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数据挖掘课后题（数据挖掘课后题答案第八章）

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。

情上讲我们同所有善良的人一样也是希望人性是善的。但是历史、现实和理性都告诉我们，人性是恶的！这是一个事实，我们只有正视这个事实，才有可能扬善避恶。（时间到）。

数据挖掘课后题（数据挖掘课后题答案第八章）

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，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。

这是一个的例子数据挖掘领域称为预测模型。我们可以使用回归建模，尽管在许多领域的研究者开发了各种各样的技术来预测时间吗系列。（g）监测病人的心率异常。是的。我们可以建立一个模型，心脏的正常行为率和不同寻常的心行为发生时发出警报。这将涉及到数据挖掘的区域称为异常检测。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。作者简介：Jiawei Han（韩家炜）伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。

当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。

数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。

1、在数据挖掘的瑰宝库中，K-means（k-均值）算法以其简单易懂、高效实用的特点，成为众多数据科学家的首选工具。本文将深入探讨K-means的基石，包括其背后的基本概念、工作原理，以及如何通过Python实现并应用到实际场景中。让我们一起揭开这个聚类算法的神秘面纱。

2、在数据挖掘的世界里，K 均值聚类算法如同一把精准的雕刻刀，切割出数据中的隐藏模式。它基于每个类别的质心或中心点，将连续空间的数据划分为 K 个紧密的集群，每个簇代表一个独特的数据群体。

3、k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

4、K均值聚类，这个看似简单的数据科学工具，实则蕴含着强大的数据挖掘能力。它是一种基于硬划分的聚类方法，旨在将数据样本划分为k个紧密且互不重叠的类别，每个样本的选择目标是使其与所属类别中心的距离达到最小化。这样的分类方式，让K均值聚类在众多聚类算法中独树一帜。

5、通过K-均值聚类算法，可以将给定的数据{2，3，5，7，10}分成两组，其中一组为{2，3，5，7}，另一组为{10}。需要注意的是，K-均值聚类算法是一种启发式算法，其结果可能会受到初始聚类中心的选择和迭代次数的影响，因此在实际应用中需要综合考虑多个因素进行调整和优化。

6、k均值聚类算法的过程包括确定聚类数目K、初始化质心、分配数据点到最近的质心、迭代更新质心和分配数据点、输出结果。确定聚类数目K 确定要聚类的数目，即要形成的簇的数量。这个数目通常需要根据实际问题和数据的特性来确定。可通过肘部法则、轮廓系数等方法来确定最佳的簇数量。