数据挖掘概念与技术：习题解答解析

"本资料为计算机专业的数据挖掘作业答案，涵盖了数据挖掘的基本概念和技术，包括特征化、区分、关联分析、预测、聚类和演变分析等关键知识点。由Jiawei Han、Micheline Kamber撰写，并由范明、孟晓峰翻译。" 在数据挖掘领域，理解并掌握这些基本概念是至关重要的： 1. **特征化（Characterization）**：特征化是通过对目标类数据的概括来提取其主要特性。比如，在教育领域，特征化可能涉及总结计算机科学专业一年级学生的特点，如他们的平均GPA和最多选修课程的数量。 2. **区分（Discrimination）**：区分是对比目标类和对比类对象的一般特性，找出差异。比如，高GPA和低GPA学生的对比，可以揭示两类学生的区别，如高GPA学生中75%是四年级计算机科学专业的学生，而低GPA学生中只有65%不是。 3. **关联分析（Association Analysis）**：关联分析旨在发现共同频繁出现的特征组合，形成关联规则。一个例子是，通过数据挖掘发现，12%的计算机科学专业学生拥有个人电脑，且这一群体中有98%的人拥有个人电脑。 4. **分类（Classification）与预测（Prediction）**：分类是构建模型来描述和区分数据类别，而预测则是预测缺失或无效的数值数据。分类用于预测目标数据的类别标签，预测则常用于预测数字型数据的缺失值。 5. **聚类分析（Clustering）**：聚类不依赖于预知的类标签，而是基于对象间的相似性进行分组。聚类形成的簇可以看作是对象类，有助于组织数据和发现潜在的结构。 6. **演变分析（Evolution Analysis）**：演变分析关注随时间变化的对象的模式或趋势。它适用于时间序列数据，用于揭示对象行为的动态变化。 了解和熟练运用这些数据挖掘技术，对于分析大量数据、发现隐藏模式、做出决策和预测未来趋势至关重要。在实际应用中，数据挖掘广泛应用于市场分析、客户细分、风险评估、网络流量预测等多个领域。通过深入理解和实践这些概念，可以提升数据驱动的决策能力，为业务提供有价值的洞察。