韩家炜《数据挖掘：概念与技术》第2版课后习题答案解析

《数据挖掘：概念与技术（第二版）》是由数据挖掘领域的权威学者韩家炜（Jiawei Han）和Micheline Kamber合著的一本经典教材，两位作者均在美国伊利诺伊大学香槟分校担任计算机科学教授。该书是学习数据挖掘的重要参考资料，特别是对于那些希望深入理解数据挖掘基础概念和技术的学生和专业人士来说，它提供了丰富的理论讲解和实践练习。 第一章“介绍”首先解释了数据挖掘的基本概念，阐述了其在现代社会中的重要性。数据挖掘不仅仅是简单的数据分析，而是通过应用统计、机器学习和人工智能等方法，从大量数据中提取出有价值的信息和知识模式。这一章将引导读者理解数据挖掘的目标——如频繁模式挖掘、关联规则、分类和预测、聚类分析等核心任务。 第二章“数据预处理”介绍了数据清洗、集成、转换和规约的过程，这些都是数据挖掘前期的关键步骤，旨在确保数据的质量和可用性。习题部分涵盖了如何处理缺失值、异常值，以及如何准备数据以适应不同的挖掘算法。 第三章讨论了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，这些工具在大规模数据存储和高效查询方面起着关键作用。学生将在此了解如何构建数据仓库以支持数据挖掘工作，并通过相关练习提升实践技能。 第四章和第五章深入探讨了频繁模式挖掘、关联规则发现以及关联和相关性分析，这些都是挖掘数据间潜在关系的基础。通过一系列习题，读者可以学习如何发现购物篮分析中的模式，以及如何评估规则的实用性和有效性。 第六章和第七章涉及分类和预测技术，包括监督学习和无监督学习方法。这些章节展示了如何利用分类器进行预测，以及如何使用聚类算法识别数据集中的自然群体。配套的习题涵盖了决策树、朴素贝叶斯和神经网络等常见模型的构建和评估。 第八章转向流数据、时间序列和序列数据的挖掘，介绍了如何处理实时或变化的数据源，以及如何捕捉其中的动态规律。针对这些非静态数据的挖掘问题，书中提供了实践性的解决方案。 第九章聚焦于图挖掘、社交网络分析和多关系数据挖掘，这是一类特殊的复杂数据结构，需要专门的算法来处理。通过解决相关的练习，读者将掌握如何分析社区结构和多模态数据之间的联系。 第十章和第十一章则探讨了对象数据、空间数据、多媒体数据、文本数据和Web数据的挖掘，展示了如何利用各种数据类型进行深入的分析。最后一章回顾了数据挖掘的应用领域及其发展趋势，鼓励读者思考数据挖掘在未来社会中的潜在影响。 《数据挖掘：概念与技术（第二版）》不仅提供了一套完整的理论框架，还提供了大量的实战练习，使得读者能够在掌握理论的同时，锻炼实际操作和解决问题的能力。