数据挖掘理论详解:实例解析与功能应用
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更新于2024-07-24
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数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有价值信息和知识的学科,通过应用一系列技术和算法来发现隐藏的模式、关联和趋势。《数据挖掘理论与技术习题解答》这本书由Jiawei Han和Micheline Kamber撰写,范明孟晓峰翻译,旨在帮助读者深入理解数据挖掘的基本概念和技术,并通过实际习题提供实践指导。
第1章的引言部分介绍了数据挖掘的核心概念,强调了它是对大量数据进行探索和理解的过程。1.1节明确了数据挖掘的定义,它涉及识别和理解数据中的结构和规律,用于支持决策制定。书中举了现实生活中的例子,如使用学生的数据挖掘特点,比如GPA和课程数量来形成特定群体的概括。
特征化(Feature Extraction)在这个过程中扮演关键角色,它通过总结目标类数据对象的共性,创建描述性特征。例如,计算机科学专业一年级学生的特征可能包括高GPA和大量选修课程。
区分(Classification)则是比较目标类对象与对照类对象的特性,以便创建可比较的描述。如通过比较高GPA和低GPA学生的特性,可以识别出两类学生在学业成就上的显著差异。
关联分析(Association Rule Mining)是发现数据集中特征之间频繁同时出现的规则,如提到的学生主修计算机科学与拥有个人电脑之间的关系。支持度和置信度是衡量规则强度的重要指标,如上述规则表明有12%的学生符合条件,且他们的个人电脑拥有率高达98%。
分类与预测虽然都属于预测范畴,但有本质区别。分类是构建模型来识别和归类数据类型,例如识别哪些学生更可能成为计算机科学专业;而预测则侧重于估计数值型数据的未来值,如预测学生的考试成绩。
最后,聚类分析(Cluster Analysis)是一种无监督学习方法,它将数据对象根据彼此的相似性进行分组,而不是基于预先知道的类别标签。例如,花瓣的相似性会被用来组织花卉种类,而非事先确定的属或科。
整个习题解答涵盖数据预处理、数据仓库与OLAP技术、数据立方体计算、频繁模式挖掘、关联分析、分类与预测、以及聚类分析等多个核心主题,提供了丰富的理论与实践内容,适合深入学习和巩固数据挖掘理论与实践技能。
2021-10-21 上传
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2023-06-19 上传
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