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。

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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

数据挖掘其实就是从海量数据中提取有用信息的过程，像是从一堆无序的数字中发现规律，挺神奇的。这里面，数据集就像是你的“试卷”，用来训练和测试各种算法。就拿 UCI Machine Learning Repository 来说，它是一个相当经典的数据集资源库，包含了多常用的经典数据集，比如鸢尾花分类、肿瘤诊断这些任务。数据挖掘中有个文件格式叫ARFF（Attribute-Relation File Format），它是 Weka 这个开源工具使用的标准格式，里面包含了数据属性的信息和实际的数据。比如，数据清洗、标准化、去噪这些预操作，Weka 就能帮你搞定。如果你做的是分类任务，可以用决策树、SV

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。

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。

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。