数据仓库与数据挖掘习题Word文档下载推荐.docx
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（a）列举三种流行的数据仓库建模模式。
（b）使用（a）列举的模式之一，画出上面数据仓库的模式图。
（c）由基本方体[day，doctor，patient]开始，为列出2000年每位医生的收费总数，应当执行哪些OLAP操作？
（d）为得到同样的结果，写一个SQL查询。
假定数据存放在关系数据库中，其模式如下：
fee（day，month，year，doctor，hospital，patient，count，charge）
2.4假定Big_University的数据仓库包含如下4个维student,course,semester和instructor，2个度量count和avg_grade。
在最低的概念层（例如对于给定的学生、课程、学期和教师的组合），度量avg_grade存放学生的实际成绩。
在较高的概念层，avg_grade存放给定组合的平均成绩。
（a）为数据仓库画出雪花模式图；
（b）由基本方体[student,course,semester,instructor]开始，为列出Big_University每个学生的CS课程的平均成绩，应当使用哪些OLAP操作（如由semester上卷到year）；
（c）如果每维有5层（包括all），如student<
MAJOR<
STATUS<
UNIVERSITY<
>
2.5假定数据仓库包含4个维date，spectator，location和game，2个度量count和charge。
其中charge是观众在给定的日期观看节目的付费。
观众可以是学生、成年人或老人，每类观众有不同的收费标准。
（a）画出该数据仓库的星型模式图；
（b）由基本方体[date，spectator，location，game]开始，为列出2000年学生观众在GM-Place的总付费，应当执行哪些OLAP操作？
（c）对于数据仓库，位图索引是有用的。
以该数据立方体为例，简略讨论使用位图索引结构的优点和问题。
2.6为地区气象局设计一个数据仓库。
气象局大约有1000观察点，散步在该地区的陆地、海洋，收集基本气象数据，包括每小时的气压、温度、降雨量。
所有的数据都送到中心站，那里已收集了这种数据长达十年。
你的设计应当有利于有效的查询和联机分析处理，有利于有效地导出多维空间的一般天气模式。
2.7关于数据立方体中的度量计算：
（a）根据计算数据立方体所用的聚集函数，列出度量的三种分类；
（b）对于具有三个维time，location和product的数据立方体，函数variance属于哪一类？
如果立方体被分割成一些块，描述如何计算它；
（c）假定函数是"
最高的10个销售额"
。
讨论如何在数据立方体里有效的计算该度量。
2.8假定需要在数据立方体中记录三种度量：
min，average和median。
给定的数据立方体允许递增的删除（即每次一小部分），为每种度量设计有效的计算和存储方法。
2.9数据仓库实现的流行方法是构造一个称为数据立方体的多维数据库。
不幸的是，这常常产生大的、稀疏的多维矩阵。
（a）给出一个例子，解释这种大的、稀疏的数据立方体；
（b）设计一种实现方法，可以很好的克服这种稀疏矩阵问题。
注意，需要详细解释你的数据结构，讨论空间需求量，以及如何由你的结构中检索数据；
（c）修改你在（b）的设计，处理递增的数据更新。
给出你的新设计的理由。
2.10假定数据仓库包含20个维，每个维有5级粒度。
（a）用户感兴趣的主要是4个特定的维，每维有3个上卷、下钻频繁访问的级。
你如何设计数据立方结构，有效地对此予以支持？
（b）用户时常想由一两个特定的维钻透数据立方体，到原始数据。
你如何支持这一特征？
2.11假定基本立方体有三个维A，B，C，其单元数如下：
|A|=1000000，|B|=100，|C|=1000。
假定分块将每维分成10部分。
（a）假定每维只有一层，画出完整的立方体的格。
（b）如果每个立方单元存放一个4字节的度量，若方是稠密的，所计算的立方体有多大？
（c）指出立方体中空间需求量最小的块计算次序，并对计算２－维平面所需要的内存空间计算空间量。
3．1数据的质量可以用精确性，完整性和一致性来评估。
提出两种数据质量的其他尺度。
3．2在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。
描述处理该问题的各种方法。
3．3假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：
13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70
（a）使用按箱平均值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度是3。
解释你的步骤。
评论对于给定的数据，该技术的效果
（b）你怎样确定数据中的孤立点？
（c）对于数据平滑，还有那些其他方法？
3．4讨论数据集成需要考虑的问题。
（1）模式识别：
这主要是实体识别问题
（2）冗余：
一个属性是冗余的，即它能由另一个表导出，如果属性或唯的命名不一致，也可能导致冗余，可以用相关分析来检测
（3）数据值冲突的检测与处理：
有些属性因表示比例或编码不同，会导致属性不同
3．5使用习题3。
3给出的age数据，回答以下问题：
（a）使用最小-最大规范化，将age值35转换到[0。
0，1。
0]区间
（b）使用z-score规范化转换age值35，其中age的标准差为12。
94年
（c）使用小数定标规范化转换age值35。
（d）指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。
陈述你的理由。
3．6使用流程图概述如下属性子集选择过程
（a）逐步向前选择
（b）逐步向后删除
（c）逐步向前选择和逐步向后删除的结合
3.7 使用习题3.3给出的age数据
（a）画一个宽度为10的等宽直方图。
（b）为如下每种选样技术勾画例子:
SRSWOR,SRSWR,聚类选择，分层选择。
使用长度为5的样本和层"
young"
，"
middle_aged"
和"
senior"
3.8对如下问题，使用伪代码或你喜欢用的程序设计语言，给出算法：
（a）对于分类数据，基于给定模式中属性的不同值得个数，自动产生概念分层。
（b）对于数值数据，基于等宽划分规则，自动产生概念分层。
（c）对于数值数据，基于等深划分规则，自动产生概念分层。
4.1列出和描述说明数据挖掘任务的五种原语。
4.2说明为什么概念分层在数据挖掘中是有用的。
4.3概念分层的四种主要类型是：
模式分层，集合分组分层，操作导出的分层和基于规则的分层。
a）简略定义每种类型的分层。
b）对于每种类型的分层，给出一个不在本章中出现的例子。
4.4考虑下面的由Big-University的学生数据库挖掘的关联规则major（X,"
science"
）=>
status（X,"
undergrad"
）（4.8）
假定学校的学生人数（即任务相关的元组数）为5000，其中56%的在校本科生的专业是科学，64%的学生注册本科学位课程，70%的学生主修科学。
a）计算规则（4.8）的支持度和置信度。
b）考虑下面的规则（4.9）：
major（X,"
biology"
）[17%,80%]（4.9）
假定主攻科学的学生30%专业为biology。
与规则（4.8）对比，你认为规则（4.9）新颖吗？
解释你的结论。
4.5语句可以用于挖掘特征化，区分，关联和分类规则。
为聚类的挖掘提出一个语法定义。
4.6论建立标准化的数据挖掘查询语言的重要性。
涉及这一任务的一些潜在好处和挑战是什么？
列举一些该领域的最近提议。
4.7下面的练习涉及定义概念分层的DMQL语法。
（a）典型情况，对于模式date（day,month,quarter,year），数据挖掘系统有一个预定义的概念分层。
使用DMQL提供该概念分层的定义。
（b）概念分层定义可能涉及多个关系。
例如，iterm_hierachy可以涉及两个关系item和supplier，由如下模式定义：
item（item_ID,brand,type,place_made,supplier）
supplier（name,type,headquarter_location,owner,size,assets,revenue）
5.1．对于类特征化，基于数据立方体的实现与诸如面向属性归纳的关系实现之间的主要不同是什么？
讨论哪种方法最有效，在什么条件下最有效。
5.2假定下面的表从面向属性的归纳导出
class&
nbsp;
birth---placecount
&
Cannada&
nbsp;
180
programmerothers;
120
20
Dba&
others;
80
（a）将该表转换成现实相关t-权和d-权的交叉表
（b）将类Programmer转换成（双向的）量化描述规则。
例如（birth_place（X）="
Canada"
∧...）[t:
x%,d:
y%]...∨（...）（[t:
w%,d:
z%]。
?
X,Programmer（X）
5.3讨论为什么需要解析特征化和如何进行。
比较两种归纳方法的结果：
（I）包含相关分析和（ii）不包含相关分析。
5.4对于数据离散的特征化，另外给出三个常用统计度量（未在本章说明），并讨论如何在大型数据库中有效地计算它们。
5.5假定分析数据包含属性age.数据元组的age值（以递增次序）是：
13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70
A该数据的平均值是多少？
中位数是多少?
B该数据的模是多少?
评论数据的模态性（即双模态,三模态等）.
C数据的中列数是什么
D你能找出（粗略地）数据的第一个四分位数（q1）和第三个四分位数（Q3）吗?
E给出数据的五数概括
F画出数据的盒图
G分位数-分位数图与分位数图的不同之处是什么?
5.6给定由数据库DB导出的概化关系R,假定元组的集合△DB需要从DB中删除，简要给出用于R的必要删除的增量更新过程。
5.7简要给出挖掘解析类比较的基于数据立方体的增量算法。
5.8简要给出数据立方体环境下数据离散统计度量的（ⅰ）并行和（ⅱ）分布式挖掘方法。
6．1Apriori算法使用子集支持度性质的先验知识
a）证明频繁项集的所有非空子集必须也是频繁的。
b）证明项集s的任意非空子集s`的支持度至少和s的支持度一样大。
c）给定频繁项集l和l的子集s，证明规则"
s'
=>
（l-s'
）"
的置信度不可能大于"
s=>
（l-s）"
的置信度。
其中，s'
是s的子集。
d）Apriori的一种变形将事务数据库D中的事务划分成n个不重叠的部分。
证明在D中是频繁的任何项集至少在D的一个部分中是频繁的。
6．2数据库有4个事务。
设min_sup=60%，min_conf=80%。
TIDDATEITEMS_BOUGHT
T10010/15/99{K,A,D,B}
T20010/15/99{D,A,C,E,B}
T30010/19/99{C,A,B,E}
T40010/22/99{B,A,D}
A）分别使用Apriori和FP-增长算法找出频繁项集。
比较两种挖掘过程的有效性。
B）列出所有强关联规则，他们与下面的元规则匹配，其中，X是代表顾客的变量，item时表示项的变量：
"
x∈transaction,buys（X,item1）∧buys（X,item2）=>
buys（X,item3）[s,c]
6．3在挖掘层交叉关联规则时，假定发现项集"
{IBMdesktopcomputer,printer}"
不满足最小支持度。
这一信息可以用来剪去诸如"
{IBMdesktopcomputer,b/wprinter}"
的"
后代"
项集的挖掘吗？
给出一个一般规则，解释这一信息如何用于对搜索空间剪枝。
6．4给出一个短例子，表明强关联规则中的项可能实际上是负相关的。
6．5下面的相依表汇总了超级市场的事务数据，其中，hotdogs表示包含热狗的事务，~hotdogs表示不包含热狗的事务，hamburgers表示包含汉堡包的事务，~hamburgers表示不包含汉堡包的事务。
Hotdogs~hotdogs
Hamburgers20005002500
~hamburgers100015002500
∑col300020005000
A）假定发现关联规则"
hotdogs=>
hamburgers"
给定最小支持度阈值25%，最小置信度阈值50%，该关联规则是强的吗？
B）根据给定的数据，买hotdog独立于买hamburgers吗？
如果不是，二者之间存在何种相关联系？
6．6数据库有4个事务，设min_sup=60%，min_conf=80%。
Cust_IDTIDItems_bought（以brand-item_category形式）
01T100{King'
s-Carb,Sunset-Milk,Dairyland-Cheese,best-Bread}
02T200{Best-Cheese,Dairyland-Milk,Goldenfarm-Apple,Tasty-Pie,Wonder-Bread}
01T300{Westcoast-Apple,Dairyland-Milk,Wonder-Bread,Tasty-Pie}
03T400{Wonder-Bread,Sunset-Milk,Dairyland-Cheese}
a）在item_category粒度（例如，itemi可以是"
milk"
），对于下面规则模板
"
对于最大的k，列出频繁k-项集和包含最大的k的频繁k-项集的所有强关联规则。
b）在brand-item_category粒度（例如：
item可以是"
sunset-milk"
），对于下面的规则模板：
x∈customer,buys（X,item1）∧buys（X,item2）=>
buys（X,item3）
对最大的k，列出频繁k-项集。
注意：
不打印任何规则。
6.7假定一个大型存储具有分布在4个站点的事务数据库。
每个成员数据库中的事务具有相同的格式Tj:
{i1,...,im}；
其中，Tj是事务标示符，而ik（1<
=k<
=m）是事务中购买的商品标识符。
提出一个有效的算法，挖掘全局关联规则（不考虑多层关联规则）。
可以给出你的算法的要点。
你的算法不必将所有的数据移到一个站点，并且不造成过度的网络通信开销。
6.8假定大型事务数据库DB的频繁项集已经存储。
讨论：
如果新的事务集△DB（增量地）加进，在相同的最小支持度阈值下，如何有效地挖掘（全局）关联规则？
6.9提出并给出挖掘多层关联规则的层共享挖掘方法的要点。
其中，每个项用它的层位置编码，一次初始数据库扫描收集每个概念层的每个项的计数，识别频繁和子频繁项集。
将用该方法挖掘多层关联规则与挖掘单层关联规则的花费进行比较。
6.10证明：
包含项h和其祖先h'
的项集H的支持度与项集H-h'
的支持度相同。
解释如何将它用于层交叉关联规则挖掘。
6.11提出一种挖掘混合维关联规则（多维关联规则带有重复谓词）的方法。
6.12序列模式可以用类似于关联规则挖掘的方法挖掘。
设计一个有效的算法，由事务数据库挖掘多层序列模式。
这种模式的一个例子如下：
买PC的顾客在三个月内将买Microsoft软件"
，在其上，可以下钻，发现该模式的更详细的版本，如"
买PentiumPC的顾客在三个月内将买MicrosoftOffice"
6.13商店里每种商品的价格是非负的。
商店经理只关心如下形式的规则：
一件免费商品可能触发在同一事务中$200的总购物"
陈述如何有效地挖掘这种规则。
6.14商店里每种商品的价格是非负的。
对于以下每种情况，识别它们提供的约束类型，并简略讨论如何有效地挖掘这种关联规则。
（a）至少包含一件Nintendo游戏。
（b）包含一些商品，它们的单价和小于$150。
（c）包含一件免费商品，并且其它商品的单价和至少是$200。
（d）所有商品的平均价格在$100和$500之间。
7.1简述判定树分类的主要步骤。
7.2在判定树归纳中，为什么树剪枝是有用的？
用一个单独的样本集计值剪枝的缺点是什么？
7.3为什么朴素贝叶斯分类称为"
朴素"
的？
简述朴素贝叶斯分类的主要思想。
7.4比较急切分类（如判定树、贝叶斯、神经网络）相对于懒散分类（如，k-最临近、基于案例的推理）的优缺点。
7.5通过对预测变量的变换，有些非线性回归模型可以转换成线性的。
指出如何将非线性回归方程Y=aXb转换成可以用最小平方法求解的线性回归方程。
7.6什么是推进？
陈述它为何能提高判定树归纳的准确性。
的表决，这里每个分类法的表决是其准确率的函数。
推进算法也可以扩充到连续值预测。
7.7证明准确率是灵敏性和特效性度量的函数，即证明（7.31）式。
7.8当一个数据对象可以同时属于多个类时，很难评估分类的准确率。
陈述在这种情况下，你将使用何种标准比较在相同数据上的建模的不同分类方法。
7.9给定判定树，你有选择：
（a）将判定树转换成规则，然后对结果规则剪枝，或（b）对判定树剪枝，然后将剪枝后的树转换成规则。
相对于（b），（a）的优点是什么？
7.10给定k和描述每个样本的属性数n，写一个k-最临近分类算法。
7.11下表给出课程数据库中学生的期中和期末考试成绩。
X
其中考试Y
期末考试
7284
5063
8177
7478
9490
8675
5949
8379
6577
3352
8874
8190
（a）绘数据图。
X和Y看上去具有线性联系吗？
（b）使用最小二乘法，求由学生的期中成绩预测学生的期末成绩的方程式。
（c）预测期中成绩为86分的学生的期末成绩。
7.12下表有雇员数据库的训练数据组成。
数据已概化。
对于给定的行，count表示department，status,age和salary在该行上具有给定值的元组数。
departmentStatusAgeSalarycount
salessenior31...3546K...50K30
sales&
nbsp;
junior26...3026K...30K40
salesjunior31...3531K...35K40
systemsjunior21...2546K...50K20
systemssenior31...3566K...70K5
systemsjunior26...3046K...50K3
systemssenior41...4566K...70K3
marketingsenior36...4046K...50K10
marketingjunior31...3541K...45K4
secretarysenior46...50&
36K...40K4
secretaryjunior26...3026K...30K6
设salary是类标号属性。
（a）你将如何修改ID3算法，以便考虑每个概化数据元组（即每一行）的count？
（b）使用你修改过的ID3算法，构造给定数据的判定树。
（c）给定一个数据样本，它在属性department,status和age上的值分别为"
systems"
"
junior"
20...24"
该样本的salary的朴素贝叶斯分类是什么？
（d）为给定的数据设计一个多层前馈神经网络。
标记输入和输出层节点。
（e）使用上面得到的多层前馈神经网络，给定训练实例"
（sales,senior,31...35,46K...50K）"
给出后向传播算法一次迭代后的权值。
指出你使用的初始权值和偏置以及学习率。
8.1给定年龄age的变量的如下度量值：
18，22，25，42，28，43，33，35，56，28通过如下的方法进行变量标准化：
a）计算age的平均绝对误差。
b）计算头四个值的z－score。
8.2给定两个对象，分别用元组（22，1，42，10）和（20，0，36，8
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