《数据挖掘：概念与技术》英文第二版课后习题答案解析

《数据挖掘：概念与技术（英文第2版）》是一本由Jiawei Han和Micheline Kamber编著的专业教材，针对数据挖掘领域的基础理论和技术进行了深入讲解。该书是University of Illinois at Urbana-Champaign的课程配套资料，由Morgan Kaufmann出版于2006年，适用于教育机构的教学参考，非教学目的下请勿复制或分发。 本书共分为11章，涵盖了数据挖掘的核心内容，包括数据预处理、数据仓库和OLAP技术概述、数据立方体计算与数据概括、频繁模式、关联规则和相关性分析、分类和预测、聚类分析、流数据、时间序列和序列数据挖掘、图数据挖掘和社会网络分析，以及多关系数据挖掘。每章结束后都附有详细的课后习题，旨在帮助学生巩固所学知识并进行实践应用。 在第一章“Introduction”中，首先介绍了数据挖掘的基本概念，涉及的问题包括但不限于： 1. 数据挖掘的定义：数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有价值的知识和信息的过程，它涉及模式识别、预测和决策支持等多方面。它关注如何从数据中提取隐藏的规律和趋势，以支持商业智能、市场分析和科学研究。 (a) 数据挖掘的领域范围：它涵盖多个学科，如统计学、机器学习、数据库系统、人工智能等，目的是通过分析数据来解决实际问题。 (b) 数据挖掘的应用场景：可以应用于电子商务推荐系统、客户行为分析、医疗诊断、金融风险评估、社交媒体分析等多个行业。 (c) 数据挖掘的关键步骤：包括数据收集、数据清洗、数据转换、模型构建和结果解释等，每个阶段都需要专业知识和技能。 通过阅读这本书，并完成课后的习题，读者将能够深入了解数据挖掘的基础理论，掌握各种算法和工具的运用，以及如何将这些知识应用到实际项目中。无论是作为学生学习的数据科学参考资料，还是专业人士提升技能的指南，这本书都提供了丰富的学习资源。