數(shù)據(jù)挖掘工程師章節(jié)練習(xí)(2019.11.22)

已知數(shù)據(jù)元組中age的值如下（按遞增序）：
13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70。
（a）使用min-max規(guī)范化，將age值35轉(zhuǎn)換到[0.0，1.0]區(qū)間。
（b）使用z-score規(guī)范化轉(zhuǎn)換age值35，其中，age的標(biāo)準(zhǔn)偏差為12.94年。
（c）使用小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化轉(zhuǎn)換age值35。

考慮下表所示二元分類問題的數(shù)據(jù)集。

（1）計(jì)算按照屬性A和B劃分時(shí)的信息增益。決策樹歸納算法將會(huì)選擇哪個(gè)屬性？
（2）計(jì)算按照屬性A和B劃分時(shí)Gini系數(shù)。決策樹歸納算法將會(huì)選擇哪個(gè)屬性？

一個(gè)數(shù)據(jù)庫有5個(gè)事務(wù)，如表所示。設(shè)min_sup=60%，min_conf=80%。

（a）分別用Apriori算法和FP-growth算法找出所有頻繁項(xiàng)集。比較兩種挖掘方法的效率。
（b）比較窮舉法和Apriori算法生成的候選項(xiàng)集的數(shù)量。
（c）利用（1）所找出的頻繁項(xiàng)集，生成所有的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則和對(duì)應(yīng)的支持度和置信度。