"数据挖掘概念与技术第三版习题答案及实例分析"

数据挖掘是一种利用各种技术和方法来发现大量数据中潜在模式、关系和规律的过程。在《数据挖掘概念与技术》第三版部分习题答案中，对数据挖掘的相关概念和技术进行了深入的探讨，并提供了对一些重要问题的解答。其中，有关数据仓库和数据库的区别与相似之处的讨论，以及对数据挖掘功能的定义和现实生活中的例子的描述，为读者提供了全面而系统的知识。 首先，在数据仓库和数据库的区别方面，数据仓库被定义为面向主题的、集成的、不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策；而数据库则是由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。数据仓库通过表组织数据，采用 ER 数据模型。相似的地方在于它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。这样的区别与相似之处可以帮助读者更好地理解数据挖掘中的数据来源和基本概念。 其次，在对数据挖掘功能的定义及现实生活中的例子的描述中，特性化被定义为目的类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特性可以被提取，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特性涉及作为一种高的年级平均成绩（GPA：Grade point average）的信息，尚有所修的课程的最大数量。区分是将目的类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA的学生的一般特性可被用来与具有低GPA的一般特性比较。最终的描述也许是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA的学生则是其他专业或其他年级的学生。这些定义和现实生活中的例子的描述，使读者能够更清楚地理解数据挖掘功能的基本概念和应用场景。 综上所述，《数据挖掘概念与技术》第三版部分习题答案中的内容提供了关于数据仓库和数据库的区别与相似之处的解释，以及对数据挖掘功能的定义和现实生活中的例子的描述。这些内容有助于读者对数据挖掘的相关概念和技术有更加深入的理解，为他们在实际应用中更好地运用数据挖掘提供了有力的支持。因此，该部分习题答案对于数据挖掘的学习和研究具有重要的参考价值。