数据挖掘入门：概念与技术习题详解

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技术，旨在帮助决策者做出更好的业务决策。《数据挖掘——概念概念与技术》这本书由Jiawei Han和Micheline Kamber撰写，范明和孟晓峰翻译，书中涵盖了数据挖掘的基础概念和技术，并通过实际例子来阐述其核心功能。 第1-2章的习题解答详细介绍了数据挖掘中的关键概念： 1. **特征化**：这是一种数据抽象过程，它概括了目标类数据对象的共同特性。例如，通过收集数据，我们可以创建一个描述所有大学计算机科学专业一年级学生的通用概况，包括他们的平均GPA和修读课程的数量。这种特征化的结果有助于识别群体的特征模式。 2. **区分**：区别于特征化，区分是将目标类对象的特性与对比类对象进行比较，以便找出显著差异。例如，通过比较具有高GPA和低GPA学生的特性，我们可以形成一种描述，如高GPA学生有75%可能是四年级计算机科学专业的，而低GPA学生的这一比例则较低。 3. **关联分析**：这是发现数据集中特征值之间频繁组合的方法，如著名的关联规则。比如，数据挖掘系统可能会找到规则“学生主修计算机科学且拥有个人电脑”的关联，即有12%的这类学生拥有个人电脑，且拥有率高达98%。这种规则可以用于预测特定行为或商品的购买习惯。 4. **分类与预测**：分类是构建模型来识别和区分不同的数据类型或概念，如将电子邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件；预测则是利用模型预测数值型数据，如销售额预测。两者虽然都属于预测工具，但分类侧重于类别预测，而预测更关注数值预测。 5. **聚类分析**：这是一种无监督学习方法，它将数据对象根据相似性分为不同的组（簇）。聚类后，每个簇代表一个对象类别，有助于数据的组织和理解，如市场细分或用户群体划分。聚类也常用于形成层次结构，将类似事件归类在一起。 6. **演化分析**（或趋势分析）：关注随时间变化的对象行为模式或趋势，即使数据包含时间序列信息。例如，分析股票价格历史数据，以识别价格走势的规律或预测未来的变动。 通过解决这些习题，读者可以深入理解数据挖掘的基本操作和应用场景，以及如何运用这些技术在实际业务场景中提取有价值的信息，支持决策制定。