数据挖掘导论课后习题答案-第一章

Introduction

  1. Discuss whether or not each of the following activities is adata mining
    task.

    (a) Dividing the customers of a company according to their gender.
    No. This is a simple database query.
    (b) Dividing the customers of a company according to their prof-
    itability.
    No. This is an accounting calculation, followed by the applica-
    tion of a threshold. However, predicting the pro?tability of a new
    customer would be data mining.
    (c)Computing the total sales of a company.
    No. Again, this is simple accounting.
    (d) Sorting a student database based on student identi?cation num-
    bers.
    No. Again, this is a simple database query.
    (e) Predicting the outcomes of tossing a (fair) pair of dice.
    No. Since the die is fair, this is a probability calculation. If the
    die were not fair, and we needed to estimate the probabilities of
    each outcome from the data, then this is
### 数据挖掘导论第一章课后习题解答 以下是关于数据挖掘主要挑战的部分解析,特别是针对流/传感器数据分析、时空数据分析以及生物信息学等领域的内容: 在诸如流/传感器数据分析、时空数据分析或生物信息学等特定应用领域中,数据挖掘面临着多重挑战。这些领域的一个显著特点是可能存在多源数据的情况。当存在多源数据时,如何有效地对其进行整合成为一大难[^1]。此外,对于多源数据的预处理也颇具难度,因为不同来源的数据可能相互影响,从而增加了清洗和标准化过程的复杂度。 另一个重要挑战在于对复杂对象进行高效挖掘的能力不足。这类复杂对象通常具有高维度特征或者非结构化特性,因此传统的数据挖掘算法难以直接适用。为了应对上述挑战,研究者们正在探索新的方法和技术来改进现有模型的表现力及其适应能力。 尽管未找到具体《数据挖掘导论第一章完整的课后习题答案PDF文档链接,但可以参考类似教材如《数据挖掘概念与技术(原书第三版)》的相关章节内容作为辅助理解材料。 ```python # 示例代码展示了一个简单的数据集成逻辑 def integrate_data(source_a, source_b): """ 将两个不同的数据源进行初步整合 参数: source_a (list): 来自第一个数据源的信息列表 source_b (dict): 来自第二个数据源的关键字映射表 返回值: dict: 合并后的统一表示形式 """ result = {} for item in source_a: key = extract_key(item) # 假设定义了提取键的方法 value = transform_value(item) # 转换函数假设已实现 if key in source_b and validate(key, value, source_b[key]): result[key] = combine(value, source_b[key]) # 组合操作 return result ``` 以上代码片段展示了如何通过编程手段解决部分由多源数据带来的问之一——即如何将来自不同类型存储格式下的记录合理关联起来以便后续分析使用。
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