要。

第3章1、下面列出的條目中，哪項不是數據倉庫的基本特征？（C）A．數據倉庫是面向主題的B.數據倉庫集成多個異構數據源C．數據倉庫的數據是相對穩定的D．數據倉庫的數據是反映歷史變化的2、下面的數據倉庫操作中，哪項不是多維數據模型上的OLAP操作？（B）A．上卷B．選擇C．下鉆D．旋轉3、以下哪種數據倉庫模式中，中心是一個事實表，周圍圍繞著多個維度表？（C）A.雪花模式B.事實星座模式C.星形模式D.以上都不是4、請簡述數據倉庫定義，并列舉利用維表和事實表處理多維數據模型的幾種常用模式。答：數據倉庫是一種語義一致性的數據存儲，數據倉庫是決策支持數據模型的物理實現，此外還存儲了企業用于決策的數據。數據倉庫的常用模式包括星型模式、雪花模式、事實星座模式。5、請列舉數據倉庫的四個特征及常見的OLAP操作。答：（1）特征：面向主題、集成的、時變的、非易失的（2）OLAP操作：上卷、下鉆、切片、切塊、旋轉6、請簡述數據庫與數據倉庫的主要區別。答：1）面向對象：數據庫主要面向在線事務處理，它專注于支持日常的業務操作，如數據的增、刪、改、查等；數據倉庫則面向在線分析處理，它的主要任務是支持決策制定和數據分析，提供歷史數據的查詢、匯總和分析功能。2）用戶角色：數據庫的用戶主要是數據庫管理員和開發人員，他們負責數據庫的管理和維護；數據倉庫的用戶主要包括企業主管、業務分析師、市場營銷團隊等，他們利用數據倉庫中的數據進行商業分析和決策支持。3）功能定位：數據庫用于處理日常的業務操作，強調實時性和事務處理能力；數據倉庫用于支持長期信息需求，注重數據分析和決策支持功能。4）數據存儲：數據庫通常存儲當前的、最新的數據，著重于短期數據存儲；數據倉庫存儲歷史的、跨時間維度的數據，用于長期分析和決策支持。5）用戶規模：數據庫的用戶數量通常較大，可能從數百到數億不等，適用于廣泛的業務場景；數據倉庫的用戶數量相對較少，一般在數百到數千之間，主要面向企業內部的決策者和分析人員。6）設計規模：數據庫的設計規模通常在GB到TB級別；數據倉庫由于存儲歷史數據，設計規模通常大于TB級別。

第4章1.關聯規則挖掘的一般步驟不包括以下哪項？（B）A.數據預處理B.模型訓練C.產生頻繁項集D.生成規則2.在關聯規則挖掘中，支持度計數是指（A）A.項集在所有事務中出現的次數B.項集在部分事務中出現的次數C.項集在頻繁事務中出現的次數D.項集在非頻繁事務中出現的次數3.關聯規則挖掘設置較高的最小支持度閾值時，可能遇到什么問題？（A）A．忽略了稀疏但可能重要的模式B．發現更多的頻繁項集C．計算時間顯著增加D．提高了規則的置信度4.請簡述FP-Growth算法相比Apriori算法的優勢。答：只掃描兩次數據庫，不產生候選集，壓縮存儲、效率高。5.假設最小支持度=60%，最小置信度=80%，根據下表計算購買行為的相關信息：（1）計算2-項集{O,K}的支持度；（2）列出所有頻繁項集；（3）規則{K,E}→Y是否成立。交易號（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.數據挖掘中的分類任務與回歸任務的主要區別是什么？（B）A.分類任務的輸出是連續的，回歸任務的輸出是離散的。B.分類任務的輸出是離散的，回歸任務的輸出是連續的。C.分類和回歸任務的輸出都是連續的。D.分類和回歸任務的輸出都是離散的。2.在決策樹分類中，以下哪種度量標準用于選擇最優特征進行節點分裂？（B）A.方差B.信息增益C.熵D.支持度3.支持向量機（SVM）在解決非線性可分問題時，通常使用哪種技術？（B）A.決策樹B.核函數C.聚類D.貝葉斯定理4.簡述決策樹定義及其構建方法。答：決策樹是一種基于樹結構的分類方法，具體構建方法包括：選擇最優特征、樹的生長、剪枝。5.請簡述支持向量機的分類原理、構建方法。答：支持向量機的分類原理是通過將數據映射到高維空間中，選擇一個最優的分割超平面，使不同類別的數據點分別處于超平面兩側，從而實現分類。其構建方法包括：選擇核函數、訓練模型、預測分類等。6.下表提供了一個關于是否要踢球的訓練數據集合，包含天氣、溫度、濕度、風力這四個屬性，其類別屬性為踢球，包含兩個不同的取值{yes，no}。天氣溫度濕度風力足球陰天熱高弱Yes晴天熱高弱No晴天熱高強No陰天熱正常弱Yes雨天溫暖高弱Yes晴天冷正常弱Yes雨天冷正常弱Yes雨天溫暖正常弱Yes雨天冷正常強No陰天冷正常強Yes晴天溫暖高弱No陰天溫暖高強Yes根據上面訓練數據集，采用樸素貝葉斯分類方法對下列未知樣本進行分類，并給出具體步驟，其中未知樣本為：X=（天氣=青托，溫度=溫暖，濕度=高，風力=強）答：（1）計算先驗概率P(C)統計訓練數據中每個類別出現的次數來計算先驗概率。類別為Yes的記錄數：8類別為No的記錄數：4因此：P(Yes)=8/12，P(No)=4/12（2）計算似然度P(X|C)計算每個屬性值組合在每個類別下出現的概率。對于類別Yes天氣=晴天：在Yes類別中有1次(1/8)溫度=溫暖：在Yes類別中有3次(3/8)濕度=高：在Yes類別中有3次(3/8)風力=強：在Yes類別中有1次(1/8)對于類別No天氣=晴天：在No類別中有3次(3/4)溫度=溫暖：在No類別中有1次(1/4)濕度=高：在No類別中有3次(3/4)風力=強：在No類別中有2次(2/4)（3）計算后驗概率P(C|X)P(Yes|X)∝P(天氣=晴天∣Yes)?P(溫度=溫暖,∣Yes)?P(濕度=高∣Yes)?P(風力=強∣Yes)?P(Yes)∝(1/8)?(3/8)?(3/8)?(1/8)?(8/12)P(No|X)∝P(天氣=晴天∣No)?P(溫度=溫暖,∣No)?P(濕度=高∣No)?P(風力=強∣No)?P(No)∝(3/4)?(1/4)?(3/4)?(2/4)?(4/12)（4）比較并做出決策P(Yes∣X)≈0.0117187P(No∣X)≈0.0234375未知樣本X=(天氣=晴天,溫度=溫暖,濕度=高,風力=強)應該被分類為No，即在這種條件下不應該踢球。

第6章1.下列哪種聚類算法屬于劃分聚類算法？（A）A．K均值算法B．AGNES算法C．DBSCAN算法D．譜聚類算法2.下列選項中關于K-means算法描述錯誤的是（B）。A．簇數K必須是預先設定的B．聚類結果是全部最優解C．對噪聲和異常數據敏感D．不適合非凸形簇3.（C）是一個觀測值，它與其他觀測值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機制產生的。A．邊界點B．質心C．離群點D．中心點4.請列出分類或聚類算法的幾種評估方法。答：準確率（精確率、召回率）、運行速度、魯棒性、可伸縮性、可解釋性、交叉驗證、可擴展性、自適應性5.請簡述K-means的輸入、輸出及聚類過程。答：輸入：包含??個對象的數據庫以及聚類的個數??，最小誤差??。輸出：滿足方差最小標準的??個聚類。（1）從??個數據對象中隨機選出??個對象作為初始聚類的中心。（2）將每個簇中的平均值作為度量基準，重新分配數據庫中的數據對象。（3）計算每個簇的平均值，更新平均值。（4）循環（2）、（3），直到每個簇不再發生變化或者平均誤差小于?。

第7章1.下列哪種算法用于挖掘圖數據中的凝聚子圖？（B）A．Apriori算法B．Bron-Kerbosch算法C．K均值算法D．DBSCAN算法2.以下關于時間序列數據挖掘的描述，錯誤的是（C）A.時間序列數據挖掘可以用于預測未來趨勢B.時間序列數據挖掘可以發現數據中的周期性模式C.時間序列數據挖掘只能處理線性關系的數據D.時間序列數據挖掘可以進行異常檢測3.請簡述時間序列數據的特點及其應用場景。答：（1）時間序列數據特點數據量龐大：時間序列數據通常記錄了某一現象或事件在連續時間內詳細的變化過程，這帶來了豐富的信息，但同時也增加了處理難度。時效性強：時間序列數據的價值高度依賴于其時效性，在實時監測、在線交易等場景中尤為重要。因此，要求數據處理系統具備快速處理能力以及時分析最新數據。（2）應用場景：在氣象領域，時間序列數據有助于了解氣候變化規律，為天氣預報和防災減災提供科學依據；在金融領域，投資者和市場分析師利用股票價格、匯率等時間序列數據進行市場分析和預測，制定投資策略；在交通領域，通過挖掘交通流量的時間序列數據可以更準確地預測未來的交通狀況，優化交通規劃；在醫療領域，醫生可以通過對病情發展數據的分析提高疾病預測和治療準確性。4.請簡述Spark與MapReduce相比的主要優勢。答：（1）Spark基于內存計算，減少了磁盤讀寫次數，從而顯著提高了處理速度，特別是在迭代算法和交互式查詢方面表現尤為突出。（2）Spark引入了DAG（有向無環圖）執行引擎，允許更加靈活地描述復雜的數據處理流程，不僅限于Map和Reduce操作，還可以支持更多的轉換類型如過濾、連接等。（3）Spark提供了更高層次的API接口，簡化了編程模型，使得開發人員能夠更容易地編寫高效的數據處理程序。（4）Spark支持流處理、批處理以及機器學習等多種應用場景，具有很強的通用性和靈活性。5.如何利用凝聚子圖挖掘技術來檢測社交網絡中的社區結構？答：通過凝聚子圖挖掘技術，如K-Core、K-Truss等模型，可以發現社交網絡圖中具有高度內部連接性的子圖，即社區結構。這些子圖通常代表用戶之間緊密聯系的群體，有助于理解網絡的社會結構和功能模塊。具體步驟如下：（1）使用凝聚子圖挖掘算法，如Bron-Kerbosch算法查找所有極大團，或者采用K-Core、K-Truss模型來發現網絡中的高密度子圖。（2）K-Core模型尋找每個頂點至少與k個其他頂點相連的子圖，而K-Truss則強調節點間通過共同鄰居形成的三角形連接，更能反映局部凝聚力。（3）這些子圖往往代表用戶之間關系密切的群體，通過分析這些子圖，可以揭示社交網絡內部的社會結構和功能模塊，幫助理解不同社區之間的互動模式。例如，在社交網絡分析中，這些技術可用于發現興趣小組、專業網絡內的專家群等。

第8章1.以下哪種數據可視化工具是基于Python的？（C）A．EchartsB．TableauC．MatplotlibD．PowerBI2.在數據可視化中，下列哪種圖表類型最適合用于比較不同類別之間的數據差異？（C）A．折線圖B．餅圖C．柱狀圖D．散點圖3.請列舉并簡述三種常見的數據可視化圖表類型及其適用場景。（1）折線圖：適用于顯示隨時間變化的趨勢。（2）柱狀圖：用于比較不同類別的數值大小。（3）餅圖：適合展示各部分占總體的比例關系。4.請列舉兩種可用于數據可視化的Python庫。答：常用的數據可視化庫包括

Matplotlib

和

Seaborn。Matplotlib是一個基礎繪圖庫，而Seaborn基于Matplotlib，提供了更高級的接口用于繪制統計圖形。5.請簡述數據可視化軟件Tableau的主要特點。答：Tableau是一款領先的數據可視化工具，其特點是用戶友好的界面、無需編程即可快速生成高質量的圖表、支持多種數據源連接以及具備強大的交互式分析能力。它非常適合非技術人員進行復雜的數據探索和報告制作。

第9章1.自然語言挖掘中，以下哪種技術常用于文本分類？（C）A.聚類分析B.決策樹分類C.卷積神經網絡D.基于規則的推理2.以下關于醫療大數據智能挖掘中電子病歷數據挖掘的描述，錯誤的是（D）A.命名實體識別可以識別病歷中的疾病名稱B.關系抽取可以確定病歷中疾病與癥狀之間的關系C.文本分類可以將病歷文檔分為不同的疾病類型D.問答系統可以回答關于醫療知識的所有問題3.邏輯回歸模型用于哪種類型的分析？（A）A.分類分析B.聚類分析C.關聯規則分析D.序列分析4.請解釋遙感圖像智能挖掘中