数据挖掘经典教材《DataMining: Concepts and Techniques》第二版答案概览

《数据挖掘：概念与技术》第二版英文教材的答案集提供了对数据挖掘基础理论和实践的深入解析。本书由 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写，两位作者是美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的教授。该书于2006年由摩根·考夫曼出版社出版，特别提示，此答案手册仅供教师参考，不得复制或分发。 本书共分为11章，涵盖了数据挖掘的核心领域： 1. **介绍**：第一章简要阐述数据挖掘的概念，包括其定义、目的和在商业分析中的应用。习题1.1要求读者明确数据挖掘的含义，并探讨它是否包括数据的清洗、模式识别、预测分析等子任务。 2. **数据预处理**：第二章讲解数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，目的是提高数据质量，为后续挖掘活动做准备。习题2.8涉及实际的数据预处理技术和方法。 3. **数据仓库与OLAP技术概览**：第三章讨论数据仓库和在线分析处理（OLAP）工具，强调其在支持决策支持系统中的作用。习题3.7涉及到如何构建和优化数据仓库以支持高效的数据查询和分析。 4. **数据立方体计算与数据概括**：第四章详细解释了数据立方体的概念及其在频繁模式挖掘中的作用，同时介绍了数据概括技术。习题4.5要求学生运用这些技术解决实际问题。 5. **频繁模式、关联规则和相关性分析**：第五章涉及Apriori算法等方法，用于发现购物篮分析中的关联规则。习题5.7涉及规则挖掘的实际应用和评估。 6. **分类与预测**：第六章讲解监督学习方法，如决策树、神经网络和支持向量机，用于预测和分类任务。习题6.17涉及模型训练和性能评估。 7. **聚类分析**：第七章探讨无监督学习中的聚类方法，如K-means和DBSCAN，以及它们在客户细分、市场分析中的应用。习题7.13测试学生对聚类算法的理解和实践。 8. **流数据、时间序列和序列数据挖掘**：第八章扩展到实时数据分析，介绍了序列模式挖掘和时间序列预测。习题8.6关注如何处理动态数据和趋势分析。 9. **图挖掘、社会网络分析及多关系数据挖掘**：第九章关注网络数据的分析，包括社区检测和异常检测。习题9.5涉及到处理复杂网络结构的挑战。 10. **对象、空间、多媒体、文本和Web数据挖掘**：第十章涵盖多种类型的数据挖掘，如图像分析、文本挖掘和Web日志挖掘。习题10.7涉及如何利用各种数据源进行综合挖掘。 11. **应用与数据挖掘趋势**：最后一章总结了数据挖掘的应用实例，并讨论当前的研究热点和发展趋势。习题11.7让学生思考未来数据挖掘可能的发展方向。 通过阅读这本书并完成这些习题，读者将对数据挖掘有深入的理解，能够熟练运用各种技术和方法来解决实际问题。