2015年澳门特别行政区数据要领深入

1、因为后序遍历栈中保留当前结点的祖先的信息,用一变量保存栈的最高栈顶指针,每当退栈时,栈顶指针高于保存最高栈顶指针的值时,则将该栈倒入辅助栈中,辅助栈始终保存最长路径长度上的结点,直至后序遍历完毕,则辅助栈中内容即为所求。

void LongestPath(BiTree bt)//求二叉树中的第一条最长路径长度

{BiTree p=bt,l[],s[]; //l, s是栈,元素是二叉树结点指针,l中保留当前最长路径中的结点

int i,top=0,tag[],longest=0;

while(p || top>0)

{ while(p) {s[++top]=p;tag[top]=0; p=p->Lc;} //沿左分枝向下

if(tag[top]==1) //当前结点的右分枝已遍历

{if(!s[top]->Lc && !s[top]->Rc) //只有到叶子结点时,才查看路径长度

if(top>longest) {for(i=1;i<=top;i++) l[i]=s[i]; longest=top; top--;}

//保留当前最长路径到l栈,记住最高栈顶指针,退栈

}

else if(top>0) {tag[top]=1; p=s[top].Rc;} //沿右子分枝向下

}//while(p!=null||top>0)

}//结束LongestPath

2、数组A和B的元素分别有序,欲将两数组合并到C数组,使C仍有序,应将A和B拷贝到C,只要注意A和B数组指针的使用,以及正确处理一数组读完数据后将另一数组余下元素复制到C中即可。

void union(int A[],B[],C[],m,n)

//整型数组A和B各有m和n个元素,前者递增有序,后者递减有序,本算法将A和B归并为递增有序的数组C。

{i=0; j=n-1; k=0;// i,j,k分别是数组A,B和C的下标,因用C描述,下标从0开始while(i=0)

if(a[i]

while(i

while(j>=0) c[k++]=b[j--];

}算法结束

4、要求二叉树按二叉链表形式存储。15分

(1)写一个建立二叉树的算法。(2)写一个判别给定的二叉树是否是完全二叉树的算法。BiTree Creat() //建立二叉树的二叉链表形式的存储结构

{ElemType x;BiTree bt;

scanf(“%d”,&x); //本题假定结点数据域为整型

if(x==0) bt=null;

else if(x>0)

{bt=(BiNode *)malloc(sizeof(BiNode));

bt->data=x; bt->lchild=creat(); bt->rchild=creat();

}

else error(“输入错误”);

return(bt);

}//结束 BiTree

int JudgeComplete(BiTree bt) //判断二叉树是否是完全二叉树,如是,返回1,否则,返

回0

{int tag=0; BiTree p=bt, Q[]; // Q是队列,元素是二叉树结点指针,容量足够大

if(p==null) return (1);

QueueInit(Q); QueueIn(Q,p); //初始化队列,根结点指针入队

while (!QueueEmpty(Q))

{p=QueueOut(Q); //出队

if (p->lchild && !tag) QueueIn(Q,p->lchild); //左子女入队

else {if (p->lchild) return 0; //前边已有结点为空,本结点不空

else tag=1; //首次出现结点为空

if (p->rchild && !tag) QueueIn(Q,p->rchild); //右子女入队

else if (p->rchild) return 0; else tag=1;

} //while

return 1; } //JudgeComplete

3、题目中要求矩阵两行元素的平均值按递增顺序排序,由于每行元素个数相等,按平均值排列与按每行元素之和排列是一个意思。所以应先求出各行元素之和,放入一维数组中,然后选择一种排序方法,对该数组进行排序,注意在排序时若有元素移动,则与之相应的行中各元素也必须做相应变动。

void Translation(float *matrix,int n)

//本算法对n×n的矩阵matrix,通过行变换,使其各行元素的平均值按递增排列。

{int i,j,k,l;

float sum,min; //sum暂存各行元素之和

float *p, *pi, *pk;

for(i=0; i

{sum=0.0; pk=matrix+i*n; //pk指向矩阵各行第1个元素.

for (j=0; j

*(p+i)=sum; //将一行元素之和存入一维数组.

}//for i

for(i=0; i

{min=*(p+i); k=i; //初始设第i行元素之和最小.

for(j=i+1;j

if(i!=k) //若最小行不是当前行,要进行交换(行元素及行元素之和)

{pk=matrix+n*k; //pk指向第k行第1个元素.

pi=matrix+n*i; //pi指向第i行第1个元素.

for(j=0;j

{sum=*(pk+j); *(pk+j)=*(pi+j); *(pi+j)=sum;}

sum=p[i]; p[i]=p[k]; p[k]=sum; //交换一维数组中元素之和.

}//if

}//for i

free(p); //释放p数组.

}// Translation

[算法分析] 算法中使用选择法排序,比较次数较多,但数据交换(移动)较少.若用其它排序方法,虽可减少比较次数,但数据移动会增多.算法时间复杂度为O(n2).

大数据挖掘常用方法

数据挖掘常用的方法 在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。

(3)聚类。聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段:第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求,各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术,因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题,它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类:第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型,其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型,以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法,以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法,但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则,而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术,指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P,如果将C看做是输入,P 看做是输出,那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

数据挖掘的方法

数据挖掘的方法有哪些? 时间:2012-11-1111:24来源:百度空间作者:温馨小筑围观:1436次 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。 2、回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 3、聚类 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 4、关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 5、特征 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV 机(论文中一般简称SVM)。它是一种監督式學習的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法? (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇,正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论,是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用,感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘(Data Mining )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,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。这个定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用;并不要求发现放之四海皆准的知识,仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解,数据、信息也是知识的表现形式,但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉,好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构化的,如文本、图形和图像数据;甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理,查询优化,决策支持和过程控制等,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。 这里所说的知识发现,不是要求发现放之四海而皆准的真理,也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式,更不是什么机器定理证明。实际上,所有发现的知识都是相对的,是有特定前提和约束条件,面向特定领域的,同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临,给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言,大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提炼其中的有效信息。千锋教育,经过多年的洗礼,在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤: 1)数据挖掘概述与数据: 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法,并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析: 讲解了数据可视化的基本方法,并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树: 讲解了分类器的基本概念与应用方法,并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器:

讲解了另外两种经典的分类器算法:基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法,如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用: 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法,如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析: 讲解了关联分析的常见算法,即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析: 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析,包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析,以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法: 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法,包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势,选择千锋教育,助力人生!

学习18大经典数据挖掘算法

学习18大经典数据挖掘算法 本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了github上了。 地址链接: https://https://www.360docs.net/doc/5815105251.html,/linyiqun/DataMiningAlgorithm 大概花了将近2个月的时间,自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结,后面都是我自己相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID3算法一样,都是数学分类算法,C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断,而C4.5采用的是增益率。 详细介绍链接:https://www.360docs.net/doc/5815105251.html,/androidlushangderen/article/details/42395865 2.CART算法。CART算法的全称是分类回归树算法,他是一个二元分类,采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策,形成决策树后之后还要进行剪枝,我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法, 详细介绍链接:https://www.360docs.net/doc/5815105251.html,/androidlushangderen/article/details/42558235 3.KNN(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据,输入一个新的测试数据点,计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况,哪个分类的类型占多数,则此测试点的分类与此相同,所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点,远的点自然就小点。 详细介绍链接:https://www.360docs.net/doc/5815105251.html,/androidlushangderen/article/details/42613011 4.Naive Bayes(朴素贝叶斯)算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法,用到了一个比较重要的贝叶斯定理,用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。 详细介绍链接:https://www.360docs.net/doc/5815105251.html,/androidlushangderen/article/details/42680161 5.SVM(支持向量机)算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法,非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。 详细介绍链接:https://www.360docs.net/doc/5815105251.html,/androidlushangderen/article/details/42780439 6.EM(期望最大化)算法。期望最大化算法,可以拆分为2个算法,1个E-Step期望化步骤,和1个M-Step最大化步骤。他是一种算法框架,在每次计算结果之后,逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。

大学数据挖掘期末考试题

:号学 题目-一 - -二 二 三四五六七八九十总成绩复核得分 阅卷教师 :名姓班 级 业专 院 学院学学科息信与学数 题试试考末期期学季春年学一320数据挖掘试卷 课程代码:C0204413课程:数据挖掘A卷 一、判断题(每题1分,10分) 1. 从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。() 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。() 3. 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。() 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward方法与组平均非常相似。() 5. DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。() 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。() 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。() 8. 对于非对称的属性,只有非零值才是重要的。() 9. K均值可以很好的处理不同密度的数据。() 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。() 二、选择题(每题2分,30分) 1. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分 离?() A. 分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ()将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值,它是一种凝聚层次聚类技术。 A. MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward方法 3. 数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最 主要是应用了()数据挖掘方法。 A分类B预测C关联规则分析D聚类 4. 关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是() A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN —般聚类所有对 象。 B. K均值使用簇的基于原型的概念,DBSCAN使用基于密度的概念。 C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D. K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5. 下列关于 Ward 'Method说法错误的是:() A. 对噪声点和离群点敏感度比较小 B. 擅长处理球状的簇 C. 对于Ward方法,两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward方法与组平均非常相似 6. 下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是:() A. 具有全局优化目标函数 B. Group Average擅长处理球状的簇 C. 可以处理不同大小簇的能力 D. Max对噪声点和离群点很敏感 7. 下列关于凝聚层次聚类的说法中,说法错误的事: () A. 一旦两个簇合并,该操作就不能撤销 B. 算法的终止条件是仅剩下一个簇 2 C. 空间复杂度为O m D. 具有全局优化目标函数 8规则{牛奶,尿布}T{啤酒}的支持度和置信度分别为:()

浅谈大数据背景下数据挖掘的方法及其应用

浅谈大数据背景下数据挖掘的方法及其应用 人类已迈入大数据时代,但很多时候我们会感到被数据淹没,却缺乏知识的困窘,并没有“得数据者得天下”的能力。因此,数据挖掘成了我们提取海量数据信息的必要窗口,本文主要探讨数据挖掘的一些算法、模型及其应用以提高大数据处理能力。 1 什么是大数据 虽然說“大数据”一词在当今时期是炙手可热,很多人都曾对大数据进行定义,但至今为止仍然没有人给出一个明确的定义。大家都认为它具备规模大、多样化、动态化、处理速度快、蕴含有价值的信息,由于其具有规模庞大的特点,我们只能通过机器从浩如烟海、杂乱无章的数据中挖掘对我们有价值的信息,实现数据为我们所用。 2 什么是数据挖掘 数据挖掘是面向事实的,利用数据挖掘工具,以客观统计分析方法挖掘出企业经营的需求信息,得到正确的销售模式、客户关系和行为策略等,有利于企业掌握正确的经营动态,增加利润并减少开支。“数据挖掘”在方法论上强调“面向数据”,由于它充分运用了自动化的数据收集技术与速度快、容量大的计算机,从而具有处理大量复杂数据库的能力。数据挖掘技术能够进一步运用统计等方法对数据进行再分析,以获得更深入的了解,并具有预测功能,可借助已有的数据预测未来。 3 數据挖掘的过程 数据挖掘的过程一般可分为三个阶段,包括数据准备、模式发现与数据挖掘结果。数据准备阶段用于为后续的模式发现提供有质量的数据。包括数据净化、数据集成、数据变换和数据归约。模式发现阶段是数据挖掘过程中的核心阶段,第一要确定挖掘任务和挖掘算法,通过对历史数据的分析,结合用户需求、数据特点等因素,得到供决策使用的各种模式与规则,从该任务的众多算法中选择合适算法进行实际挖掘,得出挖掘结果,即相应的模式。挖掘结果阶段是怎样将挖掘出来的模式与规则以一种直观、容易理解的方式呈现给用户,即可视化。 4 数据挖掘的方法及应用 4.1 关联规则 关联规则挖掘是数据挖掘的本质,它通过对规模庞大的信息进行量化处理,然后建立各类信息的联系,从而让那些看似无关的信息的关联性得以显现并为我们所用。

数据挖掘经典书籍

数据挖掘入门读物: 深入浅出数据分析这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。 数据之美一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度:易。 数学之美这本书非常棒啦,入门读起来很不错! 数据分析: SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧,因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者,看过他在Scipy会议上的演讲,实例非常强!Bad Data Handbook 很好玩的书,作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程: 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法,浅显易懂,还有可执行的Python代码。难易程度:中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了,其中有零星的数学公式,但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码,大赞!目前中科院的王斌老师(微博:王斌_ICTIR)已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高,王老师的翻译质量也很高。难易程度:中。我带的研究生入门必看数目之一! Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的,但是由于写得很简单,比较理解,又有Python 代码跟着,辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书,被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材,没有推荐Jiawei Han老师的那本书,因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度:中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法,用R实现的,可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的: Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作,啥都不说了,推荐!Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书,也是当时他在微软亚院时候的书,可见微软亚院对LTR的研究之深,贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了,研究推荐系统必须要读的书,而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号,可以免费下载,比较难懂,但是一旦读通了,graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典,其实主要是讲NLTK 这个包,但是啊,NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊! 数据挖掘机器学习教材: The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版:统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包,非常赞!可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作,强烈推荐。难易程度:难。 Machine Learning 去年出版的新书,作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作,写完之后,就去Google了,产学研结合,没有比这个更好的了。

大数据常用的算法

大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则) 在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段:第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求,各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术,因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题,它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类:第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型,其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型,以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法,以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法,但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则,而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术,指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P,如果将C看做是输入,P 看做是输出,那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的,因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有:PageRank算法,HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户,并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题,包括:用户的分类问题、网站内容时效性问题,用户在页面停留时间问题,页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天,

大数据及数据挖掘方法

山东科技大学本科毕业设计(论文) 题目大数据及数据挖掘方法 学院名称数学与系统科学学院专业班级统计学10 学生姓名周广军 学号201001051633 指导教师高井贵 二0一四年六月

大数据及数据挖掘方法 摘要 随着计算机技术的革新,互联网新媒体的快速发展,人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据,因此我们获取数据的速度和规模不断增长,大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量数据的存储、应用及挖掘已成为人们研究的重要命题。 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中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未知、但潜在有用的信息和知识过程。表现形式为:规则、概念、规律及模式等。数据挖掘是一门广义的交叉学科,从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来,从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。在数据挖掘中,数据分为训练数据、测试数据、和应用数据。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实,以测试数据作为检验和修正理论的依据,把知识应用到数据中去。 本文首先说明了大数据的概念及兴起与发展历程,然后介绍各种主流的数据分析挖掘方法。 关键词:大数据数据挖掘数据分析方法

Abstract With the development of computer technology, the rapid development of Internet and new media, people's life has entered the information era. Our everyday life is to have a large amount of data, so we get the growing data speed and scale, a large amount of data have been stored in the form of mass data storage medium.The storage, application and mining massive data has become an important proposition that people study. Data mining is stored in the database from the data warehouse, or other information in the library a lot of incomplete, noise fuzzy random data in which the extraction of implicit previously unknown, but potentially useful information and knowledge process. Manifestation: the rules, concepts, rules and patterns. Data mining is a crossed subject, database technology, artificial intelligence, statistics and other fields together to from a new point of view, from a more deep excavation in data within a novel, effective, with potentially useful and ultimately understandable patterns. In data mining, data is divided into training data, test data, and the application of data. The key to data mining is fact finding in the training data, the test data as test and modify the theory basis, the application of knowledge to the data. This paper firstly illustrates the concept and the rise and development of large data, and then introduce various mainstream data mining method. Keywords: large data data mining method of data analysis

数据挖掘经典方法

在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 1.分类 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。 分类的方法有:决策树、贝叶斯、人工神经网络。 1.1决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。 1.2贝叶斯 贝叶斯(Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯

大数据与数据挖掘有感

大数据与数据挖掘有感 随着现代信息技术的飞速发展,大数据浪潮正以浩浩荡荡、锐不可当之势向我们袭来。近三年来,全球范围内对大数据的认识得到了前所未有的提升。“大数据”将成为“改变世界的第一科学技术”,必将推动世界经济的发展。 的确,大数据时代的迅猛发展,对统计学与政府统计具有划时代的意义。对统计学而言,大数据将突破通过样本推断总体的传统方法,直接对总体进行相关分析,并更加注重结论的相关性和实时性;对政府统计工作而言,大数据是采用多种数据收集方式、整合多种数据来源的数据,是采用现代信息技术和架构高速处理及挖掘、具有高度应用价值和决策支持功能的数据、方法及其技术集成。 因此,大数据时代的到来,不仅让官方统计迎来重要的发展战略机遇期,也使其面临着前所未有的重大挑战。 一方面,计算机技术、网络技术和空间信息技术的巨大进步,为提高统计生产力提供了广阔空间。海量的非结构化、电子化数据,极大地丰富了统计数据的来源;另一方面,统计调查主体的多元化发展趋势和电子商务、电子政务、搜索引擎等领域的飞速发展,也对官方统计形成了新的挑战。 这些挑战某种程度上对世界统计和各个国家的官方统计都将产

生深刻的影响! 中国统计人清醒地认识到:如果中国统计能够把握机会、顺应潮流、奋力变革,那我们就将永立高峰、再展辉煌;而因循守旧、故步自封,则会让我们错失良机、走向式微。因此,积极主动制定大数据策略,是中国统计谋求长远发展的必然选择! 从此,在“拥抱大数据时代”这一大旗的指引下,中国统计人直面挑战,以时不我待的紧迫感不断变革思想和理念,不断迸发出新活力、开拓出大数据时代统计工作的新局面。 那么,作为与数据打交道、用数据说话的前线统计工作者,如何应对大数据时代的种种挑战对比《大数据》,结合统计工作实际,本人认为最少应该认真思考和解决好三个问题: 一是提供什么样的数据在中国,统计部门提供的数据,是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据,才能使政府决策有的放矢,人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实,就会误导政府和人民,让政府失信于人民。因此,我们一定把握好数据的生命线—质量关,确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。 二是如何高效有序地收集数据面对信息大爆炸时代海量数据,必须充分利用高科技手段,高效有序地收集整理各种数据,以满足政府和人民群众越来越广泛的信息需求。为此,我们需要建立完善数据收

数据挖掘算法

数据挖掘的10大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在 构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种監督式學習的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm

【精品】(最新)案例四数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据 进行挖掘。 1.分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为 不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。 2.回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。 它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 3.聚类 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。 它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 4.关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。 在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 5.特征 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

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