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，且箱的深度为3，划分为（等频）箱：
（b）对于数据平滑，其它方法有：
（1）回归：可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据；
（2）聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值视为离群点。
（简答题）
假定用于分析的数据包含属性age，数据元组中age的值如下（按递增序）： 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）使用按箱平均值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度为3。解释你的步骤。评论对于给定的数据，该技术的效果。 （b）对于数据平滑，还有哪些其它方法？
正确答案
（a）已知数据元组中age的值如下（按递增序）：
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，且箱的深度为3，划分为（等频）箱：
（b）对于数据平滑，其它方法有：
（1）回归：可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据；
（2）聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值视为离群点。
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，且箱的深度为3，划分为（等频）箱：
（b）对于数据平滑，其它方法有：
（1）回归：可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据；
（2）聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值视为离群点。
答案解析
略
相似试题
（单选题）
假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70，问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：（）。
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（单选题）
下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？（）
（简答题）
已知数据元组中age的值如下（按递增序）： 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规范化，将age值35转换到[0.0，1.0]区间。 （b）使用z-score规范化转换age值35，其中，age的标准偏差为12.94年。 （c）使用小数定标规范化转换age值35。
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下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
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考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含（）。
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