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1、ch11.讨论下列每项活动是否是数据挖掘任务：（fgh是）(a) 根据性别划分公司的顾客。(b) 根据可赢利性划分公司的顾客。(c) 计算公司的总销售额。(d) 按学生的标识号对学生数据库排序。(e) 预测掷一对骰子的结果。(f) 使用历史记录预测某公司未来的股票价格。(g) 监视病人心率的异常变化。(h) 监视地震活动的地震波。(i) 提取声波的频率。2.（ch1）数据挖掘可以在很多数据源上进行，如关系数据库，空间数据库，多媒体数据库，文本数据库等。3.(ch1)数据挖掘一定可以得到有趣的强关联规则。4.（ch1）为了提高挖掘质量，通常要进行
2、数据预处理，包括数据清理、集成、选择、变换等。5.(ch5){发烧，上呼吸道感染}是（2）项集6.企业要建立预测模型，需准备建模数据集，以下四条描述建模数据集正确的是(B)。A数据越多越好B尽可能多的适合的数据C数据越少越好D以上三条都正确7.数据挖掘算法以(D)形式来组织数据。A行B列C记录D表格Ch28.（ch2）假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70，求：1）使用按箱平均
3、值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度是3。解释你的步骤。2）使用按箱边界值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度是3。解释你的步骤。7、P983.4（ch3）假定大学的数据仓库包含4个维{student学生、course课程、semester学期、instructor教师}，2个度量count和avg_grade。在最低的概念层（例如对于给定的学生、课程、学期和教师组合），度量avg_grade存放学生的实际成绩。为数据仓库画出雪花模式图8、P983.5（ch3）假定数据仓库包含4个维date,spectator,location和game，2个度量count和charge。
4、其中，change是观众在给定的日期观看节目的付费。观众可以是学生、成年人或老人，每类观众有不同的收费标准。画出该数据仓库的星形模式图10、（ch5）数据库有4个事物。设min_sup=60%,min_conf=80%TID日期购买的物品T10099/10/15{K,A,D,B}T20099/10/15{D,A,C,E,B}T30099/10/19{C,A,B,E}T40099/10/22{B,A,D}a)使用Apriori算法找出最大得频繁项集b)列出所有强关联规则（带支持度s和置信度c）11.（参P229）假定希望分析爱喝咖啡和爱喝茶得人之间得关系。收集一组人关于
5、饮料偏爱的信息，汇总如下：咖啡不喝咖啡汇总茶15050200不喝茶650150800汇总8002001000若支持度和置信度阈值分别为10%，50%，评估关联规则{茶}——>{咖啡}。（负相关）12.（ch5,参P224）有如下事务数据集。试挖掘频繁项集。(最小支持度为2)TID项1{a,b}2{bcd}3{acde}4{ade}5{abc}6{abcd}7{a}8{abc}9{abd}10{bce}结果：后缀频繁项集e{e},{de},{ade},{ce},{ae}d{d},{cd},{bcd},{acd},{bd},{abd},{ad}c{c},{bc},{abc
6、}{ac}b{b}{ab}a{a}13.（ch5,参P256,17）假定有一个购物篮数据集，包含100个事务和20个项。如果项a的支持度为25%，项b得支持度为90%,且项集{ab}得支持度为20%。令最小支持度阈值和最小置信度阈值分别为10%和60%。1）计算关联{a}——>{b}的置信度。根据置信度度量，这条规则是有趣的么？（这条规则是否是强关联规则？）(80%,是)2）{a}——>{b}是否有趣？（负相关，无趣）11.求出下表的强关联规则（ch5）IDP1P2P3P41breadcheesebutterwater2watermilkbreadnoodle3ora
7、ngenoodlemeatbeer4fishsoftdrinkfrozenmealbread12、（ch6）下表给出某门课程若干学生期中和期末考试成绩期中725081749486598365338881期末846377789075497977527490绘数据图。X和Y看上去具有线性联系吗？13.（ch6）下表是对是否购买计算机的调查表，请根据ID3算法画出是否购买计算机的决策树。计数年龄收入学生信誉归类：买计算机？64青高否良不买64青高否优不买128中高否良买60老中否良买64老低是良买64老低是优不买64中低是优买128青中否良不买64青低是良
