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1、-题一：一阶项目集支持度a5b4c2d5e3f4g6一阶频繁集支持度a5b4d5f4g6二阶候选集支持度ab3ad4af2ag5bd3bf1bg3df3dg4fg3二阶频繁集支持度ad4ag5dg4三阶候选集支持度adg4三阶频繁集支持度adg4题二Distance(G,A)2=0.1; Distance(G,B)2=0.03; Distance(G,C)2=0.11Distance(G,D)2=0.12; Distance(G,E)2=0.16; Distance(G,F)2=0.05G的三个最近的邻居为B,F,A,因此G的分类为湖泊水Distance(H,A)2=0.03; Distanc
2、e(H,B)2=0.18; Distance(H,C)2=0.22Distance(H,D)2=0.03; Distance(H,E)2=0.21; Distance(H,F)2=0.16H的三个最近的邻居为A,D,F,因此H的分类为冰川水题三首先计算各属性的信息增益Gain(Ca+浓度)=0Gain(Mg+浓度)=0.185Gain(Na+浓度)=0Gain(Cl-浓度)=0.32？冰川水Cl-浓度选择 Cl-浓度作为根节点高低计算各属性的信息增益Gain(Ca+浓度)=0Gain(Mg+浓度)=0.45Cl-浓度冰川水Gain(Na+浓度)=0.24高？低湖泊水Mg+浓度低高选择Mg+浓度
3、作为节点计算各属性的信息增益Gain(Ca+浓度)=0.24Gain(Na+浓度)=0.91Cl-浓度低高Mg+浓度冰川水低高低湖泊水Na+浓度冰川水湖泊水高题四P(Ca+浓度=低，Mg+浓度=高，Na+浓度=高，Cl-浓度=低 | 类型=冰川水)*P(冰川水)=P(Ca+浓度=低 | 类型=冰川水)* P(Mg+浓度=高 | 类型=冰川水)* P(Na+浓度=高| 类型=冰川水)* P(Cl-浓度=低 | 类型=冰川水) *P(冰川水)=0.5*0.75*0.5*0.5*0.5=0.0468P(Ca+浓度=低，Mg+浓度=高，Na+浓度=高，Cl-浓度=低 | 类型=湖泊水)*P(湖泊水)=
4、P(Ca+浓度=低 | 类型=湖泊水)* P(Mg+浓度=高 | 类型=湖泊水)* P(Na+浓度=高| 类型=湖泊水)* P(Cl-浓度=低 | 类型=湖泊水) *P(湖泊水)=0.5*0.25*0.5*1*0.5=0.03123第一个样本为冰川水P(Ca+浓度=高，Mg+浓度=高，Na+浓度=低，Cl-浓度=高 | 类型=冰川水)*P(冰川水)=P(Ca+浓度=高 | 类型=冰川水)* P(Mg+浓度=高 | 类型=冰川水)* P(Na+浓度=低| 类型=冰川水)* P(Cl-浓度=高 | 类型=冰川水) *P(冰川水)=0.5*0.75*0.5*0.5*0.5=0.0468P(Ca+浓度
5、=高，Mg+浓度=高，Na+浓度=低，Cl-浓度=高 | 类型=湖泊水)*P(湖泊水)=P(Ca+浓度=高 | 类型=湖泊水)* P(Mg+浓度=高 | 类型=湖泊水)* P(Na+浓度=低| 类型=湖泊水)* P(Cl-浓度=高 | 类型=湖泊水) *P(湖泊水)=0.5*0.25*0.5*0*0.5=0第二个样本为冰川水题五A,B,C,D,E,F,G之间的距离矩阵如下表ABCDEFGAB1CDEF1.5G根据距离矩阵建立的树如下BCDAEFG题六第一次迭代以A，B作为平均点，对剩余的点根据到A、B的距离进行分配A,C,D,E,F,G,H, B计算两个簇的平均点(6.5, 1.7), (4, 5)第二次迭代，对剩余的点根据到平均点的距离进行分配，得到两个簇D,E,F,H和A,B,C,G计算两个簇的平均点(9.1, 0.5), (3.25, 3.75)第三次迭代，对剩余的点根据到平均点的距离进行分配，得到两个簇D,E,F,H和A,B,C,G由于所分配的簇没有发生变化，算法终止。-第 8 页-