数据挖掘期末

什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。

数据挖掘是从大量数据中提取和发现（挖掘）知识的过程。具体地说，数据挖掘就是从大量的、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。

数据仓库是面向主题的、集成、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，通过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）

什么是数据可视化？

数据可视化旨在通过图形表示清晰有效地表达数据。

基于像素的可视化技术

几何投影可视化技术

基于图符的可视化技术

层次可视化技术

数据的基本形式有数据库数据、数据仓库数据和事务数据

数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数据、多媒体数据和万维网

数据对象和属性类型数据集由数据对象组成，一个数据对象代表一个实体。

属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。

标称属性（与名称相关）

二元属性（布尔属性）

序数属性

数值属性（区间标度属性和比率标度属性）

离散属性和连续属性

什么是数据清理？数据清洗过程

填写缺失值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性

噪声是被测量的变量的随机误差或方差

数据清洗一般包括数据分析，定义和执行清洗规则，清洗结果验证等步骤

1.数据分析

根据相关的业务知识，应用相应的技术，如统计学，数据挖掘的方法，分析出数据源中数据的特点，为定义数据清洗规则奠定基础。

除手工测查数据或数据样本之外，还可以用专门的分析程序来分析数据源。

数据分析的结果是数据源一些数据质量问题的描述，被保存到元数据库中。

2.定义清洗规则

主要的清洗规则包括：

*空值的检查和处理

*非法值的检测和处理

*不一致数据的检测和处理

*相似重复记录的检测和处理

3.执行数据清洗规则检查拼写错误

去掉重复的(duplicate )记录

补上不完全的(incomplete)记录

解决不一致的(inconsistent)记录

用测试查询来验证数据

生成数据清晰报告

4.清洗结果验证

对定义的清洗转换规则的正确性和效率进行验证和评估，当不满足清洗要求时要对清洗规则或系统参数进行调整和改进。

数据清洗过程中往往需要多次迭代的进行分析，设计和验证。

什么是分类？有哪些方法？

分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。

决策树归纳

贝叶斯分类

什么是聚类？有哪些方法？

聚类分析，简称聚类，是把一个数据对象(或观测)划分成子集的过程。每个子集是一个簇，使得簇中的对象彼此相似，但与其他簇中的对象不相似。由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类。

基本聚类方法：

划分方法(k-均值、k-中心点)

层次方法()

基于密度的方法(DBSCAN)

基于网格的方法

聚类和分类的区别

分类（Categorization or Classification）就是按照某种标准给对象贴标签（label），再根据标签来区分归类。

聚类是指事先没有“标签”而通过某种成因分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类（元搜索）等。

数据预处理方法和内容

数据的预处理包括数据的规范化（即变换后可使数据在任一属性下，性能越优，属性值越

大，从而便于比较）非量化、归一化。

常见的数据预处理方法有：数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。

1.数据清洗：数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据噪音，还要能将按不

同的、不兼容的规则所得的各种数据集一致起来。

2.数据集成：将多个数据源中的数据合并，并存放到一个一致的数据存储（如数据

仓库）中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。

3.数据变换：找到数据的特征表示，用维度变换来减少有效变量的数目或找到数据

的不变式，包括规格化、规约、切换和投影等操作。

4.数据归约：是在对发现任务和数据本身内容理解的基础上，寻找依赖于发现目标的表达数据的有用特征，以缩减数据模型，从而在尽可能保持数据原貌的前提下最大限度的精简数据量，主要有两个途径：属性选择和数据抽样，分别针对数据库中的属性和记录。

分箱离散化分箱是一种基于指定的箱个数的自顶向下的分裂技术。通过使用等宽或等频分箱，然后用箱均值或中位数替换箱中的每个值，可以将属性值离散化，就像用箱的均值或箱的中位数光滑一样。这些技术可以递归地作用于结果划分，产生概念分层。

分箱并不使用类信息，因此是一种非监督的离散化技术。它对用户指定的箱个数很敏感，也容易受离群点的影响。

分箱的方法主要有：

①统一权重法(又称等深分箱法)

②统一区间法(又称等宽分箱法)

③最小熵法

④自定义区间法

数据平滑的方法主要有：平均值法、边界值法和中值法。

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。

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(AUB),

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。

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)，是AB同时发生的次数与A发生的所有次数之比。可信度是对关联规则的准

确度的衡量。

DBSCAN算法

一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类

算法过程：

1、将所有点标记为核心点、边界点和噪声点

2、删除噪声点

3、为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边

4、每组联通的核心点形成一个簇

5、将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中

DBSCAN算法的优点是耐噪声、能够处理任意大小和形状的簇

DBSCAN算法的缺点是处理高维数据、变密度的数据效果不好

K-均值算法(每个簇的中心都用簇中所有对象的均值来表示)

K - means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为

两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

输入：

K:簇的数目

D:包含n个对象的数据集

输出：k个簇的集合

方法：

(1 )从D中任意选择k个对象作为初始簇中心

(2 ) Repeat

(3 )根据簇中对象的均值，将每个对象分配到最相似的簇

(4 )更新簇均值，即重新计算每个簇中对象的均值

(5 ) Until不再发生变化

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。

决策树构建的基本步骤如下：

1.开始，所有记录看作一个节点

2.遍历每个变量的每一种分割方式，找到最好的分割点

3.分割成两个节点N1和N2

4.对N1和N2分别继续执行2-3步，直到每个节点足够“纯”为止

特点：

决策树分类器的构造不需要任何领域知识或参数设置因此适合于探测式知识发现；可以处理高维度数据；学习和分类步骤是简单和快速的；具有很好的准确率。

贝叶斯算法

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。

模式识别与数据挖掘期末总结

模式识别与数据挖掘期末总结第一章概述 1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。 2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。 3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测 4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、 5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。 6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。 7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。 8.分类典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归 9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性 10.机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等 1.（1）标称属性(nominal attribute)：类别，状态或事物的名字（2）：布尔属性（3）序数属性(ordinal attribute)：尺寸={小，中，大}，军衔，职称【前面三种都是定性的】（4）数值属性(numeric attribute）: 定量度量，用整数或实数值表示 ●区间标度(interval-scaled)属性：温度 ●比率标度(ratio-scaled)属性：度量重量、高度、速度和货币量 ●离散属性 ●连续属性 2.数据的基本统计描述三个主要方面：中心趋势度量、数据分散度量、基本统计图 ●中心趋势度量：均值、加权算数平均数、中位数、众数、中列数（最大和最小值的平均值） ●数据分散度量：极差（最大值与最小值之间的差距）、分位数（小于x的数据值最多为k/q，而大于x的数据值最多为(q-k)/q）、说明（特征化，区分，关联，分类，聚类，趋势/跑偏，异常值分析等）、四分位数、五

数据挖掘期末试题及答案完整版

数据挖掘期末试题及答案完整版本文档为数据挖掘课程的期末试题及答案完整版，共分为两部分：试题 1. 简述数据挖掘的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。 2. 数据挖掘的分类有哪些？分别说明其特点和应用场景。 3. 什么是关联规则挖掘？具体方法是什么？ 4. 简述聚类分析的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。 5. 什么是K-means算法？其具体流程是什么？如何确定K值？ 6. 什么是分类算法？具体有哪些分类算法？举例说明其应用场景。 7. 什么是决策树？它的构建方法是什么？ 8. 什么是人工神经网络？具体的工作原理是怎样的？ 9. 什么是支持向量机？简述其分类原理及构建方法。 10. 集成研究是什么？其主要有哪些方法？答案

1. 数据挖掘定义：是从大量数据中自动提取未知、隐含的且潜在有用的信息和模式的计算技术，主要应用场景包括：金融风险控制、市场营销、医学诊断和电子商务等领域。 2. 数据挖掘的分类：基于任务分类、基于数据挖掘方法分类、基于应用领域分类等。其中基于数据挖掘方法的分类包括：分类、聚类、关联规则挖掘、时序挖掘、离群点检测和特征选择等，它们分别对应不同类型的数据挖掘任务和数据类型。 3. 关联规则挖掘：是一种在数据集中发现有趣关系的方法。具体方法包括：设定最小支持度和最小置信度阈值、频繁集生成、生成关联规则等。 4. 聚类分析：是一种常用的数据挖掘技术，主要应用场景包括：图像分割、生物信息学、无监督研究等领域。 5. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，具体流程包括：选择初始聚类中心、计算数据点到聚类中心的距离、分组聚类、重新计算聚类中心等。确定K值有多种方法，常用的有肘部法和轮廓系数法。 6. 分类算法：是一种重要的数据挖掘技术，主要包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机等方法。不同的算法适用于不同类型的数据和任务场景。

数据挖掘导论期末试题及答案

数据挖掘导论期末试题及答案第一部分：试题问答题 1. 数据挖掘的定义是什么？ 2. 数据挖掘的过程包括哪些步骤？ 3. 请简要解释数据预处理的步骤。 4. 请列举常用的数据挖掘算法。 5. 请解释聚类分析和分类分析的区别。 6. 什么是关联规则挖掘？请给出一个例子。 7. 在数据挖掘过程中，如何评估模型的性能？ 8. 什么是过拟合？如何避免过拟合？ 9. 数据挖掘有哪些应用领域？ 10. 请简要介绍数据挖掘中的隐私保护技术。编程题 1. 给定一个包含n个整数的列表，请编写Python代码来计算列表中所有数的平均值。 2. 使用Python编写一个函数，接受两个参数n和m，返回一个列表，其中包含从n到m之间所有偶数的平方。

3. 在Python中，定义函数calcBMI(height, weight)，接受一个人的身高（单位：米）和体重（单位：千克），计算并返回该人的BMI指数。 4. 使用Python编写一个函数，接受一个字符串作为参数，返回字符串中每个字符出现的次数。第二部分：答案问答题 1. 数据挖掘的定义是从大量的数据中发现先前未知、可理解和实际可用的模式的过程。 2. 数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、特征选择、算法选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。 3. 数据预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 4. 常用的数据挖掘算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、K均值算法和关联规则挖掘算法等。 5. 聚类分析是将数据对象分为不同的组别，而分类分析是根据已有的分类标签对数据对象进行分类。 6. 关联规则挖掘是在大规模数据集中寻找项目之间的有趣关系的过程。例如，购买尿布的人也倾向于购买婴儿食品。

数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.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：（）参考答案: 0.716 2.数据的可视化是将数据以各种图表的形式展现在用户的面前，使用户能观察数据，并在较高的层次上找出数据间可能的关系。参考答案: 正确 3.数据挖掘和可视化都是知识提取的方式。参考答案: 正确 4.面向应用场景的可视化交互式数据挖掘方法是以数据挖掘算法和模型为主，并不针对具体应用场景或数据类型参考答案: 错误 5.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是以下哪个步骤的任务？（）参考答案: 数据预处理

6.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（）参考答案: 数据抽取_数据加载_数据转换 7.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据的任务。参考答案: 正确 8.传统数据仓库包括数据仓库数据库、数据抽取/转换/加载、元数据、访问工具、数据集市、和信息发布系统七个部分组成。参考答案: 数据仓库管理 9.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。参考答案: 错误 10.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。在下一次训练时，应该采取下列什么措施？（）参考答案: 增加特征

11.下面哪一项关于CART的说法是错误的（）参考答案: CART输出变量只能是离散型。 12.以下哪种方法不是常用的数据约减方法（）参考答案: 关联规则挖掘 13.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？ () 参考答案: 第二个 14.下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。TID 项1abc2abcd3bce4acde5de 参考答案: abc_de 15.利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（）ID购买项1面包、牛奶2面包、尿布、啤酒、鸡蛋3牛奶、尿布、啤酒、可乐4面包、牛奶、尿布、啤酒5面包、牛奶、尿布、可乐参考答案: 啤酒、面包_啤酒、牛奶

大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据挖掘》期末考试高频考点版(带答案)试卷号：2

大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据挖掘》期末考试高频考点版（带答案）一.综合考核(共50题) 1. 以下选项中不是Python关键字的是()。 A.while B.except C.in D.do 参考答案：D 2. 以下程序语句中，哪个是正确利用切片语句取出字符串s=“pi=3.1415926”中的所有数字部分?() A.s[3:-1] B.s[3:11] C.s[4:-1] D.s[3:12] 参考答案：D 3. for循环和while循环中都存在一个else扩展用法，continue关键字对else没有影响。() A.正确 B.错误参考答案：A 4. 组合数据类型中的序列类型元素之间存在先后关系，可以通过序号访问。() A.正确 B.错误参考答案：A

下面Python关键字中，不用于表示分支结构的是()。 A.else B.if C.elseif D.elif 参考答案：C 6. 以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是()。 A.c’ B.‘r+’ C.‘w’ D.‘r’ 参考答案：A 7. 以下哪一种数据类型元素之间是无序的，相同元素在集合中唯一存在?() A.元组 B.字符串 C.列表 D.集合参考答案：D 8. Python中，字典是一个键值对的集合，字典以键为索引，一个键只对应一个值。() A.正确 B.错误参考答案：A 9. 函数是一段具有特定功能的、可重用的语句组，用函数名来表示并通过函数名进行功能调用。() A.正确 B.错误

10. 以下关于Python组合数据类型描述错误的是()。 A.序列类型可以通过序号访问元素，元素之间不存在先后关系 B.组合数据类型可以分为3类：序列类型、集合类型和映射类型 C.Python组合数据类型能够将多个同类型或者不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易 D.Python中字符串、元组和列表都是序列类型参考答案：A 11. 遍历循环for语句中，不可以遍历的结构是()。 A.字符串 B.元组 C.数字类型 D.字典参考答案：C 12. 在多分支结构中，Python是通过()来判断语句是否属于一个分支结构中。 A.花括号 B.冒号 C.括号 D.缩进参考答案：D 13. 下列不是Python对文件进行读操作的方法是()。 A.readtext B.readlines C.read D.readline 参考答案：A

数据挖掘期末考试试题(含答案)

数据挖掘期末考试试题(含答案) 题目一：数据预处理题目描述：给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。答案：缺失值在数据分析中是一个常见的问题。我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。题目二：关联规则挖掘题目描述：给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。

答案： Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。评估指标包括支持度、置信度和提升度。支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。题目三：聚类算法题目描述：给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。

答案： K-means算法是一种常用的聚类算法。它通过迭代的方式将样本划分为K个簇。首先，随机选择K个初始聚类中心。然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。以上是关于数据挖掘期末考试试题的答案。希望对您有所帮助！

数据挖掘期末考试计算题及答案

数据挖掘期末考试计算题及答案 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

题一：题二 Distance(G,A)2=; Distance(G,B)2=; Distance(G,C)2= Distance(G,D)2=; Distance(G,E)2=; Distance(G,F)2= G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=; Distance(H,B)2=; Distance(H,C)2= Distance(H,D)2=; Distance(H,E)2=; Distance(H,F)2=

H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)=0 Gain(Mg+浓度)= Gain(Na+浓度)=0 Gain(Cl-浓度)= 选择 Cl- Gain(Ca+浓度)=0 Gain(Mg+浓度)= Gain(Na+浓度)= 选择Mg+ Gain(Ca+浓度)= Gain(Na+浓度)= 题四 P(Ca+浓度=低，) =P(Ca+浓度=低| | 类型=冰川水)* P(Cl-浓度=低| 类型=冰川水) *P(冰川水)

东北财经大学《数据挖掘与决策》期末考试汇总题集

东北财经大学《数据挖掘与决策》期末考试汇总题集第一章：数据挖掘基础 1. 数据挖掘的定义是什么？ 2. 数据挖掘的主要任务有哪些？ 3. 解释数据挖掘的主要应用领域。 4. 介绍数据挖掘的基本过程。 5. 数据预处理在数据挖掘中的作用是什么？ 6. 数据清洗的主要任务有哪些？ 7. 列举常见的数据清洗方法。 8. 数据集划分的目的是什么？常用的划分方法有哪些？第二章：数据挖掘的基本任务 1. 描述关联规则挖掘的目标和过程。 2. 解释分类任务的含义，并列举常用的分类算法。 3. 对于文本分类任务，介绍一种常用的文本特征表示方法。 4. 简要说明聚类任务的定义和常用算法。

5. 介绍异常检测的任务和应用领域。 6. 解释序列模式挖掘的目标和过程。 7. 介绍一种常用的时间序列数据挖掘方法。第三章：数据挖掘的进阶任务 1. 解释推荐系统的定义和主要应用场景。 2. 列举常见的推荐算法，并简要说明它们的特点。 3. 介绍基于图的数据挖掘任务，并列举一个常用的图算法。 4. 解释数据集集成的思想和主要方法。 5. 简要说明集成模型的优势和不足。 6. 介绍一种常用的集成模型。第四章：决策分析 1. 解释决策分析的基本概念。 2. 列举常见的决策分析方法。 3. 介绍决策树算法的基本原理和构建过程。 4. 解释基于规则的决策模型的定义和构建方法。 5. 介绍一种常见的多属性决策模型。

6. 简要说明使用模糊决策方法的优势和不足。 7. 解释模糊综合评价方法的基本思想。第五章：模型评价与选择 1. 说明模型评价的重要性和目标。 2. 列举评价分类模型性能的常用指标，并解释它们的含义。 3. 简要介绍回归模型的评价指标。 4. 解释交叉验证的作用和常用方法。 5. 介绍模型选择的原则。 6. 解释过拟合和欠拟合的概念，并说明如何解决这些问题。 7. 简要说明集成模型在模型评价与选择中的应用。以上是《数据挖掘与决策》期末考试的汇总题集，希望能帮助大家复习和准备考试。祝各位考试顺利！

大数据挖掘及应用期末试题及答案

大数据挖掘及应用期末试题及答案一、概述大数据挖掘是指通过对大量数据的收集、整理和分析，从中发现有用的信息、模式和关联性。在当今信息化时代，大数据挖掘已成为各行各业重要的工具和手段。本文将介绍大数据挖掘的一些基本概念，并给出一份期末试题及答案作为例子。二、大数据挖掘的基本概念 1. 数据收集与整理大数据挖掘的第一步是收集和整理数据，这些数据可以来源于各种渠道，如社交媒体、传感器、日志文件等。数据收集的质量和准确性对后续的挖掘过程至关重要。 2. 数据预处理大数据挖掘中，数据预处理是不可或缺的环节。该过程主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据变换等。通过数据预处理，可以提高挖掘结果的准确性和可信度。 3. 特征选择与提取在大数据挖掘中，一个重要的任务是选择和提取出对于挖掘目标最有用的特征。这可以通过各种方法来实现，如信息增益、相关性分析、主成分分析等。 4. 数据挖掘算法

大数据挖掘涉及多种挖掘算法，如聚类、分类、关联规则、时序分析等。这些算法可以帮助挖掘出数据中的隐藏规律和模式。 5. 模型评估与优化挖掘得到的模型需要进行评估和优化，以保证其准确性和可靠性。评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。三、大数据挖掘及应用期末试题以下是一份大数据挖掘及应用的期末试题，供同学们进行自主学习和思考：试题一：数据清洗请简述数据清洗的作用，并列举三种常见的数据清洗方法。试题二：特征选择假设你要对一家电商平台的用户进行分类，以便进行个性化推荐。你会选择怎样的特征来进行分类？请简要说明你的理由。试题三：聚类分析假设你正在研究一款新药的效果，并希望对病人进行分类。请问聚类分析是否适用于这个场景？如果适用，请简要描述一下你会采用的聚类算法，并解释其原理。试题四：关联规则挖掘

数据挖掘知识点期末总结

数据挖掘知识点期末总结数据挖掘是一门涉及数据分析、机器学习、统计学和数据库技术的跨学科领域。它利用各种算法和技术，从大规模数据集中提取模式和知识，以帮助人们做出更好的决策。在信息时代，数据成为了我们生活和工作中的重要资源，而数据挖掘技术的发展，使得我们能够更好地利用这些数据。在本文中，我们将回顾数据挖掘的基本概念、技术和应用，并对其未来发展进行展望。一、数据挖掘的基本概念 1. 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过建立模型、使用算法，自动地发现数据中的模式、规律和知识的过程。数据挖掘的目的是从大规模数据中提取有用的信息，以帮助人们做出决策、发现隐藏的信息和规律。 2. 数据挖掘的过程数据挖掘的过程通常包括数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。数据清洗主要是清理数据中的异常值和缺失值，特征选择是从大量特征中选择出最重要的特征，模型构建是利用算法建立模型，模型评估是评估模型的表现，模型应用是将模型应用到实际情况中进行预测。二、数据挖掘的技术 1. 分类算法分类算法是数据挖掘中常用的一种算法，它通过对训练数据进行学习，构建一个分类模型，用来预测数据的类别。常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。 2. 聚类算法聚类算法是将数据集中的对象分成多个组，使得组内的对象之间相似度较高，组间的相似度较低。聚类算法可以用来发现数据中的潜在结构，帮助我们理解数据的内在特点。常见的聚类算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN等。 3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是用来发现数据中项之间的相关性和规律的技术。通过关联规则挖掘，我们可以找到数据中多个项之间的潜在关系，从而帮助企业做出更好的决策。常见的关联规则挖掘算法包括Apriori和FP-growth等。 4. 时间序列分析

数据挖掘期末

数据挖掘期末什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。数据挖掘是从大量数据中提取和发现（挖掘）知识的过程。具体地说，数据挖掘就是从大量的、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。数据仓库是面向主题的、集成、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，通过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）什么是数据可视化？数据可视化旨在通过图形表示清晰有效地表达数据。基于像素的可视化技术几何投影可视化技术基于图符的可视化技术层次可视化技术数据的基本形式有数据库数据、数据仓库数据和事务数据数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数据、多媒体数据和万维网数据对象和属性类型

数据集由数据对象组成，一个数据对象代表一个实体。属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。标称属性(与名称相关) 二元属性（布尔属性）序数属性数值属性(区间标度属性和比率标度属性) 离散属性和连续属性什么是数据清理？数据清洗过程填写缺失值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性噪声是被测量的变量的随机误差或方差数据清洗一般包括数据分析，定义和执行清洗规则，清洗结果验证等步骤 1. 数据分析根据相关的业务知识，应用相应的技术，如统计学，数据挖掘的方法，分析出数据源中数据的特点，为定义数据清洗规则奠定基础。除手工测查数据或数据样本之外，还可以用专门的分析程序来分析数据源。数据分析的结果是数据源一些数据质量问题的描述，被保存到元数据库中。 2. 定义清洗规则主要的清洗规则包括： * 空值的检查和处理 * 非法值的检测和处理 * 不一致数据的检测和处理 * 相似重复记录的检测和处理 3. 执行数据清洗规则检查拼写错误去掉重复的（duplicate）记录补上不完全的（incomplete）记录解决不一致的（inconsistent）记录

《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案

《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案数据挖掘方法期末考试试卷一、选择题（每题5分，共25分） 1. 数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的模式和知识。以下哪项不是数据挖掘的主要任务？ A. 分类 B. 聚类 C. 预测 D. 图像识别答案：D 2. 决策树是一种常见的分类算法，它在哪个阶段进行剪枝？ A. 生成阶段 B. 修剪阶段 C. 测试阶段 D. 应用阶段

答案：B 3. K-近邻算法中，K值一般取多少比较合适？ A. 1 B. 3 C. 5 D. 10 答案：B 4. 在关联规则挖掘中，最小支持度是指？ A. 一条规则必须满足的最小条件概率 B. 一条规则必须满足的最小置信度 C. 数据集中满足条件概率的最小值 D. 数据集中满足条件的最小实例数答案：D 5. 以下哪种技术不属于聚类分析？

A. 层次聚类 B. 基于密度的聚类 C. 基于距离的聚类 D. 基于规则的聚类答案：D 二、填空题（每题5分，共25分） 1. 在分类算法中，将数据集中的每个实例分配给一个类别的过程称为________。答案：分类 2. 决策树算法中，用于评估节点纯度的指标有________、 ________和________等。答案：信息熵、增益、增益率

3. K-均值聚类算法中，簇心的初始值通常通过________算法来确定。答案：随机初始化 4. 在关联规则挖掘中，________、________和________是三个基本的概念。答案：项集、频繁项集、关联规则 5. 在基于距离的聚类算法中，常用的距离度量有________、________和________等。答案：欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度三、简答题（每题10分，共30分） 1. 请简要解释什么是决策树，以及它的工作原理。

数据挖掘期末考试

数据挖掘期末考试 1理解概念 1.1数据挖掘1.2关联规那么1.3数据预处理1.4置信度1.5聚类1.6KNN1.7SVM 2分类器设计的三个经过 3分类时常将样本如何划分 4评估分类器性能的常用指标 5数据挖掘常用技术有哪些 6数据预处理的主要方法 7决策树分类算法步骤 8OLAP技术多维分析经过的多维分析操作有哪些 9数据可视化的分类方法有哪些 10数据规约的策略有哪些 11数据光滑的分箱方法有哪些 12数据挖掘的主要功能包括那几个方面

13基于密度的分类方法有哪些后面是问答 14什么是决策树 15怎样利用决策树进展分类 16分类知识的发现方法有哪些 17分类规那么的挖掘方法有哪些以及上面的答案一样 18分类经过通常包括哪两个阶段 19回归以及分类的区别 20什么是聚类 21聚类以及分类有以及异同 22聚类的挖掘方法有啥 23按聚类分析方法的主要思路可将聚类分析方法分为哪几种类型 24什么是数据标准化 25数据标准化的方法有哪些

以下几种算法认真看 2626.1ID3决策树算法26.2Aprior算法26.3k_means算法26.4NaïveBayes算法 1.1从大型数据集可能是不完全的有噪声的不确定的各种存储形式的中挖掘隐含在其中的且事先不知道的对决策有用的知识的经过。广义从特定形式的数据集中提炼知识的经过狭义 1.2从给定的数据集中发现频繁出现的工程集形式知识即x-y 的蕴涵式。其中xy分别称为先导以及后继。 1.3数据预处理用各种方法对数据进展变换、加工以便它适用于存储、管理及进一步分析以及应用。主要内容包括数据清理、数据集成、数据规约、数据变换。 1.4置信度包含I1以及I2的事务数与包含I1的事务数之比。 1.41支持度包含I1的事务在数据集D上所占的比例。 1.5聚类通过最大化类内相似性最小化类间相似性的方法将数据分为簇以及组来分析数据对象。 1.6KNNp68下面计算每个训练数据到待分类元组的间隔取以及待分类元组间隔最近的k个训练数据k个数据中哪个类别

数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.非频繁项集的超集有可能是频繁的。参考答案: 错误 2.决策树中不包含以下哪种节点。参考答案: 外部节点（external node） 3.数据集成是将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中。数据源可能涉及多个数据库、数据立方体或一般文件。参考答案: 正确 4.数据取样时，除了要求抽样时严把质量关外，还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。参考答案: 正确 5.若属性income的平均值和标准差分别为32000元和17000元，则使用z- score规范化后，65600元被转换为：参考答案: 1.976

6.朴素贝叶斯算法能够解决特征之间有相关性的问题。参考答案: 错误 7.OLAP技术的核心是：参考答案: 多维分析 8.假定某属性的最小与最大值分别为8000元和14000元。要将其映射到区间[0.0,1.0]，按照最小-最大规范化方法对属性进行变换，属性值12600将变换为：参考答案: 0.767 9.后验概率P(H|X)表示条件X下H的概率。参考答案: 正确 10.只要有两个频繁3项集，就一定能够生成一个候选4项集。参考答案: 错误 11.先验概率是根据历史资料或主观估计的方法得到的概率。参考答案: 正确

12.公司里面男性有60人，女性有40人，男性穿皮鞋的人数有25人，穿运动鞋的人数有35人，女性穿皮鞋的人数有10人，穿高跟鞋的人数有30人。现在你只知道有一个人穿了皮鞋，推测他是男性的概率为：参考答案: 0.714 13.数据归约是用来得到数据集的归约表示，它比源数据集小得多，但仍接近于保持源数据的完整性。参考答案: 正确 14.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个分类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。参考答案: 正确 15.假设吸烟的本科生比例为15%，而吸烟的研究生占23%。如果五分之一的大学生是研究生，其余的是本科生，那么吸烟的学生是研究生的概率是多少？参考答案: 0.277 16.决策树构建之后，为了避免过度拟合，需要对树进行剪枝。参考答案: 正确

数据库与数据挖掘_南京邮电大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据库与数据挖掘_南京邮电大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.在通常情况下，下面的关系中不可以作为关系数据库的关系的是（）参考答案: R4（学号，姓名，简历） 2.以下是大数据存储面临的挑战（）参考答案: 应用问题_管理问题_系统问题 3.数据挖掘常用的算法有（）参考答案: 特征分析_分类_聚类_决策树归纳 4.分布式系统可以同时满足CAP原则参考答案: 错误 5.大数据的特征包括（）参考答案: 容量大_速度快_多样性_价值高 6.以下不是Spark 四大组件的有（）

参考答案: Spark R_pyspark 7.关于L1和L2正则化，下面说法对的是 ( ) 参考答案: L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值_L1范数会值得权值稀疏 8.小明参加某公司的大数据竞赛，他的成绩在大赛排行榜上原本居于前二十，后来他保持特征不变，对原来的模型做了1天的调参，将自己的模型在自己本地测试集上的准确率提升了5%，然后他信心满满地将新模型的预测结果更新到了大赛官网上，结果懊恼地发现自己的新模型在大赛官方的测试集上准确率反而下降了。（）参考答案: 可能发生过拟合了_应该利用交叉验证判断是否过拟合 9.以下哪些算法是推荐系统常用算法（）参考答案: 内容过滤_协同过滤 10.以下哪些算法是文本处理中常用模型（）参考答案: tf-idf_word2vec_词向量 11.下面算法中能够使用核函数的算法是（）参考答案: K-means_SVM

12.下面关于贝叶斯分类器的描述哪些是对的？ ( ) 参考答案: 对缺失数据不敏感_假设属性之间相互独立 13.评价警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准( ) 参考答案: Precesion 14.数据预处理指在主要的处理后对数据进行处理（）参考答案: 错误 15.只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题（）参考答案: 正确 16.Hadoop 核心模块包括HDFS, MapReduce, Spark （）参考答案: 错误 17.数据挖掘的步骤是数据采集，数据转换，建立模型，分析评估（）参考答案: 正确

数据仓库及数据挖掘期末综合复习

数据仓库与数据挖掘期末综合复习第一章 1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。 2、元数据是描述数据仓库数据的构造和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。 4、多维分析是指以"维〞形式组织起来的数据〔多维数据集〕采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。 5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据构造组织的OLAP 实现。 OLAP技术的有关概念： OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP 6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。 7、数据仓库系统的体系构造根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的〔但是可"挥发〞的〕、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。 9、"实时数据仓库〞以为着源数据系统、决策支持效劳和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规那么。 10、从应用的角度看，数据仓库的开展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。 11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库常不方便得到。数据仓库就是一个面向主题的〔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，通常用于辅助决策支持。数据仓库的特点包含以下几个方面：〔1〕面向主题。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自别离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进展组织。〔2〕集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规那么、格式、编码构造和相关特性来定义。〔3〕相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载〔或刷新〕操作。〔4〕反映历史变化。操作型数据库〔OLTP〕主要关心当前某一个时间段的数据，而数据仓库中的数据通常包含较长远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点(如开场启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息，可以对单位的开展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 12、数据挖掘的概念

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 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？() 答案: 关联规则发现 2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案: SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险 3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案: 特征选取_聚类准则_模式相似性测度 4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。( ) 答案: 错误 5.决策树中包含一下哪些结点答案: 内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：

众数 7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案: 样本较少但典型性好 8.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。假设65%的比赛队0胜出、 P(Y=0)=0.65。剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案: 0.57 9.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案: 0.716 10.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案: KNN 11.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，下列哪些不属于这种聚类类型