广工数据挖掘课程习题答案及数据集详解

广工数据挖掘习题，供参考学习。

为深入掌握广工数据挖掘课程内容，特整理相关资料。资料包含往年试题、习题答案、知识点总结、上课PPT、课外拓展，满足不同学习需求。

这份资料浓缩了广东工业大学数据挖掘课程的精华内容，为了帮助广工学子们更好地理解和掌握数据挖掘知识而准备。

广工学生学籍信息管理系统数据库设计非常详细，涵盖了数据库和C组建的相关内容。

提供《数据挖掘概念与技术》习题的答案

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

数据挖掘作为一个新兴的跨学科应用领域，在各行业的决策支持中扮演着日益重要的角色。本书将介绍数据挖掘和数据库知识发现的基础，以及从大量噪声、不完整甚至不一致的数据集中，挖掘有意义模式知识的概念和技术方法。

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

广工数据库实验报告主要涵盖SQL Server Management Studio的基本操作和实验。实验内容包括数据库创建，表的建立，查询操作以及视图和索引的创建。学生需完成SC教学管理数据库的创建，包括数据文件和日志文件的设定，并学习使用SQL语句在数据库中创建多个表，如student、course、teacher、student_course和teacher_course。此外，实验还涉及查询某个学生的信息以及查询课程的名称和学分。视图和索引的创建也在实验内容中。所有操作均提升学生的数据库管理技能。