国科大数据挖掘作业题目.pdf

根据提供的文件信息，本部分将详细阐述其中涉及的数据挖掘知识点。 ### 决策树算法与信息增益 #### 知识点一：决策树构建与信息增益计算 在数据挖掘中，决策树是一种基本的分类方法。信息增益是决策树算法中用来选择特征的一个重要概念，用于衡量给定特征对于数据集分类结果的不确定性减少的量。 - **信息增益的计算**：针对某个特征，计算在未考虑该特征前的总体数据集的熵（数据集的无序度），以及在划分该特征后各个子集的熵，二者差值即为信息增益。信息增益越大，表示该特征对分类的贡献度越高，选择该特征划分数据集的效果越好。 #### 知识点二：基于信息增益构建决策树 使用信息增益作为特征选择的标准，递归地将数据集分割成子集，最终形成一棵树形结构。在这棵树中，每个非叶节点表示某个特征，每个分支代表特征的可能取值，每个叶节点代表最终的分类结果。 ### BP神经网络（反向传播神经网络） #### 知识点一：多层前馈神经网络设计 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，包含输入层、至少一个隐藏层和输出层。设计这样的网络涉及确定网络的层数、每层的神经元数、激活函数类型等。 - **节点标注**：输入层节点应与数据特征对应，输出层节点应与分类结果相对应。节点数根据问题复杂性和数据特性来确定。 #### 知识点二：反向传播算法的权重更新 反向传播算法是BP神经网络训练的核心算法，通过前向传播与反向传播两个过程不断更新网络权重和偏置值。 - **权重更新步骤**：首先是前向传播，输入数据通过各层传递并产生输出；若输出与期望不符，则开始反向传播，根据误差对每层的权重和偏置进行调整；通过梯度下降法更新，直至网络输出满足预定精度或训练次数达到上限。 ### 朴素贝叶斯分类器 #### 知识点：朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，对每个待分类样本，计算它属于各个类别的概率，其中概率最大的类别即为预测结果。 - **分类过程**：对于样本Z，需要计算在各个特征条件下Z属于每个类别的条件概率，然后利用朴素贝叶斯假设（特征之间条件独立），计算Z属于每个类别的后验概率。选择概率最高的类别作为Z的分类结果。 ### K-means聚类算法 #### 知识点一：K-means算法流程 K-means是一种迭代算法，用于将数据集划分为K个簇。算法基于距离函数来计算样本点到簇中心的距离，并根据距离将样本点分配到最近的簇。 - **初始簇中心选择**：在本例中，选择A1、B1、C1作为初始簇中心。 - **迭代过程**：根据欧式距离计算每个点到三个中心的距离，根据最短距离原则将点分配到对应的簇。重新计算各簇新的中心点（即簇内所有点的均值位置），并重复这一过程直到中心点不再变化，完成聚类。 #### 知识点二：K-means算法结果展示 - **第一次迭代后簇中心**：算法执行一轮后，需要展示新的簇中心位置。 - **最终簇结果**：通过不断迭代直至收敛，展示最终的三个簇及其包含的点。 ### 实验部分：决策树模型构建与应用 #### 知识点一：使用C5.0算法构建决策树 C5.0是决策树算法的一种改进版本，它对信息增益比进行优化，并引入了剪枝机制来提高模型的泛化能力。 - **构建过程**：使用特定数据集（如“transactions”）构建模型，设置字段类型、目标字段方向、缺失值处理方式、专家级别和剪枝参数等，生成决策树模型。 #### 知识点二：使用决策树模型进行预测 - **预测任务**：根据已有决策树模型预测新数据集（如“rollout”）中顾客是否会购买意大利面。 - **结果提交**：提交决策树模型的图形表示、为20个顾客的预测结果、以及根据决策树确定的购买意大利面的积极预测规则。 通过上述详细知识点的阐述，我们可以了解到数据挖掘课程作业中所涉及到的主要技术和方法。这些知识点对于学生来说是非常重要的，它们不仅包括了理论知识，还包括了对理论知识的应用实践。