数据挖掘理论详解：实例解析与功能应用

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。