数据挖掘计算题参考答案Word文档下载推荐.doc

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X8

1

25

36+36

9+4

25+25

16+36

1+64

4+1

2

9+9

9+16

4+9

1+16

1+1

3

1+9

53

45

29

58

答案：

在第一次循环执行后的3个聚类中心：

1：

X1（2，10）

2：

X3，X4，X5，X6，X8（6，6）

3：

X2，X7（1.5，3.5）

（2）经过两次循环后，最后的3个族分别是什么？

第二次迭代：

d²

32

17

8

5

4

41

5²

+6.5²

+1.5²

6.5²

+0.5²

3.5²

+4.5²

5.5²

4.5²

0.5²

2.5²

+5.5²

X1，X8（3.5，9.5）

2：

X3，X4，X5，X6（6.5，5.25）

3：

2.数据库有4个事务。

设min_sup=60%,min_conf=80%。

TID

data

Transaction

T100

6/6/2007

K,A,D,B

T200

D,A,C,E,B

T300

6/7/2007

C,A,B,E

T400

6/10/2007

B,A,D

a.使用Apriori算法找出频繁项集，并写出具体过程。

（a）Apriori算法：

{K}1è

{A}4è

{A,B}4è

{A,B,D}3

{A}4{B}4{A,D}3

{B}4{D}3{B,D}3

{D}3

{C}2

{E}2

频繁项集为3项集{A,B,D}:

3

b.列出所有的强关联规则，使它们与下面的元规则匹配，其中，X是代表顾客的变量，是表示项的变量（例如，“A”、“B”等）：

[s,c]

所有频繁子项集有{A},{B},{D},{A,B},{A,D},{B,D}

A^B=>

Dconf=3/4=75%×

A^D=>

Bconf=3/3=100%√

B^D=>

Aconf=3/3=100%√

因此，满足条件的强关联规则有：

A^D=>

B{supp=75%,conf=100%}

B^D=>

A{supp=75%,conf=100%}

1.给定如下的数据库表：

ID

Sky

AirTemp

Humidity

Wind

Water

Forecast

Enjoysport

Sunny

Warm

Normal

Strong

Same

Yes

High

Rainy

Cold

Change

No

Cool

yes

请计算属性Sky的信息增益。

C1：

Enjoysport=yes=3

C2：

Enjoysport=no=1

I（yes,no）=-3/4log23/4-1/4log21/4=0.811

sky

C1

C2

rainy

sunny

I（sky）=1/4I（0,1）+3/4I（3,0）=0

Gain（sky）=0.811

习题:

1.以汽车保险为例:

假定训练数据库具有两个属性:

年龄和汽车类型。

年龄————序数属性

汽车类型——分类属性

类————L：

低（风险），H：

高（风险）

年龄

汽车类型

类

>

21

Maruti

L

Hyundai

H

<

Indica

使用ID3算法得到一个决策树。

2.下面是一个超市某商品连续24个月的销售数据（单位：

百万元）：

21，16，21,19,24,27,23,22,21,20,17,16,20,23,22,18,24,26,25,20,26,23,21,15,17。

请使用等深、等宽和自定义区间的方法对数据进行分箱，做出利用各种分箱方法得到的直方图。

3.数据库有4个事务。

设min_sup=60%，min_conf=80%。

使用Apriori算法找出所有的频繁项集，并针对每个频繁项集构造强关联规则，列出每个规则的支持度和置信度。

（b）Apriori算法：