数据挖掘概念与技术第三版 范明、孟晓峰译 第三章习题答案
3.1 例子：相对于一个80%地址正确的数据库，市场分析人员要使用数据进行目的营销，对数据的准确性总体上还能接受；但对于销售人员来说，要利于数据进行一对一推销，对这样的数据则完全不能接受。
可信性：反映用户信赖的数据规模；
可解释性：反映数据是否容易理解。
3.2 处理元祖属性缺失值的方法：1忽略此元祖：适合于多属性缺失；2人工填写缺失值：数据量较小时；3使用一个全局变量填充缺失值：简单但不可靠；4使用属性的中心度量，如均值或中位数：对称数据分布使用均值，倾斜数据分布使用中位数；5使用与给定元祖属同一类的所有样本的属性均值或中位数：感觉打酱油的方法，这样补充不会影响数据分布；6使用最可能的值填充缺失值：最流行的方式，利用已有数据的大部分信息来预测缺失值。
3.3（1） 深度为3的箱 用箱均值光滑：
箱1：13，15，16 14，14，14
。。。 。。。
箱9：46，52，70 56，56，56
效果：这种分箱技术减少了每个属性的不同值的数量，减少了影响数据分布的噪声数据。
（2）通过聚类来检测离群点，落在簇集合之外的值被视为离群点。
（3）回归：用一个函数拟合数据来光滑数据
3.4 数据集成：合并来自多个数据库的数据。1实体识别问题：两个数据库中属性对象的匹配；2冗余和相关分析：一个属性能由另一个导出，这个属性就是冗余的。对于标称数据（只能取有限数据，如真与假），利用卡方检验冗余；对于数值数据（可以取无限数据，如自然数），使用相关系数和协方差检验。3元祖重复：两个相同的行出现；4数据值冲突的检测与处理：两个数据库同一字符代表的属性可能不同，对于实体属性值记录也可能因为编码、单位不同而导致标准差异。
3.5 对于涉及神经网络的分类算法或基于距离度量的分类和聚类，规范化特别有用。（a）：属性值的规范化范围（b）：新的一个范围；（c）一个相对于（b）更加鲁棒的范围；（d）[-1,1]。
3.6 均值 500，标准差283，均值绝对偏差240
（a）0 0.125 0.25 0.5 1
（b）-1.06 -0.71 -0.35 0.35 1.77
（c）-1.25 -0.83 -0.42 0.42 2.08
（d）j=3，故0.2 0.3 0.4 0.6 1
3.7 （a）0.39 （b）均值30，0.39 （c）0.35 （d）比较喜欢最小-最大规范化，容易集中数据，计算量小
3.8 age均值46.4，标准差 12.8 %fat均值28.8，标准差9.0
(b)相关系数=(25763.2-18*46.4*28.8)/(18*12.8*9.0)=0.82 正相关
协方差=0.82*12.8*9.0=94.46
3.9 （a）等频分箱：箱1：5，10，11，13 箱2：15，35，50，55 箱3：72，94，204，215
（b）等宽分箱：箱1：5-75 5，10，11，13，15，35，50，55，72 箱2：75-145 92 箱3：145-215 204，215
（c）直径=215-5=210故根据到0，105，210距离来分
箱1：5，10，11，13，15，35，50 箱2：55，72，92 箱3：204，215
3.10（a）逐步向前选择：由空集开始，找出原属性集中最好的属性添加到归约集中。在其后每一次迭代，将剩下属性的最好属性添加到该集合中。
（b）逐步向后删除：由整个属性集开始。在每一步中，删除还在属性集中最差的属性。
（c）逐步向前选择和逐步向后删除的组合：每一步选择一个最好的属性，并在剩余属性中删除一个最差的属性。
3.11 抽样可以用于数据归约。抽样方式：1SRSWOR：不放回，概率为1/n；2SRSWR：放回；3簇抽样：元组分组放入不同的簇中，再对这些簇简单随机抽样得到样本；4分层抽样：先分层，后简单随机抽样得到样本
3.12 ChiMerge首先将所有的连续值看做可能的分裂点，通过合并相差最小的卡方邻域的值形成区间，然后在结果区间递归地应用这一过程，直到达到给定卡方值标准。
3.13 （a）按照排好的顺序，自顶向下产生分层，第一个在顶层，最后一个在最底层。
（b）（最大值-最小值）/层数，分别产生各层的标准值，按对象距哪一层标准值距离最近，就归属那一层
（c）从小到大排序，总数/层数，每层分得的对象个数大致相同
3.14 缺失多个值的删除，少数属性污染的用属性的中位数代替的方法
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