資源簡介

中小學教育資源及組卷應用平臺
《關聯分析》作業：
一、選擇題
1. 在關聯規則挖掘中，以下哪個算法是用于發現頻繁項集的？
A. Apriori
B. Kmeans
C. PCA
D. SVM
答案：A
解析：選項A正確。Apriori算法是一種經典的關聯規則挖掘算法，用于發現數據集中頻繁出現的項集。Kmeans是一種聚類算法，PCA是降維技術，SVM是支持向量機，它們與關聯規則挖掘無直接關系。
2. 在關聯規則中，“支持度”是指：
A. 規則的置信度
B. 規則的強度
C. 項集在數據集中出現的頻率
D. 項集的支持度和置信度的乘積
答案：C
解析：選項C正確。支持度是指某個項集（如商品組合）在所有交易記錄中出現的頻率。它衡量了項集在數據集中的重要性或流行程度。
3. 在關聯規則挖掘中，如果一個規則的支持度很低，這通常意味著：
A. 這個規則非常可靠
B. 這個規則適用于所有情況
C. 這個規則可能不太重要或不常見
D. 這個規則的置信度很高
答案：C
解析：選項C正確。如果一個規則的支持度很低，說明這個規則對應的項集在數據集中出現的頻率較低，因此這個規則可能不太重要或不常見。
4. 在關聯規則挖掘中，“提升度”大于1表示：
A. 規則是負相關的
B. 規則是正相關的
C. 規則是無關的
D. 規則的置信度等于支持度
答案：B
解析：選項B正確。提升度（Lift）是度量關聯規則質量的一個指標。當提升度大于1時，表示規則是正相關的，即前件的出現會增加后件出現的概率；當提升度小于1時，表示規則是負相關的；當提升度等于1時，表示規則是獨立的。
5. 在關聯規則挖掘中，以下哪個參數不是用來設置算法的最小支持度閾值的？
A. min_support
B. support
C. confidence
D. threshold
答案：C
解析：選項C正確。min_support、support和threshold都可以用來設置算法的最小支持度閾值，以控制發現的頻繁項集的數量。而confidence是用來設置規則置信度的閾值，與支持度無直接關系。
二、填空題
6. 在關聯規則挖掘中，________用于衡量規則的可靠性。
答案：置信度
解析：置信度（Confidence）是衡量關聯規則可靠性的一個重要指標。它表示在前件出現的情況下，后件也出現的概率。
7. 在關聯規則挖掘中，________用于度量項集在事務數據庫中出現的頻率。
答案：支持度
解析：支持度（Support）是度量項集在事務數據庫中出現的頻率的一個指標。它反映了項集在數據集中的流行程度或重要性。
8. 在關聯規則挖掘中，________用于度量規則的提升程度或有用性。
答案：提升度
解析：提升度（Lift）是度量關聯規則提升程度或有用性的一個指標。它比較了規則的實際置信度與期望置信度之間的差異。
9. 在關聯規則挖掘中，如果一個規則的________為1，則表示該規則是獨立的。
答案：提升度
解析：當提升度等于1時，表示規則的前件和后件之間是獨立的，即前件的出現不會增加后件出現的概率。
10. 在關聯規則挖掘中，________算法通過迭代的方式尋找頻繁項集。
答案：Apriori
解析：Apriori算法是一種經典的關聯規則挖掘算法，它通過迭代的方式尋找頻繁項集，并基于這些頻繁項集生成關聯規則。
11. 在關聯規則挖掘中，________用于控制發現的頻繁項集的數量。
答案：最小支持度
解析：最小支持度（min_support）是一個閾值參數，用于控制發現的頻繁項集的數量。只有當項集的支持度大于或等于這個閾值時，才會被認為是頻繁項集。
12. 在關聯規則挖掘中，________用于控制生成的規則數量。
答案：最小置信度
解析：最小置信度（min_confidence）是一個閾值參數，用于控制生成的規則數量。只有當規則的置信度大于或等于這個閾值時，才會被認為是有效的關聯規則。
簡答題
1. 什么是數據關聯分析？
數據關聯分析是一種統計技術，用于發現大量數據集中的有趣關系。這些關系可以是兩個或多個變量之間的相關性、因果關系或其他形式的關聯。
2. 常見的數據關聯分析方法有哪些？
常見的數據關聯分析方法包括相關系數分析（如皮爾遜相關系數）、協方差矩陣、主成分分析（PCA）和獨立成分分析（ICA）等。
3. 什么是皮爾遜相關系數？
皮爾遜相關系數是一種衡量兩個變量之間線性關系強度和方向的統計量。其值介于1和1之間，其中1表示完全正相關，1表示完全負相關，0表示無相關性。
4. 什么是協方差矩陣？
協方差矩陣是一個對稱矩陣，用于表示多個隨機變量之間的協方差。對角線元素是各個變量的方差，而非對角線元素是不同變量間的協方差。
5. 什么是主成分分析（PCA）？
主成分分析（PCA）是一種降維技術，通過將原始變量轉換為一組不相關的新變量（主成分），這些新變量依次解釋數據的最多方差。
論述題
1. 討論數據關聯分析在業務決策中的應用及其重要性。
數據關聯分析在業務決策中具有廣泛的應用，它可以幫助企業識別市場趨勢、優化運營流程以及提升客戶滿意度。例如，通過分析銷售數據和市場營銷活動之間的關系，企業可以更好地理解哪些營銷策略最有效，從而調整資源分配，提高投資回報率。此外，數據關聯分析還能揭示產品特性與消費者偏好之間的聯系，指導產品開發和定價策略。因此，掌握和應用數據關聯分析對于現代商業環境中的競爭優勢至關重要。
2. 分析皮爾遜相關系數在數據關聯分析中的局限性及其改進方法。
皮爾遜相關系數是衡量兩個變量線性關系的經典工具，但它也有局限性。首先，它假設數據呈正態分布且沒有異常值，這在實際應用中往往難以滿足。其次，它只能捕捉線性關系，忽視了可能存在的非線性關系。為了克服這些限制，可以使用斯皮爾曼等級相關系數來處理非正態分布的數據，或者采用肯德爾等級相關系數來檢測非線性關系。此外，還可以結合散點圖和回歸分析來更全面地理解變量間的關系。
3. 探討協方差矩陣在多變量數據分析中的作用及其計算方法。
協方差矩陣在多變量數據分析中扮演著核心角色，它提供了一種量化變量間線性依賴性的方法。通過計算變量間的協方差，我們可以了解它們是如何共同變化的。例如，如果兩個股票的收益率具有較高的正協方差，這意味著它們的價格往往會同時上漲或下跌。計算協方差矩陣的方法涉及計算每個變量的均值、方差以及它們之間的協方差。這個過程可以通過手動計算完成，但在實際操作中通常使用統計軟件或編程語言如Python進行自動化處理。
4. 討論主成分分析（PCA）在數據降維中的應用及其優勢。
主成分分析（PCA）是一種常用的數據降維技術，它能夠將高維數據轉換為較低維度的新特征空間，同時盡可能保留原始數據的變異信息。PCA的優勢在于它簡化了模型的復雜性，減少了過擬合的風險，并且提高了計算效率。此外，由于去除了冗余信息，PCA還能增強模型對新數據的泛化能力。在金融領域，PCA被用來構建投資組合優化模型；在圖像處理中，它用于特征提取和圖像壓縮；在生物信息學中，PCA有助于基因表達數據的分析和解釋。
5. 舉例說明如何使用Python進行數據關聯分析，并討論其優勢與挑戰。
Python是一種流行的編程語言，廣泛用于數據科學領域，特別是在數據關聯分析方面。利用Python的數據處理庫（如Pandas）和可視化庫（如Matplotlib、Seaborn），分析師可以輕松地進行數據清洗、轉換和可視化操作。例如，通過Pandas可以快速計算描述性統計量，使用Seaborn繪制各種圖表來探索數據分布和變量間的關系。Python的優勢在于其強大的社區支持和豐富的庫資源，但挑戰在于對于大型數據集的處理速度可能較慢，且學習曲線相對較陡。
21世紀教育網 www.21cnjy.com 精品試卷·第 2 頁 （共 2 頁）
HYPERLINK "http://21世紀教育網(www.21cnjy.com)
" 21世紀教育網(www.21cnjy.com)

展開更多......

收起↑