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文档简介

数据挖掘作业题目+答案

华理计算机专业选修课

第二章:

假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,

20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35.36,40,45.46,52,

70.

分别用按箱平均值和边界值平滑对以上数据进行平滑,箱的深度为3.

使用最小-最大规范化,将age值35转换到[0.0,1.0]区间

使用z-Score规范化转换age值35,其中age的标准差为12.94年。

使用小数定标规范化转换age值35.

画一个宽度为10的等宽直新图。

该数据的均值是什么?中位数是什么?

该数据的众数是什么?讨论数据的峰(即双峰,三峰等)

数据的中列数是什么?

(粗略地)找出数据的第一个四分位数(Q1)和第三个四分位数(Q3)

给出数据的五数概括

画出数据的盒图

第三章

假定数据仓库包含三个维:timedoctor和patient;两个度量:count和ciarge:其中charge是医生对病人

一次诊治的收费。

画出该数据仓库的星型模式图。

由基本方体[day,doctor,patient)开始,为列出2004年每位医生的收费总数,应当执行哪些OLAP操作。

如果每维有4层(包括all),该立方体包含多少方体(包括基本方体和顶点方体)?

第五章

数据库有4个事务。设min_sup=60%,min_conf=80%

TIDltmes_bought

T100{K,A,D,B}

T200{D,A,C,E,B}

T300(C,A,B,E)

T400{BAD}

分别使用Apriori和FP-增长算法找出频繁项集。

列出所有的强关联规则(带支持度$和置信度c),它们不下面的元规则匹配,其中,X是代表顼客的变量,

itmei是表示项的变量(例如:A、8等)

Vx€transaction,buys(X,)Abuys(X,itme2)=buy$(X,iimeJ[.?,<?]

下面的相依表会中了超级市场的事务数据。其中,卜也表示包含热狗的事务.皿(方表示“包含

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热狗的事务,hamburgers表示包含汉俄的事务,non-hamburgers表示7T包含汉堡包的事务。

hotdogsNon-hotdogs行汇总

hamburgers20005002500

Non-hamburgers100015002500

列汇总300020005000

假定发现关联规则"hotdog“hamburgers”。给定最小支持度阈值25%,最小置信度阚值50%,该关联

规则是强的么?

根据给定的数抑:,买hotdog独立〒买hamburgers么?如果开是,二者存在何种“相关”关系?

第六章

设status是类标号属性,给定一个数据元组,他在属性department.age和salary的值分别为•'Systems","26…

30”和“46K-50K”。该元组status的朴素贝叶斯分类是什么?

departmentstatusagesalary

SalesSenior31...3546K...50K

SalesJunior26...3026K...30K

SalesJunior31...3531K...35K

SystemsJunior21...2546K...50K

SystemsSenior31...3566K...70K

SystemsJunior26...3046K...50K

SystemsSenior41...4566K...70K

MarketingSenior36...4046K...50K

MarketingJunior31...3541K...45K

SecretarySenior46...5036K...40K

SecretaryJunior26...3026K...30K

给出学生的期中和期末考试成绩。

绘数据图X和Y看上去有线性关系?

使用最小二乘法,求由学生的期中成绩预测学生的期末成绩的方程式。

预测其中成绩为86分的学生的期末成绩。

X(期中考试)Y(期末考试)

7284

5063

8177

7478

9490

8675

5949

8379

6577

3352

8874

8190

第七章

假设数据挖掘的任务是将如下的八个点(用(x,y)代表位苴)聚类为三个簇。

A1(2,10),A2(2,5).A3(8,4),

B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4)

Cl(l,2),C2(4,9)距离函数是欧几里得距离。假设初始我们选择Al,B1和C1分别为每个簇的中心,

用k均值算法给出

在第一轮执行后的三个震中最后的三个簇

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