《數據挖掘》課程作業(yè)答案

1、浙江大學遠程教育學院《數據挖掘》課程作業(yè)答案第一章引言一、填空題（1）數據清理，數據集成，數據選擇，數據變換，數據挖掘，模式評估，知識表示（2）算法的效率、可擴展性和并行處理（3）統(tǒng)計學、數據庫技術和機器學習（4）一些與數據的一般行為或模型不一致的孤立數據二、簡答題（1）什么是數據挖掘？答：數據挖掘指的是從大量的數據中挖掘出那些令人感興趣的、有用的、隱含的、先前未知的和可能有用的模式或知識。（2）一個典型的數據挖掘系統(tǒng)應該包括哪些組成部

2、分？答：一個典型的數據挖掘系統(tǒng)應該包括以下部分：數據庫、數據倉庫或其他信息庫數據庫或數據倉庫服務器知識庫數據挖掘引擎模式評估模塊圖形用戶界面二、單選題（1）C；（2）C；三、簡答題（1）什么是基于像素的可視化技術？它有什么缺點？答：對于一個m維數據集，基于像素的可視化技術在屏幕上創(chuàng)建m個窗口，每維一個。記錄的m個維值映射到這些窗口對應位置上的m個像素。像素的顏色反映對應的值?；谙袼氐目梢暬夹g的缺點：難以呈現多維空間的數據分布，不顯示

3、數據子空間中是否存在稠密區(qū)域。（2）對稱的和不對稱的二元屬性有什么區(qū)別？答：對稱的二元屬性指變量的兩個狀態(tài)具有同等價值或相同權重；而不對稱的二元屬性中，變量的兩個狀態(tài)的重要性是不同的。對稱的二元屬性可以使用簡單匹配系數評估它們的相異度；不對稱的二元屬性使用Jaccard系數評估它們的相異度。第三章數據預處理一、填空題（1）數據清理、數據集成、數據變換、數據規(guī)約（2）沿概念分層向上概化（3）有損壓縮，無損壓縮（4）線性回歸方法，多元回歸，