第7章 数据处理与分析一、单选题1、下面描述错误的是：（ ）A. 数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析B.广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。C.数据挖掘就是指狭义的数据分析D. 数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程2、下面描述错误的是：（ ）A. 数据挖掘的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论B. 数据挖掘的
填空题欧几里得距离（欧氏距离）例题：测试样本，属性为：[1,0,2]，训练样本，属性为：[2,0,2]，求测试样本到训练样本的欧氏距离。答案：1公式参考余弦相似度例题：x=[3,2,0,5,0,0,0,2,0,0],y=[1,0,0,0,0,0,0,1,0,2],求两者之间的夹角余弦相似度答案：0.31公式参考简单匹配系数例题：x=[0,1,1,0,0],y=[1,1,0,0,1],求两者之间的简
转载
2023-09-18 16:23:18
51阅读
文章目录一、数据处理1.准备数据2.数据探索3.数据清洗（1）缺失值处理（2）异常值处理（3）数据偏差的处理（4）数据标准化（5）特征选择（6）构建训练集和测试集二、数据建模1.分类问题（KNN、决策树、随机森林、SVM等）2.聚类问题3.回归问题 一、数据处理1.准备数据原始的数据本身也存在着各种各样的问题 如不够准确、格式多样、部分特征缺失、标准不统一、特殊数据、错误数据等需要你掌握一些数据
转载
2023-08-28 14:52:57
0阅读
一、操作说明： 根据第一题我们在这里使用Class10中的sheet6“成绩详情”，讨论一下不同成绩之间的关系。我们首先对数据进行处理，去掉SID，五级制等级，综合成绩和证书发放四个列，这里用到了数据集成。剩下的有五个列，我们不用全部讨论，我们使用数据规约，进行主成分分析，对进行分析后的列再次处理。最后先进行k-means聚类分析，在进行根据距离函数进行的聚类分析，得到最终结果。 二、代码# 加载
一、引言1.数据中的知识发现包括哪几个步骤？数据源—（数据整合）—整理过的数据—（筛选与预处理）—准备好的数据—（选择函数、算法，进行数据挖掘）—模型—（数据评估）—专业知识2.数据挖掘应用目标检测、文本分类、语音识别、数据建模、自动驾驶、用户自定义学习、疾病故障自检二、学习的可行性1.Hoeffding不等式2.用Hoeffding不等式说明学习可行性三、数据和数据预处理1.有哪四种不同的属性类
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
转载
2023-08-11 17:27:26
397阅读
1.在SQL Server 2008中，具有系统管理员权限的服务器角色是39sysadmin2.数据挖掘作为知识发现的过程，一般由三个主要阶段组成:数据准备、数据挖掘、结果的解释和评估 答疑:【答案】数据挖掘 【解析】数据挖掘作为知识发现的过程，一般由三个主要阶段组成:数据准备、数据挖掘、结果的解释和评估。3.UML中各种图的关系UML提供了分析师，设计师和程序员之间在软件设计时的通用语言。UML
2006年的ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining) 上，评选出了数据挖掘领域的十大算法，分别是1，C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。
数据挖掘应用目前在国内的基本结论是“大企业成功案例少，中小企业需求小”。但是对于市场来说，如果不是真的“没有人买”所以“没有人卖”，那一定是创新的机会所在。个人的判断是，一个数据库只要有几十万以上记录，就有数据挖掘的价值。 搜集以下案例，希望有一定的启发和学习价值。 1. 哪些商品放在一起比较好卖? 这是沃尔玛的经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖
# 大数据数据挖掘填空题及答案的实现指南
在这个快速发展的互联网时代，数据挖掘成为了一个非常热门的领域。本文将为刚入行的小白开发者介绍如何实现“大数据数据挖掘填空题及答案”的项目。我们将逐步展示整个流程，提供每个步骤的代码示例，并附上相关注释，帮助你更好地理解。
## 项目流程概览
首先，让我们看看整个项目的工作流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。分类算法 分类
C4.5是在ID3算法的基础上发展而来的，是对ID3算法的一种优化。其采用信息增益率作为选择分裂属性的标准，而ID3是以信息增益为标准。这是根本的不同之处，也是优化所在。C4.5相对于ID3的改进包括：①通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足； ②能够处理连续型数据，克服了ID3算法只能处理离散型数据的不足；③在构造决策
一、数据挖掘及算法定义数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类
转载
2021-03-06 11:08:00
160阅读
1.C4.5算法2. k 均值聚类算法3.支持向量机4. Apriori 关联算法5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization6、PageRank 算法7、AdaBoost 迭代算法8、kNN 算法9、朴素贝叶斯算法10、CART 分类算法。 补充：11.随机森林 12.维度降低算法13.渐变增强和AdaBoost1.C4.5算法C4.5是做什么的？
数据挖掘十大经典算法一、 C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据挖掘定义及用途1.定义：2.用途：二、决策树1.理论知识（1）概念（2）算法一般过程（C4.5为例）2.小结三、关联规则1.概述2.关联分析3.小结四、聚类分析（K-means）1.K-means算法（K-均值算法）2.小结五、数据库中的知识发现（KDD）1.KDD过程2.KDD应用六、评估技术1.数据集划分2.
转载
2023-06-15 15:21:07
236阅读
算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。1.KNN算法KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K
转载
2023-07-04 11:21:16
79阅读
数据挖掘对聚类分析的要求可扩展性：大多数来自于机器学习和统计学领域的聚类算法在处理百条数据时表现出高效率 处理不同数据类型的能力：数字型、二元型、分类型、标称型、比率标度型等等 发现任意形状的能力：基于距离的聚类往往发现的是球形的聚类，现实中的聚类是任意形状的 用于决定输入参数的领域知识最小化：对于高维数据，参数很难决定，聚类的质量也很难控制。 处理噪声数据的能力：对空缺值、孤立点、数据噪声不敏感
简述面向属性归纳的基本思想，并说明什么时候使用属性删除，什么时候使用属性概化。 答：面向属性归纳的基本思想是： 首先使用关系数据库查询收集任务相关的数据；然后通过考察任务相关数据中每个属性的不同值的个数，进行概化（通过属性删除或者属性概化）。聚集通过合并相等的广义元组，并累计他们相应的计数值进行。这压缩了概化后的数据集合。结果广义关系可以映射到不同形式，如图表或规则，提供用户。使用属性删除的情况：
转载
2023-08-11 17:27:07
225阅读
1 数据挖掘数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程2 机器学习 与 数据挖掘与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下：机器学习这个词应该更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，
转载
2023-09-10 15:33:57
106阅读
