数据挖掘_概念与技术_习题解答.pdf

数据挖掘是从大量数据中提取信息、发现模式和趋势的过程，它涉及诸如机器学习、统计分析、数据库系统、模式识别等多个领域。数据挖掘的核心在于从数据中发现有价值的信息，并通过统计、建模和分析技术将这些信息转换成易于理解的结构，从而帮助决策者做出更加明智的商业决策。在众多关于数据挖掘的书籍中，Kamber和Han合著的《数据挖掘：概念与技术》是该领域广为认可的经典教材之一。 在本书的习题解答中，首先定义了数据挖掘的概念，即从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程。接着，书中详细解释了数据挖掘的多种功能，包括特征化、区分、关联和相关分析、预测、聚类以及演变分析。 特征化是描述数据集特定子集的一般特性的过程。例如，在学生数据库中，特征化可以展示大学一年级计算机科学专业学生的平均成绩、课程数量等属性。区分功能则比较不同数据集的特征，如将高GPA学生和低GPA学生进行对比。关联和相关分析主要用来发现数据集中的相关关系和规则，如学生主修专业和是否拥有个人电脑之间的关联规则。预测功能利用数据模型来预测未知的数据值，例如预测一个学生的未来成绩或分类功能为未知数据项分配类别标签。聚类分析将数据分组成多个类或簇，类内对象相似度较高，类间差异较大。演变分析则关注数据随时间的变化，如销售趋势、股票价格趋势等。 为了进行有效的数据挖掘，书中列举了五种任务原语，这些原语是用户用于定义数据挖掘任务的具体参数。任务相关数据指明了挖掘处理的数据范围，包括数据库、表、数据仓库的选择。挖掘的数据类型指定执行的数据挖掘功能类型。背景知识让用户提供关于挖掘领域的额外信息，以指导发现过程并评估模式。模式兴趣度度量指定用于识别和评估模式的标准。发现模式的可视化则涉及如何展示挖掘结果，以便用户理解。 在集成数据挖掘系统与数据库或数据仓库时，书中讨论了几种集成方法，包括不耦合、松散耦合、半紧耦合和紧密耦合。不耦合方法指的是数据挖掘系统独立于数据库系统之外运行，不利用任何数据库或数据仓库的功能，导致效率低下。松散耦合方法涉及到数据挖掘系统使用数据库系统作为数据存储，但数据处理与数据库处理相对独立。半紧耦合方法则允许数据库系统参与数据挖掘的某些处理阶段。紧密耦合方法意味着数据挖掘过程被深度集成到数据库系统内部，能够充分利用数据库系统的性能优势，是最高效的方法，因而也是最流行的集成方式。 数据挖掘的目的是通过分析数据发现隐藏在信息中的模式和知识，它在商业智能、互联网搜索、推荐系统、生物信息学和许多其他领域有着广泛的应用。数据挖掘技术可以帮助企业从海量数据中提取出有价值的商业洞察，提高决策效率和精确性，进而为组织创造价值。随着大数据时代的到来，数据挖掘变得更加重要，相关的技术和应用也在不断进化和拓展。