数据挖掘例题（数据挖掘例题解析）

本篇目录：

1、关于数据挖掘中聚类分析的题目,用一个例子表明K-均值不能找到全局最优...2、数据挖掘的最小--最大规范化实是习题3、...人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题__4、2道关于数据挖掘的题目5、关于数据挖掘的两道题,希望能详细解释,可以让一个新手听懂,答案并不...

关于数据挖掘中聚类分析的题目,用一个例子表明K-均值不能找到全局最优...

列和列之间距离大，行与行之间距离小，聚成三类的最优结果应该是每一列为一类，此时，类内方差最小。但如果初始点选成中间的三个点，聚类结果就成了每一行为一类，显然是局部最优，不是全局最优。ps：来自别人的文献上。

k均值聚类算法是：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

k平均算法属于：k-means聚类是一种矢量量化方法，最初源于信号处理，在数据挖掘中常用于聚类分析。

数据挖掘的最小--最大规范化实是习题

最小-最大规范化对原始数据进行线性变换。假定minA 和maxA 分别为属性A的最小和最大值，通过公式可以将 A 的值 v映射到区间[new_minA ，new_maxA ]中的 v’。

（1）最小-最大规范化 最小-最大规范化也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，将数值值映射到［0，1］之间。转换公式如下：其中，max为样本数据的最大值，淅沅为样本数据的最小值。min为极差。

数据在应用过程中相对比较繁杂。为了能够更好的应用数据，并以需要进行格式化的排列，以备不时之需。简称数据规范化。数据规范化处理是数据挖掘的一项基本操作。

在SciKit-Learn中的preprocessing.scale()可以直接将给定数据进行Z-Score规范化。 小数定标规范化： 通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动的位数取决于该属性数据取值的最大绝对值。

从而将其他的值都缩放在0-1的区间内，这被称为最大，最小归一化或者标准化。

小数定标规范化通过移动数据A的小数点位置进行规范化。小数点的移动位置依赖数据A的最大值。由下式计算：|max(A)|1的最小整数。

...人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题__

买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的关联规则。

关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝ —— ｛啤酒｝。

聚类问题 聚类问题不归于猜测性的问题，它首要处理的是把一群目标划分红若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的中心。所谓物以类聚，人以群分，故得名聚类。

美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现最终为商家带来了大量的利润。

关联规则挖掘：发现数据中的关联性，例如发现购买某种商品的人也喜欢购买另外一种商品等。时序分析：预测未来的趋势或周期性变化，例如预测某种商品的销售量在接下来的几个月内会有何种走势等。

步骤四，“收集数据”：收集已确定变量的数值，为最后的数据分析提供支撑。在沃尔玛销售场景中我们发现，啤酒的购买人是男人为主，尿布的购买人是男人为主。购买的时间也都是在周末。

2道关于数据挖掘的题目

1、比如你有5个集合，就拿你的第二道题来说：那么A的支持度就是60%，B是80%，C是80%，D是60%。因为一共取了五次，每次可能有ABCD中的一个或者几个，那么有几个中包含A，这就是支持度。

2、关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝ —— ｛啤酒｝。

3、数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。

4、sum = sum + number print(sum) 如何理解过拟合？过拟合和欠拟合一样，都是数据挖掘的基本概念。过拟合指的就是数据训练得太好，在实际的测试环境中可能会产生错误，所以适当的剪枝对数据挖掘算法来说也是很重要的。

关于数据挖掘的两道题,希望能详细解释,可以让一个新手听懂,答案并不...

我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。也就是说B的置信度为2/3≈67%。我们再找B到C。存在B的集合有1，2，4，5四个。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

答案：寿星产仙鹤一没路了打三个数字的谜语答案是“168”。解释：这个谜语是一个数字谜语，需要通过数字的读音来猜测答案。

原理 所谓分页显示，也就是将数据库中的结果集人为的分成一段一段的来显示，这里需要两个初始的参数： 每页多少条记录($PageSize)？ 当前是第几页($CurrentPageID)？ 现在只要再给我一个结果集，我就可以显示某段特定的结果出来。

到此，以上就是小编对于数据挖掘例题解析的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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