数据挖掘概念与技术(英文第2版)习题详解

《数据挖掘：概念与技术》(英文第2版)是一本由Jiawei Han和Micheline Kamber所著的专业教材，针对数据挖掘这一主题进行了深入讲解。该书主要分为十章，涵盖了数据预处理、数据仓库与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、分类与预测、聚类分析、流数据、时间序列与序列数据挖掘、图挖掘、社交网络分析、多关系数据挖掘、对象、空间、多媒体、文本和网络数据挖掘以及应用趋势等多个核心领域。 每一章末尾都有配套的课后习题和答案，如第一章介绍数据挖掘时，提出的问题包括数据挖掘的定义，要求讨论它是否包括对“模式、趋势、异常、关联”等内容的探索，以及它与统计分析、机器学习之间的区别。这些问题旨在帮助读者通过实践加深对理论知识的理解，并检验他们对数据挖掘基本概念的掌握程度。 在《数据挖掘概念与技术》的学习过程中，读者可以系统地学习数据清洗和转换、构建数据仓库、理解OLAP工具和技术、掌握数据立方体的构建和数据概括方法。此外，章节还涵盖了频繁模式算法（如Apriori）、关联规则挖掘、基于实例的学习（如KNN）以及基于模型的方法（如决策树和SVM）等分类和预测技术。 聚类分析部分介绍了层次聚类、划分聚类和基于密度的方法，这些技术对于数据的分组和理解数据内在结构至关重要。而处理实时或时间序列数据的章节则探讨了如何处理动态变化的数据集，这在许多应用场景，如金融交易、网络监控等领域尤为实用。 图挖掘和社交网络分析涉及复杂网络的研究，有助于理解节点间的关系和社区结构，而多关系数据挖掘则扩展到了处理不同类型的实体及其关系的场景。对于非结构化数据如文本和网页，该书也提供了相应的挖掘技术，如文本挖掘和Web爬虫。 最后，章节探讨了数据挖掘的应用趋势和实际案例，帮助读者理解如何将理论知识转化为实际解决方案，以及未来可能的发展方向。 通过阅读这本书并完成课后习题，读者将不仅能够掌握数据挖掘的基本概念和技术，还能提高分析和解决实际问题的能力，为他们在IT行业中取得成功打下坚实的基础。