(一、考虑表中二元分类问题的训练样本集1.整个训练样本集关于类属性的熵是多少2.关于这些训练集中a1,a2的信息增益是多少3.对于连续属性a3,计算所有可能的划分的信息增益。4.根据信息增益，a1,a2,a3哪个是最佳划分5.~6.根据分类

(完整版)数据挖掘概念课后习题答案

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集

一、解答题（满分3０分，每小题5分)1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集

数据挖掘-题库带答案1、最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡()答案：正确2、决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉()答案：错误解析：决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉3、2011年被许多国

12/13 年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案一、什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。（20分）数据挖掘是从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，

一、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的

数据仓库与数据挖掘课后习题答案-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII数据仓库与数据挖掘第一章课后习题一：填空题1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归

数据仓库与数据挖掘复习题1. 假设数据挖掘的任务是将如下的8个点（用（x,y）代表位置）聚类为3个类：X1(2,10)、X2(2,5)、X3(8,4)、X4(5,8)、X5(7,5)、X6(6,4)、X7(1,2)、X8(4,9)，距离选择

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据

数据挖掘概念与技术（原书第3版）第三章课后习题及解答习题数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。对于以上每个问题，讨论数据质量的评估如何依赖于数据的应用目的，给出例子。提出数据质量的两个其他尺度。答：数据的质量依赖于数据的

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集

第一章1．6（1）数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。例如，在某商店花费1000元以上的顾客特征的汇总描述是：年龄在40—50岁、有工作和很好的信誉等级。（2）数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进

第一章1．6（1）数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。例如，在某商店花费1000元以上的顾客特征的汇总描述是：年龄在40—50岁、有工作和很好的信誉等级。（2）数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据

习题参考答案第1章绪论1.1数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的

数据挖掘——概念概念与技术Data MiningConcepts and Techniques习题解答Jiawei Han Micheline Kamber 著范明孟晓峰译目录第1章引言1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题：1

数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。对于以上每个问题，讨论数据质量的评估如何依赖数据的应用目的，给出例子。提出数据质量的其他两个尺度。答：精确性：描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。完整性：描述数据是否存在缺失

答：(a)已知数据元组中 age 的值如下(按递增序)： 13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35,35,3