### 数据挖掘课后习题详解知识点
#### 一、引言
数据挖掘是一门综合性较强的学科，它结合了计算机科学、统计学与机器学习等多个领域的理论和技术，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。本章节主要介绍了数据挖掘的基本概念，并通过一系列课后习题帮助学生加深对这些概念的理解。
#### 二、数据挖掘任务分析
根据题目中的描述，我们可以将给出的任务分为两类：不是数据挖掘任务的活动和属于数据挖掘任务的活动。
1. **不是数据挖掘任务的活动**
- **按性别划分公司客户**：这是一个简单的数据库查询操作。
- **按盈利能力划分公司客户**：虽然这涉及到会计计算，但本质上是应用一个阈值来筛选客户。预测新客户的盈利能力则属于数据挖掘范畴。
- **计算公司的总销售额**：这是基本的会计计算，不属于数据挖掘。
- **按学号排序学生数据库**：这也是一个简单的数据库查询操作。
2. **属于数据挖掘任务的活动**
- **预测投掷一对公平骰子的结果**：尽管这不是典型的数据挖掘问题，但如果骰子不公平，需要从数据中估计每个面出现的概率，则这个问题可以归类为数据挖掘问题。
- **利用历史记录预测公司股票价格**：这是典型的预测建模问题，可以通过回归等方法实现。
- **监测病人的心率异常**：建立正常心率模型并检测异常行为，这属于异常检测领域。
#### 三、数据挖掘的核心概念
接下来，我们详细探讨数据挖掘的一些核心概念及其应用场景：
1. **分类(Classification)**
- **基本概念与决策树**: 分类是数据挖掘中最常见的任务之一，其目标是根据已有的训练数据集建立一个分类模型，用于预测新的未知数据的类别。决策树是一种直观且易于理解的分类模型，它可以表示为一棵树形结构，其中每个内部节点代表一个特征或属性上的测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点代表一个类别。
- **替代技术**: 除了决策树外，还有许多其他分类技术，如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes)、K近邻(KNN)等。
2. **关联分析(Association Analysis)**
- **基本概念与算法**: 关联分析主要用于发现事物之间的联系规则，如“购买了A商品的人有70%的可能性也会购买B商品”。Apriori算法是最早也是最经典的关联规则挖掘算法之一。
- **高级概念**: 在基础关联分析的基础上，还发展出了许多更高级的技术，如基于频繁模式的增长(FPGrowth)算法、最大模式(Max-Patterns)等。
3. **聚类分析(Cluster Analysis)**
- **基本概念与算法**: 聚类分析的目标是将相似的对象归类到同一个簇中。常用的聚类算法包括K均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical Clustering)等。
- **附加问题与算法**: 除了基本的聚类方法外，还有一些针对特定场景的改进算法，如DBSCAN、OPTICS等，它们能够处理非球形簇、不同密度区域等问题。
4. **异常检测(Anomaly Detection)**
- 异常检测是指在数据集中识别那些不符合预期的行为或模式。它在金融欺诈检测、网络安全监控等领域有着广泛的应用。
数据挖掘涵盖了多个方面的重要技术和方法，通过对这些技术的学习和实践，可以帮助我们在海量数据中发现有价值的信息和知识。
