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問答題簡述離群點挖掘問題的構(gòu)成。

（1）定義在一個數(shù)據(jù)集中什么數(shù)據(jù)是不一致或者離群的數(shù)據(jù)。
（2）找出所定義的離群點的有效挖掘方法。

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1.問答題為什么要關(guān)注離群點？

參考答案：在一些應(yīng)用領(lǐng)域中，識別離群點是許多工作的基礎(chǔ)和前提。一般地，離群點可能對應(yīng)于稀有事件或異常行為，所以，離群點的挖掘會給我...

2.問答題 下表所示的相依表匯總了超級市場的事務(wù)數(shù)據(jù)。其中hot dogs指包含熱狗的事務(wù)，指不包含熱狗的事務(wù)。hamburgers指包含漢堡的事務(wù)，指不包含漢堡的事務(wù)。

假設(shè)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則是“hot dogs=>hamburgers”。給定最小支持度閾值25%和最小置信度閾值50%，這個關(guān)聯(lián)規(guī)則是強規(guī)則嗎？
計算關(guān)聯(lián)規(guī)則“hot dogs=>hamburgers”的提升度，能夠說明什么問題？購買熱狗和購買漢堡是獨立的嗎？如果不是，兩者間存在哪種相關(guān)關(guān)系？

參考答案：故這個關(guān)聯(lián)規(guī)則是強規(guī)則。
S（{hamburgers}）=2500/5000=50%
提升度=1.3...

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3.問答題分別說明利用支持度、置信度和提升度評價關(guān)聯(lián)規(guī)則的優(yōu)缺點。

參考答案：支持度
優(yōu)點：支持度高說明這條規(guī)則可能適用于數(shù)據(jù)集中的大部分事務(wù)。
缺點：若支持度閾值過高，則許多潛...

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4.問答題 一個數(shù)據(jù)庫有5個事務(wù)，如表所示。設(shè)min_sup=60%，min_conf=80%。

（a）分別用Apriori算法和FP-growth算法找出所有頻繁項集。比較兩種挖掘方法的效率。
（b）比較窮舉法和Apriori算法生成的候選項集的數(shù)量。
（c）利用（1）所找出的頻繁項集，生成所有的強關(guān)聯(lián)規(guī)則和對應(yīng)的支持度和置信度。

參考答案：（a）頻繁1-項集：M，O，K，E，Y
頻繁2-項集：{M，K}，{O，K}，{O，E}，{K，Y}，{K，E...

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5.問答題 考慮如下的頻繁3-項集：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}。
（a）根據(jù)Apriori算法的候選項集生成方法，寫出利用頻繁3-項集生成的所有候選4-項集。
（b）寫出經(jīng)過剪枝后的所有候選4-項集。

參考答案：（a）利用頻繁3-項集生成的所有候選4-項集：
{1，2，3，4}，{1，2，3，5}，{1，2，4，5}，{...

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