当前位置：首页 > news >正文

【SCAU数据挖掘】数据挖掘期末总复习题库简答题及解析——中

news 来源：原创 2025/5/5 0:55:36

1.

某学校对入学的新生进行性格问卷调查(没有心理学家的参与)，根据学生对问题的回答，把学生的性格分成了8个类别。请说明该数据挖掘任务是属于分类任务还是聚类任务?为什么?并利用该例说明聚类分析和分类分析的异同点。

解答：

(a)该数据挖掘任务属于聚类任务(clustering)。

(b)该任务没有预先定义的类别标签,而是根据学生对问题的回答对学生的性格进行分类,将相似的学生划分到同一个类别中。聚类分析正是基于数据本身的特征将数据划分为不同类别，这些类别在聚类之前是未知的。

(c)

相同点：

都是数据挖掘中常用的技术，用于从数据中提取有用的信息。
都可以将数据划分为不同的组或类别。

不同点：

1. 分类是有监督学习,需要标注训练数据；聚类是无监督学习,不需要标注数据。
2. 分类的目标是学习将实例准确分配到预定义的类别; 聚类的目标是自动发现数据中的自然分组。
3. 分类适用于有明确目标类别的场景; 聚类适用于发现数据内在模式、结构的场景。
4. 分类通常使用准确率、精确率、召回率等指标评估;聚类使用簇内相似度、簇间差异度等指标评估。
5. 算法不同:分类常用决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归等；聚类常用K-Means、层次聚类、DBSCAN等。

2.

Apriori算法在数据挖掘中被广泛使用，已知有5000名球迷看奥运会，看乒乓球比赛和看篮球比赛的人数分别如下表所示：

	看乒乓球	没看乒乓球	合计（行）
看篮球	2000	1750	3750
没看篮球	1000	250	1250
合计（列）	3000	2000	5000

计算“看乒乓球—>看篮球”的支持度比例(Support)、置信度比例(Confidence)、提升度(Lift)。

解答：

支持度比例(Support)
支持度比例表示同时发生两个事件的概率。
Support("看乒乓球→看篮球") = P("看乒乓球"且"看篮球") = 2000/5000=40%

置信度比例(Confidence)
置信度比例表示已发生A事件时,B事件发生的条件概率。
Confidence("看乒乓球→看篮球") = P("看篮球"|"看乒乓球") =（2/5）/（3/5）=66.7%

提升度(Lift)
提升度用于判断两个事件是否相互依赖。如果Lift > 1,则表示两个事件之间是正相关;如果Lift < 1,则表示两个事件之间是负相关;如果Lift = 1,则表示两个事件相互独立。

Lift("看乒乓球→看篮球") = Confidence("看乒乓球→看篮球") / P("看篮球")
= (2/3) / (3750/5000)
= 1.6

提升度大于1,说明"看乒乓球"和"看篮球"两个事件之间存在正相关关系,看乒乓球的人群更倾向于看篮球比赛。

3.

认识数据
假设描述学生的信息包含以下属性：性别，籍贯，年龄。记录p，q和C1，C2的信息如下，分别求出记录和簇彼此之间的距离。
p={男，广州，18}
q={女，韶关，20}
C1={男:25，女:5；广州:20，深圳:6，韶关：4； 20}
C2={男:3，女:12；汕头:12，深圳:1，韶关：2； 24}

(a)记录与记录之间的距离

p与q间距离记录p和q之间的距离总和是1 + 1 + 2 = 4。

d(p,q)=1 + 1 + 2 = 4

性别：p是男，q是女，性别间距离是1。
籍贯：p是广州，q是韶关，籍贯间的距离是1。
年龄：p是18，q是20，年龄间的距离是2。

(b)记录与簇间距离

p与C1间距离

d(p, C1)=(1-25/30)+(1-20/30)+(20-18)=2.5

性别：p是男，C1中男性最常见（频率25/30）
籍贯：p是广州，C1中广州最常见（频率20/30）
年龄：p是18，C1中列出年龄是20，年龄距离为|18-20|=2。

依次计算距离

q与C1间距离d(q，C1)=(1-5/30)+(1-4/30)+(20-20)=51/30

p与C2间距离d(p, C2)=(1-3/15)+(1-0/15)+(24-18)=7.8

q与C2间距离d(q, c2)=(1-12/15)+(1-2/15)+(24-20)=76/15