作者： 谢邦昌 从2007年做数据挖掘到现在，经历了很多痛苦，也获得了很多快乐。因为data mining一直就是一门强调实践的技术。在学习的过程中，参加过DEKE课程的学习，阅读了很多相关的书籍，榨取过很多paper的精华，品读过一些优秀的开源数据挖掘代码，实现过一些常见的数据挖掘算法，使用过常见的数据挖掘软件。每每看
1.1 数据挖掘的发展背景数据富有但知识贫乏，数据库是知识发现的一个重要环节。推动数据挖掘发展的原因：1）超大规模的数据库出现 2）先进的计算机技术 3）对巨大量数据的快速访问 4）对这些数据挖掘相关的挖掘算法的深入研究1.2 数据挖掘的定义a)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。b)具体而言，数
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2023-12-23 20:47:03
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绪论什么是数据挖掘数据挖掘是再大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。（发现先前未知的有用模式，还可以预测未来观测结果）并非所有的信息发现都视为数据挖掘，例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面，则是信息检索。尽管如此，人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索系统的能力。数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）不可缺少的一部分。而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。KDD
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2024-01-16 16:41:49
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写在前面该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案，部分参考了第二版的英文答案，由于个人水平有限，如若存在纰漏，请在评论区批评指正。另外，由于本次编辑格式较乱，可在资源下载区下载PDF版本以便参考。第一章 引论什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： 1） 它是又一种噱头吗？ 2） 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？ 3） 我们提出了一种观点，说数
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第八章（上） 压缩前：220 × 32 × 4 = 134217728 bytes 压缩后：216 × 32 × 4 = 8388608 bytes 压缩率16 （a）当数据中有划分结构时。即存在子簇。 （b）当数据需要
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2023-12-17 11:01:06
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本文所使用的书籍为《数据挖掘导论》第一章 绪论 数据挖掘是一种技术，它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合。 1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。下面是数据库中知识发现（KDD）过程：数据预处理的目的是将未加工的输入数据转换成适合分析的形式。数据预处理设计的步骤包括融合来自多个数据源的数
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2024-07-08 15:58:59
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文章目录第五章 分类：其他技术5.1 基于规则的分类5.1.1 基于规则的分类器的工作原理5.1.2 规则的排序方案5.2 最近邻算法（KNN）无监督最近邻KDTree和BallTree类最邻近算法分类最近邻回归5.3贝叶斯分类器5.3.1 贝叶斯定理5.3.2 贝叶斯定理在分类中的应用5.3.3 朴素贝叶斯分类器5.3.4 贝叶斯误差率5.3.5贝叶斯信念网络5.3.6 贝叶斯模型代码实现5.
分类 (classification) 分类任务 就是通过学习得到一个目标函数(target function)f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。目标函数也称分类模型(classfication model).分类模型可以用于以下目的。 关键是结果是离散的。这正是区别分类与回归(regression) 的关键特征。回归是一种预测建模任务，其中目标属性y是连续的。 比如Support
。
。
1
数据仓库与数据挖掘
第一章
课后习题
一：填空题
1
)数据库中存储的都是
数据
，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计
算的数据。
2
)数据仓库中的数据分为四个级别：
早起细节级、
当前细节级、
轻度综合级、
高度综合级
。
3
)数据源是数据仓库系统的基础，
是整个系统的数据源泉，
通常包括
业务数据和历史数据。
4
)元数据是
“关于数据的数据”
。
根据元数据
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2024-08-27 11:34:42
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第4章 分类:基本概念、决策树与模型评估 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的应用。例如：根据电子邮件的标题和内容检查出垃圾邮件，根据核磁共振扫描的结果区分肿瘤是恶性的还是良性的，根据星系的形状对它们进行分析。 本章介绍分类的基本概念，讨论诸如模型的过分拟合等关键问题，并提供评估和比较分类技术性能的方法。尽管本章主要关注一种称作决策树归纳的技
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2024-10-31 17:50:54
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第1章 绪论1.1 什么是数据挖掘KDD： K nowledge D iscovery in D atabase 过程如下：Created with Raphaël 2.1.0输入数据数据预处理数据挖掘后处理信息其中，数据预处理包括如下几部分：特征选择维度归约规范化选择数据子集后处理包括如下及部分：模式过滤可视化模式表达1.2 数据挖掘要解决的问题可伸缩：着眼于数据量剧烈增长的问题高维性：对象拥有
数据挖掘导论读书笔记之绪论
数据挖掘与知识发现
输入数据：输入各种形式存储，而且能够驻留在几种的数据存储库中，活分布在多个网站上。 数据预处理：将未加工的输入数据转换成适合分析的形式。 包含：融合来自多个数据源的数据。清洗数据，以及消除噪声和反复的观測值，选择与当
目录什么是数据挖掘常见的相似度计算方法介绍决策树介绍基于规则的分类贝叶斯分类器人工神经网络介绍关联分析异常检测数据挖掘数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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。数据挖掘通常与计算机科学有关，
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2024-06-04 09:40:36
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目录第二章 数据四个重要问题数据类型属性与度量数据集的类型记录数据基于图形的数据有序数据处理非记录数据数据质量测量和数据收集问题关于应用的问题数据预处理特征创建离散化与二元化变量变换相似性和相异性的度量简单属性之间的相似度和相异度数据对象之间的相异度数据对象之间的相似度临近性度量的例子临近度计算问题选取正确的临近性度量 第二章 数据四个重要问题数据类型——决定使用何种工具和技术分析数据 数据的质
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2024-08-19 11:18:01
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# 教你实现“数据挖掘网课课后答案”
作为一名刚入行的小白，面对“数据挖掘网课课后答案”这样的任务，可能会感到困惑。其实，只要掌握了流程与工具，你就可以轻松实现。接下来，我将详细地介绍整个过程，并提供所需代码。
## 一、流程概述
在开始之前，我们首先明确实现这个任务的总体流程。下面的表格展示了整个步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|------
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第六章 （a）Se = 8/10 = 0.8 Sbd = 2/10 = 0.2 Sbde = 2/10 = 0.2（b）Cbd→e = 0.2/0.2 = 1 Ce→bd = 0.2/0.8 = 0.25（c）Se =
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2023-08-07 22:11:42
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最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第四章 （a）Gini = 1 - ( 0.5 )2 - ( 0.5 )2 = 0.5 （b） 每个结点的 Gini = 0，因此总的Gini = 0. （c） 男：Gini = 1 - ( 0.6 )2 - ( 0.4
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2023-08-14 14:24:37
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写在前面该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案，部分参考了第二版的英文答案，由于个人水平有限，如若存在纰漏，请在评论区批评指正。另外，由于本次编辑格式较乱，可在资源下载区下载PDF版本以便参考。第一章 引论什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： 1） 它是又一种噱头吗？ 2） 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？ 3） 我们提出了一种观点，说数
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2024-01-11 09:16:10
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数据挖掘是一个技术概念，而商业智能是一个非常广泛的应用概念，用于商业领域中数据的综合利用。本文就让数据分析师来解读，商业智能与数据挖掘的关系到底是怎样的。6一、商业智能与数据挖掘是什么 数据挖掘的英文是data mining，简称DM，它的作用是描述过去，预测未来，评估未来。它是商业智能(BI)的一个重要应用方向。数据挖掘是从未处理的数据中提取信息的过程，其重点是发现相关性和模式分析。它可以帮助公
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2024-09-19 18:24:58
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第2章 数据 本章讨论一些与数据相关的问题，对于数据挖掘的成本至关重要。 数据类型 数据集的不同表现在很多方面。例如，用来描述数据对象的属性可以具有不同的类型---定量的或定性的，并且数据集可能具有特定的性质，例如，某些数据集包含时间序列或彼此之间具有明显联系的对象。毫不奇怪，数据的类型决定我们应使用何种工具和技术来分析数据。此外，数据挖掘研究常常是为了适应新的应用领域和新的数据类型的需要
