大数据挖掘：实战技巧与关联规则解析

在大数据时代下，《海量数据挖掘技术及工程实践》试题集涵盖了一系列关于数据挖掘的基础概念和实践应用。该资料涵盖了数据处理的关键步骤，从数据预处理到高级挖掘任务，旨在帮助学习者理解和掌握数据挖掘的核心技术。 首先，章节1介绍了数据归约（D）的概念，这是数据挖掘过程中的一项关键步骤，用于缩小数据范围，使数据更适合挖掘算法，并确保分析结果与原始数据一致。通过数据归约，可以减少数据的复杂性和存储需求，提高算法的效率。 接着，问题2考察的是关联规则发现(A)，即识别数据中隐藏的有趣关系，如超市中的“啤酒-尿布”现象，展示了数据挖掘在发现消费者行为模式中的应用。 第3题涉及的是分类算法的评价标准，选项A的Precision（精确率）表示预测为正例的样本中实际为正例的比例，Recall（召回率）则表示实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例，这两个指标常用于评估分类器的性能。 数据预处理是挖掘过程中的基础，第4题指出集成、变换、维度规约和数值规约均属于这个阶段，目的是准备数据以便后续的模式识别和预测任务。 针对无标签数据，聚类（B）方法可以帮助识别相似的数据群组，即使没有预先定义的类别标签，也能发现数据内在的结构。 预测建模（C）是指利用已有数据建立模型，预测未知变量的值，如销售预测或客户行为预测。 第8题涉及数据划分，其中等频（等深）划分是将数据分为等数量的箱子，15会被放在第几个箱子里，需要根据具体划分方法计算。 属性类型是数据挖掘中的重要概念，标称（A）、序数（B）和区间（C）都是常见的属性类型，而相异（D）可能是对数据分布特性的描述，而非属性类型。 二元属性的分类中，非对称的二元属性（C）只关注非零值，这在某些领域如金融或社会网络分析中常见。 特征选择是优化模型性能的重要手段，包括嵌入（A）、过滤（B）、包装（C）等方法，抽样（D）虽然也是数据处理的一种，但在特征选择中通常不是标准方法。 创建新属性的方法包括特征提取（A）、特征构造（D），以及特征修改（B），但不包括简单的特征修改，可能指代更复杂的变换操作。 映射数据到新的空间的方法中，傅立叶变换（A）是一种常见的数学工具，它将信号从时间域转换到频率域，用于降维或特征提取。 最后，属性income的描述被省略，但若它是数值型数据，最大最小值（Min-Max）归一化（可能是指选项D）是一种常见的数值规约方法，通过缩放使其落入预设的区间。 通过解答这些题目，读者不仅可以测试自己的理论知识，还能深入了解数据挖掘的实际应用和技术细节。