數(shù)據(jù)挖掘課后習(xí)題答案第1章1、數(shù)據(jù)采集旨在找到可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集，主要包括哪三種技術(shù)？（A）A．?dāng)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)生成B．?dāng)?shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理C．?dāng)?shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、機(jī)器翻譯D．?dāng)?shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)合成2、以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)標(biāo)注——基于眾包技術(shù)中提到的質(zhì)量控制方法？（C）A．使用多個(gè)工人重復(fù)標(biāo)注同一示例B．進(jìn)行多數(shù)投票C．手動(dòng)標(biāo)注每一條實(shí)例D．有效地向工作人員提供如何執(zhí)行標(biāo)簽的說(shuō)明3.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的含義及其應(yīng)用場(chǎng)景。答：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取未知、隱含的且潛在有用的信息和模式的計(jì)算技術(shù)，主要應(yīng)用場(chǎng)景包括：金融風(fēng)險(xiǎn)控制、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、醫(yī)學(xué)診斷和電子商務(wù)等領(lǐng)域。4.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)。答：1）分類(lèi)與預(yù)測(cè)：分類(lèi)是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)特征將數(shù)據(jù)項(xiàng)劃分到預(yù)先定義的類(lèi)別中。2）聚類(lèi)分析：聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)項(xiàng)按照其相似性進(jìn)行分組的過(guò)程。3）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣關(guān)系。4）序列模式挖掘：序列模式挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的時(shí)間序列關(guān)系的過(guò)程。5）異常檢測(cè)：異常檢測(cè)是數(shù)據(jù)挖掘中用于發(fā)現(xiàn)與大多數(shù)數(shù)據(jù)項(xiàng)顯著不同的數(shù)據(jù)項(xiàng)的過(guò)程。5.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟。答：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、模式評(píng)估、可視化、決策支持。6.請(qǐng)列舉數(shù)據(jù)采集的主要方式。答：數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)生成

第2章1.關(guān)于數(shù)據(jù)歸約，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（C）A.數(shù)據(jù)歸約可以減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間B.數(shù)據(jù)歸約可以提高數(shù)據(jù)挖掘算法的效率C.數(shù)據(jù)歸約一定會(huì)導(dǎo)致信息丟失D.數(shù)據(jù)歸約是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要步驟2.在數(shù)據(jù)挖掘之前為什么要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。答：現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)很“臟”，具有以下特性：(1)不完整的:缺少屬性值,感興趣的屬性缺少屬性值,或僅包含聚集數(shù)據(jù)(2)含噪聲的:包含錯(cuò)誤或存在孤立點(diǎn)(3)不一致的:在名稱(chēng)或代碼之間存在著差異數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)可以改進(jìn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而有助于提高其后的挖掘過(guò)程的精度和性能。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)集成可能會(huì)遇到的挑戰(zhàn)。答：數(shù)據(jù)集成是指將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，其主要挑戰(zhàn)包括：實(shí)體識(shí)別問(wèn)題（例如，不同數(shù)據(jù)源中同一實(shí)體可能有不同的標(biāo)識(shí)符）、冗余與重復(fù)數(shù)據(jù)（例如，多個(gè)數(shù)據(jù)源可能包含相同的數(shù)據(jù)項(xiàng)）、數(shù)據(jù)值沖突（例如，同一個(gè)屬性在不同數(shù)據(jù)源中有不同的數(shù)值）。這些問(wèn)題可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果的偏差或錯(cuò)誤。4.現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)在某些屬性上常常存在缺失值，請(qǐng)簡(jiǎn)述處理該問(wèn)題的各種方法。答：（1）丟棄整條數(shù)據(jù)記錄：直接刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)記錄。僅適用于缺失值比例非常小或者缺失信息至關(guān)重要的情況。如果缺失值的比例較大或者缺失并非完全隨機(jī)，則可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差并丟失大量有用的信息。因此，在采用此方法前需要謹(jǐn)慎評(píng)估。（2）人工填充缺失值：依賴(lài)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)來(lái)手動(dòng)填補(bǔ)缺失值。例如，如果某項(xiàng)醫(yī)療數(shù)據(jù)中患者的某些檢查結(jié)果缺失，醫(yī)生可以根據(jù)患者其他健康信息、病史等進(jìn)行合理推測(cè)并補(bǔ)充缺失值。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠基于深入的理解做出較為準(zhǔn)確的估計(jì)，但缺點(diǎn)是耗時(shí)且難以規(guī)?；幚泶笠?guī)模數(shù)據(jù)集。（3）自動(dòng)化填充缺失值：自動(dòng)化填充是指使用算法或統(tǒng)計(jì)方法自動(dòng)估算并填充缺失值。常見(jiàn)的方式包括：均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充、回歸填充、多重插補(bǔ)、K近鄰法。選擇哪種方法取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、缺失值的類(lèi)型以及具體的應(yīng)用場(chǎng)景。正確處理缺失值對(duì)于提高數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量至關(guān)重要。

第3章1、下面列出的條目中，哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征？（C）A．?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集成多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源C．?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的D．?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是反映歷史變化的2、下面的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)操作中，哪項(xiàng)不是多維數(shù)據(jù)模型上的OLAP操作？（B）A．上卷B．選擇C．下鉆D．旋轉(zhuǎn)3、以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式中，中心是一個(gè)事實(shí)表，周?chē)鷩@著多個(gè)維度表？（C）A.雪花模式B.事實(shí)星座模式C.星形模式D.以上都不是4、請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義，并列舉利用維表和事實(shí)表處理多維數(shù)據(jù)模型的幾種常用模式。答：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種語(yǔ)義一致性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是決策支持?jǐn)?shù)據(jù)模型的物理實(shí)現(xiàn)，此外還存儲(chǔ)了企業(yè)用于決策的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的常用模式包括星型模式、雪花模式、事實(shí)星座模式。5、請(qǐng)列舉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的四個(gè)特征及常見(jiàn)的OLAP操作。答：（1）特征：面向主題、集成的、時(shí)變的、非易失的（2）OLAP操作：上卷、下鉆、切片、切塊、旋轉(zhuǎn)6、請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要區(qū)別。答：1）面向?qū)ο螅簲?shù)據(jù)庫(kù)主要面向在線(xiàn)事務(wù)處理，它專(zhuān)注于支持日常的業(yè)務(wù)操作，如數(shù)據(jù)的增、刪、改、查等；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則面向在線(xiàn)分析處理，它的主要任務(wù)是支持決策制定和數(shù)據(jù)分析，提供歷史數(shù)據(jù)的查詢(xún)、匯總和分析功能。2）用戶(hù)角色：數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶(hù)主要是數(shù)據(jù)庫(kù)管理員和開(kāi)發(fā)人員，他們負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和維護(hù)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶(hù)主要包括企業(yè)主管、業(yè)務(wù)分析師、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)等，他們利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)分析和決策支持。3）功能定位：數(shù)據(jù)庫(kù)用于處理日常的業(yè)務(wù)操作，強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性和事務(wù)處理能力；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于支持長(zhǎng)期信息需求，注重?cái)?shù)據(jù)分析和決策支持功能。4）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)庫(kù)通常存儲(chǔ)當(dāng)前的、最新的數(shù)據(jù)，著重于短期數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)歷史的、跨時(shí)間維度的數(shù)據(jù)，用于長(zhǎng)期分析和決策支持。5）用戶(hù)規(guī)模：數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶(hù)數(shù)量通常較大，可能從數(shù)百到數(shù)億不等，適用于廣泛的業(yè)務(wù)場(chǎng)景；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶(hù)數(shù)量相對(duì)較少，一般在數(shù)百到數(shù)千之間，主要面向企業(yè)內(nèi)部的決策者和分析人員。6）設(shè)計(jì)規(guī)模：數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)規(guī)模通常在GB到TB級(jí)別；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)由于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)規(guī)模通常大于TB級(jí)別。

第4章1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一般步驟不包括以下哪項(xiàng)？（B）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.模型訓(xùn)練C.產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集D.生成規(guī)則2.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度計(jì)數(shù)是指（A）A.項(xiàng)集在所有事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)B.項(xiàng)集在部分事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)C.項(xiàng)集在頻繁事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)D.項(xiàng)集在非頻繁事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘設(shè)置較高的最小支持度閾值時(shí)，可能遇到什么問(wèn)題？（A）A．忽略了稀疏但可能重要的模式B．發(fā)現(xiàn)更多的頻繁項(xiàng)集C．計(jì)算時(shí)間顯著增加D．提高了規(guī)則的置信度4.請(qǐng)簡(jiǎn)述FP-Growth算法相比Apriori算法的優(yōu)勢(shì)。答：只掃描兩次數(shù)據(jù)庫(kù)，不產(chǎn)生候選集，壓縮存儲(chǔ)、效率高。5.假設(shè)最小支持度=60%，最小置信度=80%，根據(jù)下表計(jì)算購(gòu)買(mǎi)行為的相關(guān)信息：（1）計(jì)算2-項(xiàng)集{O,K}的支持度；（2）列出所有頻繁項(xiàng)集；（3）規(guī)則{K,E}→Y是否成立。交易號(hào)（TID）商品（Items）1M,O,N,K,E,Y2D,O,N,K,E,Y3M,A,K,E4M,U,C,K,Y5C,O,K,I,E答：（1）support({O,K})=3/5=0.6（2）{{M},{O},{K},{E},{Y},{MK},{OK},{OE},{KE},{KY},{OKE}}（3）confidence({K,E}=>Y)=support({K,E}U{Y})/support({K,E})=2/4=0.5

第5章1.數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)任務(wù)與回歸任務(wù)的主要區(qū)別是什么？（B）A.分類(lèi)任務(wù)的輸出是連續(xù)的，回歸任務(wù)的輸出是離散的。B.分類(lèi)任務(wù)的輸出是離散的，回歸任務(wù)的輸出是連續(xù)的。C.分類(lèi)和回歸任務(wù)的輸出都是連續(xù)的。D.分類(lèi)和回歸任務(wù)的輸出都是離散的。2.在決策樹(shù)分類(lèi)中，以下哪種度量標(biāo)準(zhǔn)用于選擇最優(yōu)特征進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分裂？（B）A.方差B.信息增益C.熵D.支持度3.支持向量機(jī)（SVM）在解決非線(xiàn)性可分問(wèn)題時(shí)，通常使用哪種技術(shù)？（B）A.決策樹(shù)B.核函數(shù)C.聚類(lèi)D.貝葉斯定理4.簡(jiǎn)述決策樹(shù)定義及其構(gòu)建方法。答：決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)方法，具體構(gòu)建方法包括：選擇最優(yōu)特征、樹(shù)的生長(zhǎng)、剪枝。5.請(qǐng)簡(jiǎn)述支持向量機(jī)的分類(lèi)原理、構(gòu)建方法。答：支持向量機(jī)的分類(lèi)原理是通過(guò)將數(shù)據(jù)映射到高維空間中，選擇一個(gè)最優(yōu)的分割超平面，使不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分別處于超平面兩側(cè)，從而實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。其構(gòu)建方法包括：選擇核函數(shù)、訓(xùn)練模型、預(yù)測(cè)分類(lèi)等。6.下表提供了一個(gè)關(guān)于是否要踢球的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合，包含天氣、溫度、濕度、風(fēng)力這四個(gè)屬性，其類(lèi)別屬性為踢球，包含兩個(gè)不同的取值{yes，no}。天氣溫度濕度風(fēng)力足球陰天熱高弱Yes晴天熱高弱No晴天熱高強(qiáng)No陰天熱正常弱Yes雨天溫暖高弱Yes晴天冷正常弱Yes雨天冷正常弱Yes雨天溫暖正常弱Yes雨天冷正常強(qiáng)No陰天冷正常強(qiáng)Yes晴天溫暖高弱No陰天溫暖高強(qiáng)Yes根據(jù)上面訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，采用樸素貝葉斯分類(lèi)方法對(duì)下列未知樣本進(jìn)行分類(lèi)，并給出具體步驟，其中未知樣本為：X=（天氣=青托，溫度=溫暖，濕度=高，風(fēng)力=強(qiáng)）答：（1）計(jì)算先驗(yàn)概率P(C)統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中每個(gè)類(lèi)別出現(xiàn)的次數(shù)來(lái)計(jì)算先驗(yàn)概率。類(lèi)別為Yes的記錄數(shù)：8類(lèi)別為No的記錄數(shù)：4因此：P(Yes)=8/12，P(No)=4/12（2）計(jì)算似然度P(X|C)計(jì)算每個(gè)屬性值組合在每個(gè)類(lèi)別下出現(xiàn)的概率。對(duì)于類(lèi)別Yes天氣=晴天：在Yes類(lèi)別中有1次(1/8)溫度=溫暖：在Yes類(lèi)別中有3次(3/8)濕度=高：在Yes類(lèi)別中有3次(3/8)風(fēng)力=強(qiáng)：在Yes類(lèi)別中有1次(1/8)對(duì)于類(lèi)別No天氣=晴天：在No類(lèi)別中有3次(3/4)溫度=溫暖：在No類(lèi)別中有1次(1/4)濕度=高：在No類(lèi)別中有3次(3/4)風(fēng)力=強(qiáng)：在No類(lèi)別中有2次(2/4)（3）計(jì)算后驗(yàn)概率P(C|X)P(Yes|X)∝P(天氣=晴天∣Yes)?P(溫度=溫暖,∣Yes)?P(濕度=高∣Yes)?P(風(fēng)力=強(qiáng)∣Yes)?P(Yes)∝(1/8)?(3/8)?(3/8)?(1/8)?(8/12)P(No|X)∝P(天氣=晴天∣No)?P(溫度=溫暖,∣No)?P(濕度=高∣No)?P(風(fēng)力=強(qiáng)∣No)?P(No)∝(3/4)?(1/4)?(3/4)?(2/4)?(4/12)（4）比較并做出決策P(Yes∣X)≈0.0117187P(No∣X)≈0.0234375未知樣本X=(天氣=晴天,溫度=溫暖,濕度=高,風(fēng)力=強(qiáng))應(yīng)該被分類(lèi)為No，即在這種條件下不應(yīng)該踢球。

第6章1.下列哪種聚類(lèi)算法屬于劃分聚類(lèi)算法？（A）A．K均值算法B．AGNES算法C．DBSCAN算法D．譜聚類(lèi)算法2.下列選項(xiàng)中關(guān)于K-means算法描述錯(cuò)誤的是（B）。A．簇?cái)?shù)K必須是預(yù)先設(shè)定的B．聚類(lèi)結(jié)果是全部最優(yōu)解C．對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)敏感D．不適合非凸形簇3.（C）是一個(gè)觀(guān)測(cè)值，它與其他觀(guān)測(cè)值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。A．邊界點(diǎn)B．質(zhì)心C．離群點(diǎn)D．中心點(diǎn)4.請(qǐng)列出分類(lèi)或聚類(lèi)算法的幾種評(píng)估方法。答：準(zhǔn)確率（精確率、召回率）、運(yùn)行速度、魯棒性、可伸縮性、可解釋性、交叉驗(yàn)證、可擴(kuò)展性、自適應(yīng)性5.請(qǐng)簡(jiǎn)述K-means的輸入、輸出及聚類(lèi)過(guò)程。答：輸入：包含??個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)以及聚類(lèi)的個(gè)數(shù)??，最小誤差??。輸出：滿(mǎn)足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的??個(gè)聚類(lèi)。（1）從??個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象中隨機(jī)選出??個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)的中心。（2）將每個(gè)簇中的平均值作為度量基準(zhǔn)，重新分配數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)象。（3）計(jì)算每個(gè)簇的平均值，更新平均值。（4）循環(huán)（2）、（3），直到每個(gè)簇不再發(fā)生變化或者平均誤差小于?。

第7章1.下列哪種算法用于挖掘圖數(shù)據(jù)中的凝聚子圖？（B）A．Apriori算法B．Bron-Kerbosch算法C．K均值算法D．DBSCAN算法2.以下關(guān)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的描述，錯(cuò)誤的是（C）A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘可以用于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的周期性模式C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘只能處理線(xiàn)性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘可以進(jìn)行異常檢測(cè)3.請(qǐng)簡(jiǎn)述時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及其應(yīng)用場(chǎng)景。答：（1）時(shí)間序列數(shù)據(jù)特點(diǎn)數(shù)據(jù)量龐大：時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常記錄了某一現(xiàn)象或事件在連續(xù)時(shí)間內(nèi)詳細(xì)的變化過(guò)程，這帶來(lái)了豐富的信息，但同時(shí)也增加了處理難度。時(shí)效性強(qiáng)：時(shí)間序列數(shù)據(jù)的價(jià)值高度依賴(lài)于其時(shí)效性，在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、在線(xiàn)交易等場(chǎng)景中尤為重要。因此，要求數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)具備快速處理能力以及時(shí)分析最新數(shù)據(jù)。（2）應(yīng)用場(chǎng)景：在氣象領(lǐng)域，時(shí)間序列數(shù)據(jù)有助于了解氣候變化規(guī)律，為天氣預(yù)報(bào)和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)；在金融領(lǐng)域，投資者和市場(chǎng)分析師利用股票價(jià)格、匯率等時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)，制定投資策略；在交通領(lǐng)域，通過(guò)挖掘交通流量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的交通狀況，優(yōu)化交通規(guī)劃；在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生可以通過(guò)對(duì)病情發(fā)展數(shù)據(jù)的分析提高疾病預(yù)測(cè)和治療準(zhǔn)確性。4.請(qǐng)簡(jiǎn)述Spark與MapReduce相比的主要優(yōu)勢(shì)。答：（1）Spark基于內(nèi)存計(jì)算，減少了磁盤(pán)讀寫(xiě)次數(shù)，從而顯著提高了處理速度，特別是在迭代算法和交互式查詢(xún)方面表現(xiàn)尤為突出。（2）Spark引入了DAG（有向無(wú)環(huán)圖）執(zhí)行引擎，允許更加靈活地描述復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程，不僅限于Map和Reduce操作，還可以支持更多的轉(zhuǎn)換類(lèi)型如過(guò)濾、連接等。（3）Spark提供了更高層次的API接口，簡(jiǎn)化了編程模型，使得開(kāi)發(fā)人員能夠更容易地編寫(xiě)高效的數(shù)據(jù)處理程序。（4）Spark支持流處理、批處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等多種應(yīng)用場(chǎng)景，具有很強(qiáng)的通用性和靈活性。5.如何利用凝聚子圖挖掘技術(shù)來(lái)檢測(cè)社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)？答：通過(guò)凝聚子圖挖掘技術(shù)，如K-Core、K-Truss等模型，可以發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)圖中具有高度內(nèi)部連接性的子圖，即社區(qū)結(jié)構(gòu)。這些子圖通常代表用戶(hù)之間緊密聯(lián)系的群體，有助于理解網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)結(jié)構(gòu)和功能模塊。具體步驟如下：（1）使用凝聚子圖挖掘算法，如Bron-Kerbosch算法查找所有極大團(tuán)，或者采用K-Core、K-Truss模型來(lái)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的高密度子圖。（2）K-Core模型尋找每個(gè)頂點(diǎn)至少與k個(gè)其他頂點(diǎn)相連的子圖，而K-Truss則強(qiáng)調(diào)節(jié)點(diǎn)間通過(guò)共同鄰居形成的三角形連接，更能反映局部凝聚力。（3）這些子圖往往代表用戶(hù)之間關(guān)系密切的群體，通過(guò)分析這些子圖，可以揭示社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的社會(huì)結(jié)構(gòu)和功能模塊，幫助理解不同社區(qū)之間的互動(dòng)模式。例如，在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，這些技術(shù)可用于發(fā)現(xiàn)興趣小組、專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的專(zhuān)家群等。

第8章1.以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具是基于Python的？（C）A．EchartsB．TableauC．MatplotlibD．PowerBI2.在數(shù)據(jù)可視化中，下列哪種圖表類(lèi)型最適合用于比較不同類(lèi)別之間的數(shù)據(jù)差異？（C）A．折線(xiàn)圖B．餅圖C．柱狀圖D．散點(diǎn)圖3.請(qǐng)列舉并簡(jiǎn)述三種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化圖表類(lèi)型及其適用場(chǎng)景。（1）折線(xiàn)圖：適用于顯示隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。（2）柱狀圖：用于比較不同類(lèi)別的數(shù)值大小。（3）餅圖：適合展示各部分占總體的比例關(guān)系。4.請(qǐng)列舉兩種可用于數(shù)據(jù)可視化的Python庫(kù)。答：常用的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)包括

Matplotlib

和

Seaborn。Matplotlib是一個(gè)基礎(chǔ)繪圖庫(kù)，而Seaborn基于Matplotlib，提供了更高級(jí)的接口用于繪制統(tǒng)計(jì)圖形。5.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化軟件Tableau的主要特點(diǎn)。答：Tableau是一款領(lǐng)先的數(shù)據(jù)可視化工具，其特點(diǎn)是用戶(hù)友好的界面、無(wú)需編程即可快速生成高質(zhì)量的圖表、支持多種數(shù)據(jù)源連接以及具備強(qiáng)大的交互式分析能力。它非常適合非技術(shù)人員進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)探索和報(bào)告制作。

第9章1.自然語(yǔ)言挖掘中，以下哪種技術(shù)常用于文本分類(lèi)？（C）A.聚類(lèi)分析B.決策樹(shù)分類(lèi)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.基于規(guī)則的推理2.以下關(guān)于醫(yī)療大數(shù)據(jù)智能挖掘中電子病歷數(shù)據(jù)挖掘的描述，錯(cuò)誤的是（D）A.命名實(shí)體識(shí)別可以識(shí)別病歷中的疾病名稱(chēng)B.關(guān)系抽取可以確定病歷中疾病與癥狀之間的關(guān)系C.文本分類(lèi)可以將病歷文檔分為不同的疾病類(lèi)型D.問(wèn)答系統(tǒng)可以回答關(guān)于醫(yī)療知識(shí)的所有問(wèn)題3.邏輯回歸模型用于哪種類(lèi)型的分析？（A）A.分類(lèi)分析B.聚類(lèi)分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析D.序列分析4.請(qǐng)解釋遙感圖像智能挖掘中