资源简介

中小学教育资源及组卷应用平台
《关联分析》作业：
一、选择题
1. 在关联规则挖掘中，以下哪个算法是用于发现频繁项集的？
A. Apriori
B. Kmeans
C. PCA
D. SVM
答案：A
解析：选项A正确。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中频繁出现的项集。Kmeans是一种聚类算法，PCA是降维技术，SVM是支持向量机，它们与关联规则挖掘无直接关系。
2. 在关联规则中，“支持度”是指：
A. 规则的置信度
B. 规则的强度
C. 项集在数据集中出现的频率
D. 项集的支持度和置信度的乘积
答案：C
解析：选项C正确。支持度是指某个项集（如商品组合）在所有交易记录中出现的频率。它衡量了项集在数据集中的重要性或流行程度。
3. 在关联规则挖掘中，如果一个规则的支持度很低，这通常意味着：
A. 这个规则非常可靠
B. 这个规则适用于所有情况
C. 这个规则可能不太重要或不常见
D. 这个规则的置信度很高
答案：C
解析：选项C正确。如果一个规则的支持度很低，说明这个规则对应的项集在数据集中出现的频率较低，因此这个规则可能不太重要或不常见。
4. 在关联规则挖掘中，“提升度”大于1表示：
A. 规则是负相关的
B. 规则是正相关的
C. 规则是无关的
D. 规则的置信度等于支持度
答案：B
解析：选项B正确。提升度（Lift）是度量关联规则质量的一个指标。当提升度大于1时，表示规则是正相关的，即前件的出现会增加后件出现的概率；当提升度小于1时，表示规则是负相关的；当提升度等于1时，表示规则是独立的。
5. 在关联规则挖掘中，以下哪个参数不是用来设置算法的最小支持度阈值的？
A. min_support
B. support
C. confidence
D. threshold
答案：C
解析：选项C正确。min_support、support和threshold都可以用来设置算法的最小支持度阈值，以控制发现的频繁项集的数量。而confidence是用来设置规则置信度的阈值，与支持度无直接关系。
二、填空题
6. 在关联规则挖掘中，________用于衡量规则的可靠性。
答案：置信度
解析：置信度（Confidence）是衡量关联规则可靠性的一个重要指标。它表示在前件出现的情况下，后件也出现的概率。
7. 在关联规则挖掘中，________用于度量项集在事务数据库中出现的频率。
答案：支持度
解析：支持度（Support）是度量项集在事务数据库中出现的频率的一个指标。它反映了项集在数据集中的流行程度或重要性。
8. 在关联规则挖掘中，________用于度量规则的提升程度或有用性。
答案：提升度
解析：提升度（Lift）是度量关联规则提升程度或有用性的一个指标。它比较了规则的实际置信度与期望置信度之间的差异。
9. 在关联规则挖掘中，如果一个规则的________为1，则表示该规则是独立的。
答案：提升度
解析：当提升度等于1时，表示规则的前件和后件之间是独立的，即前件的出现不会增加后件出现的概率。
10. 在关联规则挖掘中，________算法通过迭代的方式寻找频繁项集。
答案：Apriori
解析：Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过迭代的方式寻找频繁项集，并基于这些频繁项集生成关联规则。
11. 在关联规则挖掘中，________用于控制发现的频繁项集的数量。
答案：最小支持度
解析：最小支持度（min_support）是一个阈值参数，用于控制发现的频繁项集的数量。只有当项集的支持度大于或等于这个阈值时，才会被认为是频繁项集。
12. 在关联规则挖掘中，________用于控制生成的规则数量。
答案：最小置信度
解析：最小置信度（min_confidence）是一个阈值参数，用于控制生成的规则数量。只有当规则的置信度大于或等于这个阈值时，才会被认为是有效的关联规则。
简答题
1. 什么是数据关联分析？
数据关联分析是一种统计技术，用于发现大量数据集中的有趣关系。这些关系可以是两个或多个变量之间的相关性、因果关系或其他形式的关联。
2. 常见的数据关联分析方法有哪些？
常见的数据关联分析方法包括相关系数分析（如皮尔逊相关系数）、协方差矩阵、主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）等。
3. 什么是皮尔逊相关系数？
皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。其值介于1和1之间，其中1表示完全正相关，1表示完全负相关，0表示无相关性。
4. 什么是协方差矩阵？
协方差矩阵是一个对称矩阵，用于表示多个随机变量之间的协方差。对角线元素是各个变量的方差，而非对角线元素是不同变量间的协方差。
5. 什么是主成分分析（PCA）？
主成分分析（PCA）是一种降维技术，通过将原始变量转换为一组不相关的新变量（主成分），这些新变量依次解释数据的最多方差。
论述题
1. 讨论数据关联分析在业务决策中的应用及其重要性。
数据关联分析在业务决策中具有广泛的应用，它可以帮助企业识别市场趋势、优化运营流程以及提升客户满意度。例如，通过分析销售数据和市场营销活动之间的关系，企业可以更好地理解哪些营销策略最有效，从而调整资源分配，提高投资回报率。此外，数据关联分析还能揭示产品特性与消费者偏好之间的联系，指导产品开发和定价策略。因此，掌握和应用数据关联分析对于现代商业环境中的竞争优势至关重要。
2. 分析皮尔逊相关系数在数据关联分析中的局限性及其改进方法。
皮尔逊相关系数是衡量两个变量线性关系的经典工具，但它也有局限性。首先，它假设数据呈正态分布且没有异常值，这在实际应用中往往难以满足。其次，它只能捕捉线性关系，忽视了可能存在的非线性关系。为了克服这些限制，可以使用斯皮尔曼等级相关系数来处理非正态分布的数据，或者采用肯德尔等级相关系数来检测非线性关系。此外，还可以结合散点图和回归分析来更全面地理解变量间的关系。
3. 探讨协方差矩阵在多变量数据分析中的作用及其计算方法。
协方差矩阵在多变量数据分析中扮演着核心角色，它提供了一种量化变量间线性依赖性的方法。通过计算变量间的协方差，我们可以了解它们是如何共同变化的。例如，如果两个股票的收益率具有较高的正协方差，这意味着它们的价格往往会同时上涨或下跌。计算协方差矩阵的方法涉及计算每个变量的均值、方差以及它们之间的协方差。这个过程可以通过手动计算完成，但在实际操作中通常使用统计软件或编程语言如Python进行自动化处理。
4. 讨论主成分分析（PCA）在数据降维中的应用及其优势。
主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，它能够将高维数据转换为较低维度的新特征空间，同时尽可能保留原始数据的变异信息。PCA的优势在于它简化了模型的复杂性，减少了过拟合的风险，并且提高了计算效率。此外，由于去除了冗余信息，PCA还能增强模型对新数据的泛化能力。在金融领域，PCA被用来构建投资组合优化模型；在图像处理中，它用于特征提取和图像压缩；在生物信息学中，PCA有助于基因表达数据的分析和解释。
5. 举例说明如何使用Python进行数据关联分析，并讨论其优势与挑战。
Python是一种流行的编程语言，广泛用于数据科学领域，特别是在数据关联分析方面。利用Python的数据处理库（如Pandas）和可视化库（如Matplotlib、Seaborn），分析师可以轻松地进行数据清洗、转换和可视化操作。例如，通过Pandas可以快速计算描述性统计量，使用Seaborn绘制各种图表来探索数据分布和变量间的关系。Python的优势在于其强大的社区支持和丰富的库资源，但挑战在于对于大型数据集的处理速度可能较慢，且学习曲线相对较陡。
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
HYPERLINK "http://21世纪教育网(www.21cnjy.com)
" 21世纪教育网(www.21cnjy.com)

展开更多......

收起↑