数据挖掘课后习题 第7章

7.2(参考答案)

1.将各个销售点的销售事务数据库中特定类型商品的销售数据通过数据预处理操作装入数据仓库,以备数据挖掘使用。

2.数据仓库中数据的维包括region,day-of-the-week,time-of-the-day,度量为销售额。

3.通过对2-D,3-D方体进行分析,利用多维挖掘方法(如构建决策树等),挖掘多维关联规则

4.通过在不同的概念分层中进行分析,结合多层关联规则挖掘方法,挖掘多层关联规则(可以与多维关联规则同时进行)

7.5(参考答案)

根据FP-growth算法,设计挖掘负相关模式集的模式增长算法;

7.7

(a)此约束是简洁的也是单调的。这一约束可以通过使用FP-growth来进行有效地挖掘:

●所有频繁的蓝光DVD电影放在频繁商品列表L的末尾

●通过全局的FP-tree的迭代挖掘产生频繁的蓝光DVD的条件模式基和FP-tree

(b)此约束是反单调的。可以通过Apriori算法进行有效地挖掘:仅仅检查那些价格之和小于$150的候选。

(c)此约束是单调的(“包含一件免费商品”是简洁的,“价格之和至少是$200”是单调的),这一约束可以通过使用FP-growth进行有效的挖掘:

●把所有频繁的免费商品放于频繁商品列表L的末尾

●通过全局FP-tree的迭代挖掘步骤,挖掘频繁的免费商品的条件模式基和FP-tree,其他的免费商品应该从这些条件模式基和FP-tree中删除。

●如果发现一个模式的商品价格和大于等于$200,在后续的迭代步骤中不需要再检查总价格是否满足条件。

●如果一个模式中的商品(或者条件模式基中的频繁商品)价格和小于$200,模式(或条件模式基)应该进行剪枝操作。

(d)此约束是不可转变的(虽然“平均价格至少为$100”和“平均价格至多为$500”都是可转变的)。此约束可以通过FP-tree进行有效地挖掘:

●所有的频繁商品按价格降序排列

●如果模式和条件基中产品的平均价格小于$100,这个模式和它的条件模式基可以被剪枝。

●如果一个模式和它的条件模式基的商品平均价格大于$500,这个模式和它的条件模式基可以被剪枝。

7.8

通过研究事务的核模式,我们发现与较短的模式相比,较长的或巨型模式有更多的核模式,巨型模式更鲁棒。所以,给定一个较小的c,巨型模式通常比短模式拥有更多的长度为c的核后代;所以,从长度为c的模式的完全集中随机抽取,选中巨型模式的核后代的可能性更大。在该完全集中,识别巨型模式的所有核后代,然后合并它们,这将产生巨型模式的更长的核后代,使我们有能力沿着巨型模式核模式树的一条通往该巨型模式的路径跳跃。因此,通过迭代步骤,巨型模式可以通过合并其核模式的真子集产生。例如,abcef(在此将其看做巨型模式)可以通过只合并它的两个核模式ab和cef产生,而不必合并它的全部核模式。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,651评论 6 501
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,468评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,931评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,218评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,234评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,198评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,084评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,926评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,341评论 1 311
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,563评论 2 333
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,731评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,430评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,036评论 3 326
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,676评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,829评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,743评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,629评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容

  • 利用回归预测数值型数据 线性回归 前面讲的都是监督学习中的分类,训练出可以判断样本类别的模型,而回归的目的是预测数...
    我偏笑_NSNirvana阅读 9,585评论 4 50
  • 这里总结了常见的几个机器学习算法:朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归、线性回归、KNN、SVM、Boosting、聚类、...
    xzhren阅读 903评论 0 6
  • 小朵多,自从你降临到这个世上以来,父亲一直想要对你说些什么,写点什么。但一直都不能静下心来,面对纷杂的工作和琐碎的...
    宜寿东木阅读 674评论 5 8
  • 爱,是一个眼神的交织! 原来,我们都是有各自的爱情。 朦胧中,我爱上你,我知道只能单纯的喜欢。我们的交往,不能越过...
    肉嘟嘟的阅读 418评论 0 0
  • 澎湃 看到的都是片断 美丽的都是画面 越刻骨的越是梦幻 越完美的越是表演 爱情终究输给时间 人生这部剧永远追不...
    蔡睬阅读 698评论 1 1