韩佳炜《数据挖掘概念与技术》习题详解：特征、区分、关联与预测

数据挖掘——概念与技术，是一本由韩佳炜、范明和孟晓峰翻译的著作，旨在帮助读者理解和掌握数据挖掘这一关键领域。本书的核心内容围绕数据挖掘的基本概念和技术展开，通过实际案例深入解析其重要性。 在第一章引言中，作者首先定义了数据挖掘，它是一种从大量数据中自动或半自动地发现有价值信息的过程。1.1节中，解释了数据挖掘的主要目的，强调了它在决策支持、市场分析、用户行为理解等方面的应用。数据挖掘不仅仅关注数据本身，而是通过对数据模式的深入挖掘，揭示出隐藏的规律和洞察。 特征化（Feature Extraction）是数据挖掘中的一个关键步骤，它提取出数据对象的代表性属性，如学生群体中的高GPA和课程数量等，用于构建概括性的描述。这有助于简化数据并突出其关键特征。 区分（Classification）则是通过比较目标类别与对比类别的特性，如学生的高GPA与低GPA之间的差异，来形成一个可比较的轮廓，比如高GPA学生中大部分是四年级计算机科学专业的学生，而低GPA学生则不然。 关联分析（Association Rule Mining）则专注于寻找数据集中特征之间的频繁出现和关联性，例如规则“主修计算机科学的学生有很高的可能性拥有个人电脑”，其中支持度和置信度是评估规则强度的重要指标。 分类（Classification）与预测（Prediction）虽然都涉及对未来的推测，但它们的重点不同：分类是建立模型来识别和区分数据类型，而预测更侧重于根据历史数据估计未来事件的可能性。 书中还涵盖了其他数据挖掘功能，如聚类（Clustering），它将数据对象分组成相似的群组；以及演变分析（Evolutionary Analysis），追踪数据随时间的变化趋势。这些技术在商业智能、市场趋势分析、医学研究等领域有着广泛的应用。 数据挖掘习题解答不仅提供了理论概念的阐述，还通过实例和练习帮助读者掌握数据挖掘方法和工具的使用，从而在实践中提升数据分析和决策能力。无论是初学者还是进阶者，这本书都是深入理解数据挖掘不可或缺的参考资料。