《数据挖掘概念》课后答案（Jiawei Han Mi cheline Kamber著）

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数据仓库，其中包括包含关系数据、选择关系数据的 条件、用于探索的关系数据的属性或维、关于修复的数据排序和分组。

� 挖掘的数据类型 ：这种原语指明了所要执行的特定数据挖掘功能 ， 如特 征化、 区分、 关联、 分类、 聚类、 或演化分析。同样， 用户的要求可能 更特殊， 并可能提供所发现的模式必须匹配的模版。这些模版或超模式（ 也被称为超规则） 能被用来指导发现过程。

� 背景知识 ：这种原语允许用户指定已有的关于挖掘领域的知识。这样的 知识能被用来指导知识发现过程， 并且评估发现的模式。关于数据中关 系的概念分层和用户信念是背景知识的形式。

� 模式兴趣度度量：这种原语允许用户指定功能，用于从知识中分割不感 兴趣的模式，并且被用来指导挖掘过程， 也可评估发现的模式。这样就 允许用户限制在挖掘过程返回的不感兴趣的模式的数量， 因为一种数据 挖掘系统可能产生大量的模式。兴趣度测量能被指定为 简易性、确定性 、 适用性、 和新颖性的特征。

� 发现模式的可视化 ：这种原语述及发现的模式应该被显示出来 。为了使 数据挖掘能有效地将知识传给用户， 数据挖掘系统应该能将发现的各种 形式的模式展示出来， 正如规则、 表

格、 饼或条形图、 决策树、 立方体或其它视觉的表示。

1.4 1.1 3 描述以下数据挖掘系统与数据库或数据仓库集成方法的差别：不耦 合、松散耦合、半紧耦合和紧密耦合。你认为哪种方法最流行，为什么？

解答：数据挖掘系统和数据库或数据仓库系统的集成的层次的差别如下

� 不耦合 ：数据挖掘系统用像平面文件这样的原始资料获得被挖掘的原始 数据集，因为没有数据库系统或数据仓库系统的任何功能被作为处理过 程的一部分执行。因此， 这种构架是一种糟糕的设计。

� 松散耦合 ：数据挖掘系统不与数据库或数据仓库集成， 除了 使用被挖掘 的初始数据集的源数据和存储挖掘结果。这样， 这种构架能得到数据库 和数据仓库提供的灵活、 高效、 和特征的优点。但是， 在大量的数据集 中， 由松散耦合得到高可测性和良好的性能是非常困难的，因为许多这 种系统是基于内存的。

� 半紧密耦合 ：一些数据挖掘原语，如聚合、 分类、 或统计功能的预计算 ， 可在数据库或数据仓库系统有效的执行， 以便数据挖掘系统在挖掘-查询 过程的应用。另外， 一些经常用到的中间挖掘结果能被预计算并存储到 数据库或数据仓库系统中， 从而增强了 数据挖掘系统的性能。

� 紧 密耦 合 ：数据 库或 数据 仓库 系统 被完 全整 合成数 据挖 掘系 统的一部分， 并且因此提供了优化的数据查询处理。这样的话， 数据挖掘子系统 被视为一个信息系统的功能组件。这是中高度期望的结构， 因为 它有 利于数据挖掘功能、 高系统性能和集成信息处理环境的有效实现。

从以上提供的体系结构的描述看，紧密耦合是最优的，没有值得顾虑的技术 和执行问题。紧密耦合系统所需的大量技术基础结构仍然在发展变化，其实现 并非易事。因此， 目前最流行的体系结构仍是半紧密耦合，因为它是松散耦合和 紧密耦合的折中。

(e) 使用上面得到的多层前馈神经网络，给定训练实例（ sa l es ， se ni or ， 31 … 35， 46K…50K），给出后向传播算法一次迭代后的权重值 。 指出你使用的初始权重和偏倚以及学习率。