数据挖掘实战题集：150道关联与分类问题详解

数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到从大量数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策和解决问题。本资源提供了一组共150道数据挖掘习题，旨在帮助学习者深化理解并巩固数据挖掘的基本概念和技术。这些问题涵盖了数据挖掘的多个关键方面，包括但不限于： 1. 关联规则发现：第1题考察的是购物篮分析中的发现有趣现象，如啤酒和尿布之间的“偶然”关联，这是通过Apriori算法等方法识别出的频繁项集和关联规则。 2. 分类算法评价标准：第2题涉及Precision（精确率）和Recall（召回率），前者衡量预测为正例中实际为正例的比例，后者衡量实际为正例被正确预测为正例的比例，这对评估分类器性能至关重要。 3. 数据预处理：第3题中提到的数据预处理阶段，主要包括数据清洗、集成、转换（如特征选择、编码）、规约（如降维），这些都是为了提高后续分析的有效性和效率。 4. 无监督学习：第4题询问的是聚类方法，当数据没有预先标记类别时，聚类算法能够自动将数据分组到相似的簇中。 5. KDD（知识发现过程）：第5题定义了KDD，即知识发现与数据挖掘的整个流程，涵盖了数据收集、预处理、挖掘、评估和知识表示等多个环节。 6. 探索性数据分析：第6题和第7题强调了可视化和交互式技术在数据探索中的应用，这些方法用于理解数据的内在结构和规律。 7. 预测建模：第8、9题涉及到预测建模，即利用已有的数据训练模型，对未知数据进行预测或找出潜在的规律。 8. 数据预处理方法：第11题列举了数据预处理的一些常见方法，如变量代换、离散化、聚集（数据聚合）和估计遗漏值，这些都是为了提高数据质量和适用性。 9. 数据划分：第12至14题关注数据的分箱和属性类型，如等频（等深）划分和等宽划分，以及标称、序数、区间和相异属性的区别。 10. 定量属性：第15题指出，定量属性（如数值型数据）具有度量尺度，而标称和序数属性则是分类性质。 这些习题展示了数据挖掘的核心内容，对于学习者来说，通过解答这些题目，不仅可以检验自己的理论知识，还能提升实践能力，掌握数据挖掘技术在实际场景中的应用。