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数据挖掘期末复习提纲(整理版)

1.熟悉数据挖掘的流程：

提示：1）业务理解2）数据理解3）数据准备4）建立模型5）模型评估6）模型发布

2.数据库系统与数据仓库系统的区别：

数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体操作的、单一的、实时的、更新的数据集合，支持管理机构日常操作的。数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理，这种系统称为OLTP系统，涵盖了组织机构的大部分日常操作；另一方面，数据仓库在数据分析和决策方面为用户和知识工人提供服务。

3. 数据聚合需考虑的问题;

4. 利用免费商品做促销的关联规则挖掘问题：

1）找到免费商品的频繁1—项集，记为S1。

2）使用FP增长算法生成那些价格不少于$200的频繁项集，记为S2。这是一个单调约束，因此不必要在每一步使用“生成—测试”过程，这样能

节省一些不必要的计算开销。如果我们有一个频繁项价格至少￥200，则

没必要对这个频繁项的任何超集进行测试。这是因为任何其他商品加到

这个频繁项里，价格肯定会增多。需要检验的是超集是否是频繁的。这

里之所以使用FP增长算法的原因是Apriori算法丢弃了那些价格低于

$200的频繁项集。这样导致了将不能够发现满足约束条件的频繁项集。

FP增长算法不会有这样的问题，因为它保留了关于数据库的完整信息在

一个树结构中。

3）从S1S2中找到频繁项集。

4）生成满足最小置信度且形如2

S 的规则。

5.分布式数据的关联规则挖掘方法：

第一．在每一个站点挖掘局部频繁项集，设CF为四个站点的局部频繁项集的并集；

第二．计算CF中每个频繁项集在各个站点的支持度计数；

第三．计算CF中每个项集的全局支持度计数，可以通过将它在四个站点的局部支持度计数累加起来；那些全局支持度大于支持度阀值的项集

为频繁项集；

第四．从全局频繁项集里导出强规则。

6.急切分类、惰性分类的优缺点：

急切分类比惰性分类在速度上要更快。因为它在接受新的待测数据之前已经构造了一个概括的模型。能够给一些属性指定一些权重，因为能提高精度。急切分类的缺点是它必须针对整个样本空间作出一个单一的假设，这可能削弱分类性能，并且需要更多的时间去训练。

惰性分类使用更广泛的函数空间，这能够提高分类精度。相对于急切分类，它需要更少的时间用于训练。缺点是惰性分类必须把所有的训练样本都保存下来，这可能引入了昂贵的存储代价并且要求有效的索引技术。另外一个缺点是在分类时更慢，因为分类器在待测样本来之前并没有构造出来。而且，所有属性都是具有一样的权值，这可能导致降低分类性能。

7. 熟悉贝叶斯分类方法的计算；

8. 聚类分析及聚类分析的常用算法；

9. 数据预处理中的规范化方法；

10. 关联规则挖掘的常用算法及计算

11. 挖掘海量数据的挑战：

第一个挑战是数据挖掘的性能问题，也就是说数据挖掘算法的有效性和可伸缩性。在一定精度的要求下，在可接受的运行时间内，为了有效的从大量数据里提取信息，数据挖掘算法必须是有效的和可伸缩的。第二个挑战是数据挖掘算法的并行性，分布式和增量处理过程。由于数据可能有很多数据库组成，这些数据库分布在不同的区域，而且有些数据挖掘算法本身比较复杂，这些都需要数据挖掘算法具有并行性和分布式计算功能。由于针对大规模数据的数据挖掘代价昂贵，因此当新的数据加入时，数据挖掘算法需要能够只对更新的数据进行处理，而不需要对整个数据集重新挖掘一次。

12. k均值与k中心点的优缺点比较：划分和层次的比较：

K中心点算法比k均值算法在面临噪音数据和离群点数据时更具鲁棒性，因为中心点相对均值来说，更少受到群点或者其他极端值的影响。然而，k衷心点聚类的预处理过程比K均值代价更高。

K中心点和k均值都是基于划分的角力，基于划分的聚类的一个优缺点是，他们能够撤销之前的聚类过程，不像基于层次的聚类方法，一旦分类或者聚合执行了，就不能调整。这项缺点可能引起层次聚类的结果质量。基于划分的聚类方法在寻找椭圆形聚类模式时具有更好的效能，在针对中等以下规模的数据集进行聚类时，聚类效果较好。划分聚类的一个缺点是聚类之前需要知道类别的数目；而层次聚类能够自动决定类别的数目。然而，层次聚类在伸缩性方面有困难。因为每一次聚合或者分裂都要求对很多样本或者类别进行评估和检查。层次聚类方法能够与其他聚类方法相结合来提高聚类性能。

13. 简述决策树分类的主要步骤

14. 简单地描述如何计算由如下类型的变量描述的对象间的相异度；

1）数值（区间标度）变量2）不对称的二元变量3）分类变量4）比例标度型（radio---scaled）变量5）序数变量

15. 给定K和描述每个样本的属性数n，写一个k---最近邻分类算法。

16. 定义下列数据挖掘功能，特征、区分、关联、分类、预测、聚类、演变分析。使用你熟悉的生活中的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。

17. 为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类的主要思想。

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

浙江大学CAD实验室简介

?简介浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室为国家“七五”计划建设项目，一九八九年开始建设，一九九○年对外开放。一九九二年建成并通过国家验收。计算机辅助设计与图形学是多学科交叉的高技术研究领域。本实验室主要从事计算机辅助设计、计算机图形学的基础理论、算法及相关应用研究。实验室的基本定位是：紧密跟踪国际学术前沿，大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究，使实验室成为具有国际影响的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术的辐射基地。近二十年来，实验室依托浙江大学计算机、数学、机械等学科，作为项目负责单位先后承担了一批国家级科重大研项目和国际合作项目，在计算机辅助设计与图形学的基础研究和系统集成等方面取得了一批重要成果，其中多项成果获国家奖励，并形成了一支学风正派、勤奋踏实、勇于创新的学术队伍。实验室积极推进国际合作，与美国、德国、英国、法国、日本等国外相关研究机构展开了广泛的学术合作和交流，产生了较大的国际学术影响，曾被国际权威期刊SCIENCE列为中国TOP-LEVEL国家重点实验室。实验室曾两次获得由国家科技部颁发的先进集体及个人“金牛奖”。实验室拥有一流的软硬件平台以及丰富的数字资源，热忱欢迎国内外研究人员来室工作和交流。潘云鹤院士任实验室学术委员会主任，鲍虎军研究员任实验室主任。 ?实验室的主要研究方向 1.计算机辅助设计研究计算机辅助设计与分析模拟的前沿技术，解决产品模型的高效构建、可信分析、设计知识的有效表示与处理等关键问题，实现复杂产品设计开发所需的高效性、可靠性、集成性和智能性。重点研究: 高性能产品建模技术、仿真驱动设计技术、虚拟样机、设计知识获取与重用、面向领域的专业CAD技术与系统等。 2.图形与视觉计算研究几何、材质、运动数据的获取、处理和表示的基础理论与算法，解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题，研发高清影视、立体电视、三维游戏创作的软件系统，实现产业应用。重点研究:几何计算与设计、真实感图形的高效绘制、图象与三维视觉计算、计算机动画与游戏等。 3.虚拟现实探索虚拟环境的真实感知以及虚实环境融合的一致性理论与方法，研究虚拟环境构建、绘制、显示、人机交互、增强现实等虚拟现实关键技术，研发混

数据挖掘课程体会

数据挖掘课程体会学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。在这里就不一一介绍了。在学习关联规则的时候，提出了一个关于啤酒与纸尿布的故事：在一家超市里，纸尿布与啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使得啤酒和纸尿布的销量双双增加了。其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。从而意外的发现跟纸尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。按我们的常规思维，啤酒与纸尿布是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。这个故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。总之，非常感谢周教员在这十余周的精彩授课，让我受益匪浅，我会继续学习这门课程，努力为今后的课题研究或论文打好基础。

数据挖掘复习章节知识点整理

数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

数据挖掘考试题库【最新】

一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。

数据挖掘课程报告

数据挖掘课程报告学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识。以下主要谈一下我的心得体会，以及我对数据挖掘这项课题的见解。随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，

人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。从某种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术？这也是在开课前一直困扰我的问题。数据是知识的源泉，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。那么数据挖掘可以做些什么呢？数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。具体来说，它可以做这七件事情：分类，估计，预测，关联分析，聚类分析，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。在本学期的学习过程中，我们对大部分内容进行了较为详细的研究，并且建立了一些基本的概念，对将来从事相关方向的研究奠定了基础。由于篇幅限制，就不对这些方法一一讲解了，这里只谈一下我在学习工程中的一些见解和心得。在学习关联规则的时候，我们提到了一个关于“尿布与啤酒”的故事：在一

大学数据挖掘期末考试题

第 - 1 - 页共 4 页数据挖掘试卷课程代码： C0204413 课程：数据挖掘A 卷一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward 方法与组平均非常相似。（） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（）二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是：( )

数据挖掘考试题

数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

数据挖掘考试题一．选择题 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 (单链) (全链) C.组平均方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇

C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 Average 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二．填空题： 1.属性包括的四种类型：、、、。 2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。 3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度，时间复杂度，如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中，层次聚类所需要的时间复杂度将为。 4. 聚类中，定义簇间的相似度的方法有（写出四个）：、、、。 5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。两种层次聚类的基本方法：、。 6. 组平均是一种界于和之间的折中方法。

浙江大学数据挖掘在线作业答案

您的本次作业分数为：100分 1.【第001章】孤立点挖掘适用于下列哪种场合？ A 目标市场分析 B 购物篮分析 C 模式识别 D 信用卡欺诈检测正确答案:D 2.【第01章】根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）。 A 关联分析 B 分类和预测 C 演变分析 D 概念描述正确答案:B 3.【第01章】数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于（）。 A 所涉及的算法的复杂性 B 所涉及的数据量 C 计算结果的表现形式 D 是否使用了人工智能技术正确答案:B 4.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析。 A 关联分析 B 分类和预测

C 聚类分析 D 演变分析正确答案:D 5.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。 A 关联分析 B 分类和预测 C 聚类分析 D 演变分析正确答案:A 6.【第01章】帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（）。 A 关联分析 B 分类和预测 C 聚类分析 D 孤立点分析 E 演变分析正确答案:C 7.【第01章】下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能。 A 选择任务相关的数据 B 选择要挖掘的知识类型 C 模式的兴趣度度量 D 模式的可视化表示正确答案:B

8.【第01章】假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。 A 关联分析 B 分类和预测 C 孤立点分析 D 演变分析 E 概念描述正确答案:E 9.【第02章】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？ A 空间填充曲线 B 散点图矩阵 C 平行坐标 D 圆弓分割正确答案:B 10.【第02章】计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？ A 算术平均值 B 截尾均值 C 中位数 D 众数正确答案:B 11.【第02章】字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？ A 标称属性

汕头大学数据挖掘期末复习

汕头大学2019数据挖掘期末复习资料（浩军老师班）考试范围：数据预处理、数据关联分析、分类与预测、SVM、K-MEANS、聚类考试题型：简答题，复习请以实验相关内容为主数据挖掘课程的主要内容： 1.数据挖掘概述 2.数据预处理 3.数据挖掘算法－关联分析 4.数据挖掘算法－分类与预测 5.数据挖掘算法－聚类分析一、数据挖掘概述什么是数据挖掘？数据挖掘概念：从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术（机器学习）的综合。数据挖掘定义：数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据的特征：大容量、含噪音（不完全、不正确）、异质数据（多种数据类型混合的数据源，来自互联网的数据是典型的例子）数据挖掘有哪些步骤？ 1.确定预测目标 2.统计数据特征 3.根据数据特征进行数据预处理 4.应用数据挖掘模型（分类、聚类、关联分析、离群点挖掘、标记等） 5.分析模型的准确率 6.找出影响模型准确率的因素，回到第3步迭代直到模型足够完美。二、数据预处理数据预处理有哪些步骤？ 1.数据清理 2.数据集成 3.数据归约 4.数据变换与数据离散化为什么要进行数据预处理？现实世界的数据是不完整的、含有噪声的、不一致的、冗余的。低质量的数据将导致低质量的挖掘结果。 1)现实世界的数据一般是脏的、不完整的和不一致的。 2)数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的挖掘过程的精度和性能。 3) 高质量的决策必然依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程的重要步骤。数据的质量涉及的三个要素是？准确性，完整性和一致性。现实世界的数据一般是脏的不完整的不一致的。数据预处理技术可以改善数据的质量。如何填充数据中存在的缺失值？

2013秋浙江大学数据挖掘作业必做在线要点

1.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A 简洁性 B 确定性 C 实用性 D 新颖性正确答案:B 单选题 2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？ A 上卷 B 下钻 C 切块 D 转轴正确答案:A 单选题 3.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。 A 关联分析 B 分类和预测 C 聚类分析 D 演变分析正确答案:A 单选题 4.下列哪个描述是正确的？ A 分类和聚类都是有指导的学习 B 分类和聚类都是无指导的学习 C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习 D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C

5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？ A 算术平均值 B 截尾均值 C 中位数 D 众数正确答案:B 单选题 6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。 A 单维关联规则 B 多维关联规则 C 混合维关联规则 D 不是一个关联规则正确答案:B 单选题 7.假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。 A 关联分析 B 分类和预测 C 孤立点分析 D 演变分析 E 概念描述正确答案:E 单选题 8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A 数据清理 B 数据集成 C 数据变换

D 数据归约正确答案:A 单选题 9.进行数据规范化的目的是（）。 A 去掉数据中的噪声 B 对数据进行汇总和聚集 C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据 D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D 单选题 10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？ A 分布的 B 代数的 C 整体的 D 混合的正确答案:B 单选题 11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？ A 判定树归纳 B 贝叶斯分类 C 后向传播分类 D 基于案例的推理正确答案:B 单选题 12.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。 A 关联分析 B 分类和预测 C 聚类分析

数据挖掘课程教学大纲

《统计学》课程教学大纲英文名：Statistics 课程类别：专业基础课课程性质：专业课学分：3学分课时：54课时前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论主讲教师：徐健腾选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述：本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。教学目的：通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。教学方法：使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易

大学数据挖掘期末考试题

:号学题目-一 - -二二三四五六七八九十总成绩复核得分阅卷教师 :名姓班级业专院学院学学科息信与学数题试试考末期期学季春年学一320数据挖掘试卷课程代码：C0204413课程：数据挖掘A卷一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似。（） 5. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（） 9. K均值可以很好的处理不同密度的数据。（） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（）二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？（） A. 分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. （）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A. MIN（单链） B.MAX（全链） C.组平均 D.Ward方法 3. 数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。 A分类B预测C关联规则分析D聚类 4. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（） A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN —般聚类所有对象。 B. K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5. 下列关于 Ward 'Method说法错误的是：（） A. 对噪声点和离群点敏感度比较小 B. 擅长处理球状的簇 C. 对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6. 下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：（） A. 具有全局优化目标函数 B. Group Average擅长处理球状的簇 C. 可以处理不同大小簇的能力 D. Max对噪声点和离群点很敏感 7. 下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：（） A. 一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B. 算法的终止条件是仅剩下一个簇 2 C. 空间复杂度为O m D. 具有全局优化目标函数 8规则｛牛奶，尿布｝T｛啤酒｝的支持度和置信度分别为：（）

《数据挖掘》试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

数据挖掘考试题库讲解

一、名词解释 1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。 3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。 4.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0－1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。 6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。 7.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。 9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构，由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成，并带有高度压缩的索引及指针结构，通过直接偏移计算进行存取。 11.数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象，提炼出带有普遍性的、概括性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。

数据挖掘课程论文

海南大学数据挖掘论文

题目：股票交易日线数据挖掘学号：20100602310002 姓名：专业：10信管指导老师：分数：目录目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12)

4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15) 1.数据挖掘目的数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。． 2.1.4 最高价指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最高价。 2.1.5最低价指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最低价。 2.1.6成交量成交量是指一个时间单位内对某项交易成交的数量。一般情况下，成交量大且价格上涨的股票，趋势向好。成交量持续低迷时，一般出现在熊市或股票整理阶段，市场交投不活跃。成交量是判断股票走势的重要依据，对分析主力行为提供了重要的依据。 2.1.7 K 线 K 线图这种图表源处于日本德川幕府时代（1603～1867 年），被当时日本米

数据挖掘复习知识点整理超详细

必考知识点：信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

《数据仓库与数据挖掘》复习题

2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》期末考试题型一、单项选择题（每小题2分，共20分）二、填空题（每空1分，共20分）三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD？(A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)

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