作业四-数据挖掘

这是乔治亚州立大学计算机科学系张彦庆博士数据挖掘课程的作业仓库。

包含第一章和第二章答案。

优化数据挖掘大作业解答

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的技术，结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。本次作业专注于两种重要的算法：Apriori算法和FP树。Apriori算法由R Agrawal和R Srikant于1994年提出，通过生成频繁项集的候选集，并验证其频繁性来发现关联规则。然而，处理大数据集时效率较低。为优化，提出了FP树数据结构，有效减少内存占用和计算时间。在VC环境下实现这些算法需要理解C++编程语言和STL中的数据结构和算法。项目包括数据预处理、Apriori算法构建、FP树实现、性能测试和优化，以及关联规则的可视化和解释。

KFU数据挖掘ITIS数据挖掘课程，第四学期的路线图。

Manjari Akella和Jeremy LeDonne于12/5/14完成了实验室6的报告写作。您可以在目录/home/3/ledonne/cse5243/lab6/中找到所有与Lab 6相关的文件：1. Lab6.docx - 实验报告写作；2. README.txt - 当前文件；3. ruleMining.py - 用于关联规则挖掘和分类的Python脚本。

2021年数据挖掘课程的家庭作业涉及对葡萄酒评价数据集进行探索性分析。数据集包括winemag-data_first150k.csv文件，其中包含关于葡萄酒评价的详细信息。学生需完成数据预处理、探索性数据分析等任务。

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和

这份 PDF 文档包含了中科院大学数据挖掘刘莹第二次作业的答案。