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数据挖掘试卷一

数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯）

单选题

1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（）

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

2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（A）的指标。

A、简洁性

B、确定性

C.、实用性

D、新颖性

3．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)

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

4．数据归约的目的是（）

A、填补数据种的空缺值

B、集成多个数据源的数据

C、得到数据集的压缩表示

D、规范化数据

5．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

6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)

A第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个

7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。

A、上卷(roll-up)

B、选择(select)

C、切片(slice)

D、转轴(pivot)

8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C)

A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.

B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.

C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的

9．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

10简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（ B ）

A、层次聚类

B、划分聚类

C、非互斥聚类

D、模糊聚类

11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

12 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

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

判断题

1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。(对)

2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。（对）

3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。（对）

4. 模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。（错）

5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式。（错）

6. 离群点可以是合法的数据对象或者值。（对）

7. 离散属性总是具有有限个值。（错）

8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。（错）

9. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。（对）

10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。（错）

11. 序列数据没有时间戳。（对）

12. 定量属性可以是整数值或者是连续值。（对）

13. 可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。（错）

14. DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。（对）

15. OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。（对）

16. 商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于：后者把结构强加于商务之上，一旦系统设计完毕，其程序和规则不会轻易改变；而前者则是一个学习型系统，能自动适应商务不断变化的要求。（对）

17. 数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP （错）

18．数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库管理，数据抽取，分析工具等四个部分. (错) 19.Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息. （错）

21. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。（错）

22. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数（对）。

23. 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。（错

24. 如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是X的子集。（对）

25. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。（错）

26. 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。（错）

27. 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。(对)

28. 对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。（对）

29. Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。(错)

30.分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）. (对)

31. 在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。（错）

32. SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）(错)

33. 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。（错）

34. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。（对）

35. K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。（错

36. 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。（错）

37. 基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。（对）

38. 如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。（对）

39. 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。（错）

40. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（对）

简答题

1．简述面向属性归纳的基本思想，并说明什么时候使用属性删除，什么时候使用属性概化。（7分）

答：面向属性归纳的基本思想是：首先使用关系数据库查询收集任务相关的数据；然后通过考察任务相关数据中每个属性的不同值的个数，进行概化（通过属性删除或者属性概化）。聚集通过合并相等的广义元组，并累计他们相应的计数值进行。这压缩了概化后的数据集合。结果广义关系可以映射到不同形式，如图表或规则，提供用户。（3分）

使用属性删除的情况：如果初始工作关系的一个属性上有大量的不同值，但是（1）在此属性上没有概化操作符，或（2）它的较高层概念用其他属性表示；（2分）

使用属性概化的情况：如果初始工作关系的一个属性上有大量的不同值，并且该属性上存在着概化操作符。（2分）

2．为什么在进行联机分析处理(OLAP)时，我们需要一个独立的数据仓库，而不是直接在日常操作的数据库上进行。（6分）

答：使用一个独立的数据仓库进行OLAP处理是为了以下目的：

(1)提高两个系统的性能

操作数据库是为OLTP而设计的，没有为OLAP操作优化，同时在操作数据库上处理OLAP 查询，会大大降低操作任务的性能；而数据仓库是为OLAP而设计，为复杂的OLAP查询, 多维视图，汇总等OLAP功能提供了优化。

(2)两者有着不同的功能

操作数据库支持多事务的并行处理，而数据仓库往往只是对数据记录进行只读访问；这时如果将事务处理的并行机制和恢复机制用于这种OLAP操作，就会显著降低OLAP的性能。

(3)两者有着不同的数据

数据仓库中存放历史数据；日常操作数据库中存放的往往只是最新的数据。

3．对于具有递减支持度的多层关联规则挖掘，分别都有哪些搜索策略？各有什么特点？（6分）

答：具有递减支持度的多层关联规则挖掘中使用的搜索策略包括：

逐层独立：完全的宽度搜索，没有频繁项集的背景知识用于剪枝。考察每一个节点，不管其父节点是否频繁。特点是条件很松，可能导致在低层考察大量非频繁的项，找出一些不重要的关联；（2分）

层交叉k-项集过滤：一个第i层的k-项集被考察，当且仅当它在第(i-1)层的对应父节点的k-项集是频繁的。特点是限制太强，有些有价值的模式可能被该方法过滤掉；（2分）

层交叉单项过滤：一个第i层的项被考察，当且仅当它在第(i-1)层的父节点是频繁的。它是上述两个极端策略的折中。（2分）

4．跟其他应用领域相比，在电子商务中进行数据挖掘有哪些优势？（6分）

答：跟其他应用领域相比，在电子商务中进行数据挖掘的优势包括：

电子商务提供海量的数据：

“点击流”（Clickstreams）将会产生电子商务挖掘的大量数据；

丰富的记录信息：

良好的WEB站点设计将有助于获得丰富的关于商品、分类、访客等等信息；

干净的数据：

从电子商务站点收集的都是电子数据，无需人工输入或者是从历史系统进行整合；

研究成果容易转化：

在电子商务中，很多知识发现都可以进行直接应用；

投资收益容易衡量：

所有数据都是电子化的，可以非常方便的生成各种报表和计算各种收益。

5什么是数据仓库？简述数据仓库的几种常用模型。

6数据挖掘过程中为什么要进行数据预处理？数据预处理有哪些方面？

7请简述数据挖掘过程.

1确定挖掘对象2准备数据3建立模型4数据挖掘5结果分析6知识应用

8请叙述元数据的定义及其在数据仓库中的作用。

元数据是关于数据的数据，从元数据的类型与作用来看，元数据实际上是解决何人在何时、何地为了什么原因、怎样使用数据仓库的问题。

1、数据仓库元数据的重要性（1）为数据仓库服务和DSS分析员及高层决策人员服务提供便利

(2)解决操作型环境和数据仓库的复杂关系（3）数据仓库中数据的管理

2、元数据在数据仓库开发期间的使用

数据仓库的开发过程是一个构造工程的过程，它必须提供清晰的文档。该过程产生的元数据主要用于数据仓库的应用管理(1)元数据的设计需要改变传统数据库设计的观念(2)突出操作系统的当前元数据

(3)在抽取、求精、和重构过程中，时刻保持从资源到数据仓库之间的映射关系。

3、元数据在数据源抽取中的作用

数据源块的元数据用于数据库的定义，以及向数据仓库及其定义提供从办公系统和外部来源中抽取的数据条目。元数据对多个来源的数据集成发挥着关键作用。

(1)资源领域的确定(2)跟踪历史数据结构变化的过程(3)属性到属性的映射(4)属性转换

4、元数据在数据求精与重构工程上的作用

数据求精与重构工程负责净化资源中的数据、增加资源戳和时间戳、将数据转换为符合数据仓库的数据格式、预算概括和衍生数据的值。

(1)集成与分割(2)概括与聚集(3)预算与推导(4) 转换与再映像

四、算法题（共20分）

1．Apriori算法是从事务数据库中挖掘单维布尔关联规则的常用算法，该算法利用频繁项集性质的先验知识，从候选项集中找到频繁项集。

（1）Aprior算法包括哪两个基本步骤

（2）对下图中所示的事务数据记录D，（|D|＝4），请用图示与说明解释如何使用Apriori算法寻找D中的频繁项集。（假设最小事务支持计数为2）

TID

项ID的列表

T100

A,C,D

T200

B,C,E

T300

A,B,C,E

T400

B,E

2．判定树归纳算法是一种常用的分类算法

（1）请简述判定树归纳算法的基本策略

（2）使用判定树归纳算法，根据顾客年龄age（分为3个年龄段：<18，18...23，>23），收

入income（取值为high，medium，low），是否为student（取值为yes和no），信用credit_rating

等级（取值为fair和excellent）来判定用户是否会购买PC Game，即构建判定树buys_PCGame，

假设现有的数据经过第一次划分之后得到如下图所示结果，并根据该结果对每一个划分中的

各个属性计算信息增益

对age<18的顾客：Gain(income)=0.022，Gain(student)=0.162，Gain(credit_rating)=0.323

对age>23的顾客：Gain(income)=0.042，Gain(student)=0.462，Gain(credit_rating)=0.155

请根据以上结果绘制出判定树buys_PCGame。（4分）

训练数据集合age、student、income、rating这四个属性，其类别属性为buys，它有两个不同的取值：{yes，no}。设C1对应类别buys=yes，C2对应类别buys=no

（a）为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”？

根据上面训练数据集，采用朴素贝叶斯分类方法对下列未知样本进行分类，并给出具体步骤，

其中未知样本为：X=（age=“<30”,income=medium,student=yes,rating=fair）

《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。

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。

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告姓名＿学号＿指导教师开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的基于https://www.wendangku.net/doc/ff2176593.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.wendangku.net/doc/ff2176593.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

数据挖掘考试题库完整

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。 15.遗传算法：是一种优化搜索算法.它首先产生一个初始可行解群体.然后对这个群体通过模拟生物进化的选择、交叉、变异等遗传操作遗传到下一代群体.并最终达到全局最优。 16.聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster)的过程.使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度.而不同簇中的对象差别较大。 17.决策树：是用样本的属性作为结点.用属性的取值作为分支的树结构。它是分类规则挖掘的典型方法.可用于对新样本进行分类。 18.相异度矩阵：是聚类分析中用于表示各对象之间相异度的一种矩阵.n个对象的相异度矩阵是一个nn维的单模矩阵.其对角线元素均为0.对角线两侧元素的值相同。 19.频繁项集：指满足最小支持度的项集.是挖掘关联规则的基本条件之一。 20.支持度：规则A→B的支持度指的是所有事件中A与B同地发生的的概率.即P(A∪B).是 AB同时发生的次数与事件总次数之比。支持度是对关联规则重要性的衡量。 21.可信度：规则A→B的可信度指的是包含A项集的同时也包含B项集的条件概率P(B|A).

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

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。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化海量数据挖掘技术及工程实践》题目、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的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。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 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 3) 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。据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 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) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时，分类和预测数据流挖掘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 6) A. 分类 C. 关联分析建立一个模型， B. D. 聚类隐马尔可夫链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 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

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。

数据挖掘试题

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 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 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 11.下面哪种不属于数据预处理的方法？(D) A变量代换B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值 12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 13.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？(A) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 16. 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A 计数属性 B 离散属性C非对称的二元属性 D 对称属性 17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A嵌入 B 过滤 C 包装 D 抽样 18.下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A特征提取B特征修改C映射数据到新的空间D特征构造 22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A 0.821 B 1.224 C 1.458 D 0.716 23.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：(A) A 18.3 B 22.6 C 26.8 D 27.9 28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是(C) A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合. 29. 关于基本数据的元数据是指: (D) A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息; C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息; D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.

数据挖掘大作业

1.音乐分类的数据集在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。下面是对数据集的一个简单的介绍：数据标签第3-14列:YES or NO 第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E') 第16列:共5个取值(1,2,3,4,5) 第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd') 这是一个多分类问题 1.1数据读取与训练集和测试集分离

数据挖掘试卷及答案

12/13 年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案一、什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。（20分）数据挖掘是从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。步骤： 1）数据清理（消除噪声或不一致数据） 2) 数据集成（多种数据源可以组合在一起） 3 ) 数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据） 4 ) 数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作） 5) 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） 6) 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；） 7) 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）二、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分）元数据是关于数据的数据。在数据仓库中, 元数据是定义仓库对象的数据。元数据包括：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义, 以及数据集市的位置和内容。操作元数据，包括数据血统（移植数据的历史和它所使用的变换序列）、数据流通（主动的、档案的或净化的)、管理信息（仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪）。汇总算法，包括度量和维定义算法, 数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告。由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述, 数据划分, 数据提取、清理、转换规则和缺省值, 数据刷新和净化规则, 安全 (用户授权和存取控制)。关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规则与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。商务元数据，包括商务术语和定义, 数据拥有者信息和收费策略。三、在 O L A P 中，如何使用概念分层? 请解释多维数据模型中的OLAP上卷下钻切片切块和转轴操作。（20分）在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。这种组织为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。有一些 O L A P 数据立方体操作用来物化这些不同视图，允许交互查询和分析手头数据。因此， O L A P 为交互数据分析提供了友好的环境。上卷：上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约，在数据立方体上进行聚集。下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现。切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方。

期末大作业

期末大作业数据挖掘和基于数据的决策是目前非常重要的研究领域，是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的特殊过程。在商业上，数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析技术，可用于分析企业数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。本次作业要求完成一个相亲配对程序，让相亲者更容易找到自己的意中人。查阅相关文献，以python为工具实现K-近邻算法，从而完成一个基本版的相亲配对系统，在此基础上深入研究聚类算法（K-近邻算法为其中一种），讨论各种聚类思路及算法优劣，完成相应的研究论文。基本的设计思路提示如下：利用附件datingTestSet.txt文档中提供的三种属性（前三列，其中第1列为对方每年出差/旅行的公里数，第2列为对方玩游戏消耗时间的百分比，第3列为对方每周消费的冷饮公升数）作为测度是否和对方匹配的标准。附件文件第4列表示了你遇到此类人产生的好恶情感，其中largeDoses表示对你极有吸引力，smallDoses表示对你吸引力一般，didntLike 表示是你不喜欢的类型。利用此文件提供的数据，以K-近邻算法为工具，进行数据挖掘，发现你的喜好标准，对新的未标定的待匹配方（即只有前三行数据）给出第4行的好恶情感标签（即largeDoses、smallDoses或didntLike）。具体要求如下： 1.查找文献，理解完整的K-近邻算法；

2.使用python语言编程实现K-近邻算法，解决相亲配对这一明确的应用问题； 3.撰写的研究论文要有关于聚类算法的详细叙述，论文中的算法应该与程序实现的算法相印证。大作业要求： 1.自己设计解决方案，简易的解决方案得分较低，完整的解决方案，即使部分完成，得分也会较高； 2.作业上交形式为电子版文件。所有文件打包为一个文件，以“学号+姓名” 的方式命名； 3.算法的python源程序（py文件）； 4.对此问题进行研究得到的研究性论文，论文包括前言（简介），算法部分（算法流程图为核心），程序设计部分（程序流程图为核心），实验结果和分析，小结等内容（doc文件）； 5.论文必须有规范的发表论文格式，包括题目、作者、单位、摘要、关键字、正文及参考文献； 6.附有少量参考资料。字数：论文部分字数限于2000±300，太多太少均扣分。上交期限：19周周日，由学习委员收齐统一上交。抄袭0分！

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 2014级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

数据仓库与数据挖掘考试试题

一、填空题（15分） 1.数据仓库的特点分别是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化。 2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。根据元数据用途的不同可将元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3.OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括切片、切块、钻取、旋转等。 4.基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“中心和辐射”架构，其中企业级数据仓库是中心，源数据系统和数据集市在输入和输出范围的两端。 5.ODS实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。二、多项选择题（10分） 6.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括（ＡＣＤ） A 分类 B 关联 C 估值 D 预言 7.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（ＡＢＣ） A 数据抽取 B 数据转换 C 数据加载 D 数据稽核 8.数据分类的评价准则包括（ ABCD ） A 精确度 B 查全率和查准率 C F-Measure D 几何均值 9.层次聚类方法包括（ BC ） A 划分聚类方法 B 凝聚型层次聚类方法 C 分解型层次聚类方法 D 基于密度聚类方法 10.贝叶斯网络由两部分组成，分别是（ A D ） A 网络结构 B 先验概率 C 后验概率 D 条件概率表三、计算题（30分） 11.一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，其中每一条事务表示在一项收款机业务中卖出的项目，假定sup min=40%，conf min=40%，使用Apriori算法计算生成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候选集和大项目集。（15分）解：（1）由I={面包、果冻、花生酱、牛奶、啤酒}的所有项目直接产生1-候选C1，计算其支持度，取出支持度小于sup min的项集，形成1-频繁集L1，如下表所示：

大工20秋《数据挖掘》大作业题目及要求

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目： Knn算法原理以及python实现第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。《数据挖掘是计算机专业一门重要的专业课。本课程是大数据背景下现代统计数据分析不可缺少的重要工具。通过本课程的学习，培养学生的数据分析技能，熟悉和掌握大数据信息提取与结果分析，培养适应社会数据分析岗位需求的专业人才。课程的重点教学内容为：网络爬虫与数据抽取、数据分析与挖掘算法-关联规则、数据分析与挖掘算法-分类与预测、数据分析与挖掘算法-聚类等。课程任务主要是让学生在学习期间掌握数据挖掘理论以及如何用数据挖掘来解决实际问题，了解某个数据挖掘解决方案对特定问题是否切实可行，学生能够借助软件工具进行具体数据的挖掘分析。本课程为计算机相关专业的基础课程，其内容涵盖了数据挖掘的相关知识。课程在阐述Python理论知识基础上，增加了数据分析和处理等知识内容，从而使学生加深对数据挖掘的理解。课程安排内容难易适中，学生可以通过实际项目加深对数据挖掘系统结构的整体流程了解。第二大题：完成下面一项大作业题目。 2020秋《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。题目一：Knn算法原理以及python实现

要求：文档用使用word撰写即可。主要内容必须包括：（1）算法介绍。（2）算法流程。（3）python实现算法以及预测。（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答：一、knn算法介绍 1. 介绍邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。 2. 核心概括主要的思想是计算待分类样本与训练样本之间的差异性，并将差异按照由小到大排序，选出前面K个差异最小的类别，并统计在K个中类别出现次数最多的类别为最相似的类，最终将待分类样本分到最相似的训练样本的类中。与投票(Vote)的机制类似。二、knn算法流程 1. 准备数据，对数据进行预处理 2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组

(完整word版)数据挖掘题目及答案

一、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。特点： 1、面向主题操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可用的信息二、数据库有4笔交易。设minsup=60%，minconf=80%。 TID DATE ITEMS_BOUGHT T100 3/5/2009 {A, C, S, L} T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B} T300 4/5/2010 {A, B, C} T400 4/5/2010 {C, A, B, E} 使用Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。解：已知最小支持度为60%，最小置信度为80% 1）第一步，对事务数据库进行一次扫描，计算出D中所包含的每个项目出现的次数，生成候选1-项集的集合C1。