数据挖掘离线作业
数据挖掘考试题及答案
数据挖掘考试题及答案### 数据挖掘考试题及答案#### 一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的目的是发现数据中的：- A. 错误- B. 模式- C. 异常- D. 趋势答案：B2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法：- A. 决策树- B. 聚类分析- C. 线性回归- D. 神经网络答案：C3. 关联规则挖掘中，Apriori算法用于发现：- A. 频繁项集- B. 异常值- C. 趋势- D. 聚类答案：A4. K-means算法是一种：- A. 分类算法- B. 聚类算法- C. 预测算法- D. 关联规则挖掘算法答案：B5. 以下哪个指标用于评估分类模型的性能：- A. 准确率- B. 召回率- C. F1分数- D. 所有以上答案：D#### 二、简答题（每题10分，共30分）1. 描述数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免过拟合的策略。
答案：过拟合是指模型对训练数据拟合得过于完美，以至于失去了泛化能力。
避免过拟合的策略包括：使用交叉验证、正则化技术、减少模型复杂度、获取更多的训练数据等。
2. 解释什么是“数据清洗”以及它在数据挖掘中的重要性。
答案：数据清洗是指从原始数据中识别并纠正（或删除）错误、重复或不完整的数据的过程。
它在数据挖掘中至关重要，因为脏数据会导致分析结果不准确，影响最终的决策。
3. 描述“特征选择”在数据挖掘中的作用。
答案：特征选择是数据挖掘中用来降低数据维度、提高模型性能和减少计算成本的过程。
通过选择最有信息量的特征，可以去除冗余或无关的特征，从而提高模型的准确性和效率。
#### 三、应用题（每题25分，共50分）1. 假设你正在分析一个电子商务网站的用户购买行为，描述你将如何使用数据挖掘技术来识别潜在的营销机会。
答案：首先，我会使用聚类分析来识别不同的用户群体。
然后，通过关联规则挖掘来发现不同用户群体的购买模式。
接着，利用分类算法来预测用户可能感兴趣的产品。
数据挖掘试题及答案
数据挖掘试题及答案数据挖掘是一门利用数据分析技术从大量的数据集中发现规律、模式和知识的过程。
它对我们理解和利用数据提供了有力的支持，被广泛应用于商业、科学研究等领域。
下面是一些常见的数据挖掘试题及其答案。
试题一：什么是数据挖掘？答案：数据挖掘是指利用计算机技术和统计学方法，从大规模数据集中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
它包括数据预处理、特征选择、模型构建以及模式识别和知识发现等步骤。
试题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是指将数据集中的样本划分到不同的类别中；聚类是将数据集划分为若干个相似的组；关联规则挖掘是找出数据中项之间的关联关系；异常检测是识别与正常模式不符的数据。
试题三：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、聚类算法、关联规则算法和神经网络等。
决策树算法通过对数据集进行划分，构建一棵树形结构用于分类；聚类算法根据相似度将数据集分为不同的簇；关联规则算法用于发现数据集中项之间的关联关系；神经网络模拟人脑的神经元网络结构，用于数据分类和预测。
试题四：数据挖掘的应用场景有哪些？答案：数据挖掘的应用场景非常广泛。
在商业领域，它可以帮助企业进行市场分析、客户关系管理和产品推荐等；在科学研究中，它能够帮助科学家从大量的实验数据中发现新的知识和规律；在医疗领域，它可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择等。
试题五：数据挖掘存在的挑战有哪些？答案：数据挖掘存在一些挑战，包括数据质量不高、维度灾难、算法性能和可解释性等方面。
数据质量不高可能导致挖掘结果不准确；维度灾难是指当数据特征数量很多时，算法的计算复杂度急剧增加；算法性能要求高，对大规模数据集的挖掘需要高效的算法；可解释性是指挖掘结果是否易于被理解和解释。
以上是一些常见的数据挖掘试题及其答案。
通过理解和掌握数据挖掘的基本概念、任务、算法和应用场景，可以帮助我们更好地运用数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策和创新提供支持。
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案前言《数据挖掘概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques）是一本经典的数据挖掘教材，已经推出了第3版。
本文将为大家整理并提供第3版课后习题的答案，希望对大家学习数据挖掘有所帮助。
答案第1章绪论习题1.1数据挖掘的基本步骤包括：1.数据预处理2.数据挖掘3.模型评价4.应用结果习题1.2数据挖掘的主要任务包括：1.描述性任务2.预测性任务3.关联性任务4.分类和聚类任务第2章数据预处理习题2.3数据清理包括以下几个步骤：1.缺失值处理2.异常值检测处理3.数据清洗习题2.4处理缺失值的方法包括：1.删除缺失值2.插补法3.不处理缺失值第3章数据挖掘习题3.1数据挖掘的主要算法包括：1.决策树2.神经网络3.支持向量机4.关联规则5.聚类分析习题3.6K-Means算法的主要步骤包括：1.首先随机选择k个点作为质心2.将所有点分配到最近的质心中3.重新计算每个簇的质心4.重复2-3步，直到达到停止条件第4章模型评价与改进习题4.1模型评价的方法包括：1.混淆矩阵2.精确率、召回率3.F1值4.ROC曲线习题4.4过拟合是指模型过于复杂，学习到了训练集的噪声和随机变化，导致泛化能力不足。
对于过拟合的处理方法包括：1.增加样本数2.缩小模型规模3.正则化4.交叉验证结语以上是《数据挖掘概念与技术》第3版课后习题的答案，希望能够给大家的学习带来帮助。
如果大家还有其他问题，可以在评论区留言，或者在相关论坛等平台提出。
机器学习知识：机器学习中的离线训练与在线推理
机器学习知识：机器学习中的离线训练与在线推理随着机器学习技术的不断发展，离线训练和在线推理已经成为了机器学习的两个重要领域。
离线训练指的是在数据集上对模型进行训练，而在线推理则是对训练好的模型进行实时的预测和决策。
本文将从不同的角度来探讨这两个领域。
一、离线训练1.什么是离线训练离线训练是指在数据集上对模型进行训练，也就是说，模型的参数和超参数都是在离线环境下进行调节的。
在离线训练的过程中，模型会通过训练集、验证集和测试集等数据集来学习数据的特征和规律，从而得到一个更加准确的模型。
离线训练通常是针对一个固定的数据集进行的，最终得到的模型也只能应用于这个数据集。
2.离线训练的实现离线训练需要使用特定的机器学习算法和框架来实现。
最常见的算法包括回归分析、分类分析、聚类分析等。
而目前最为流行的机器学习框架则有Scikit-Learn、TensorFlow、Keras等，这些框架都为离线训练提供了高效的实现方式。
3.离线训练的优缺点离线训练的优点在于可以让模型学习到更多的数据，并在时间和计算资源充足的情况下，得到更加准确的模型。
此外，离线训练的模型可以重复使用，从而提高了生产效率。
然而，离线训练也有一些不足之处。
首先，离线训练得到的模型只适用于预先确定的数据集，不能很好地适应新数据集。
其次，由于离线训练需要消耗大量时间和计算资源，对于一些时间敏感的应用场景来说，离线训练的时间开销可能过高，无法满足实时处理的需求。
二、在线推理1.什么是在线推理在线推理是指在实时场景中，对训练好的模型进行预测和决策。
与离线训练不同的是，在线推理的模型参数和超参数已经固定，不会再发生改变。
在线推理通常需要快速地获取输入数据，进行预测和决策，并输出相应的结果。
2.在线推理的实现在线推理需要根据具体应用场景开发相应的算法和模型。
例如，对于目标检测系统，需要使用深度学习架构和算法进行开发。
而对于网络安全系统，需要使用数据挖掘或强化学习算法进行开发。
（完整版）数据挖掘概念课后习题答案
（完整版）数据挖掘概念课后习题答案第 1 章1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使⽤你熟悉的现实⽣活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例⼦。
特征化是⼀个⽬标类数据的⼀般特性或特性的汇总。
例如，学⽣的特征可被提出，形成所有⼤学的计算机科学专业⼀年级学⽣的轮廓，这些特征包括作为⼀种⾼的年级平均成绩(GPA：Grade point a ve r s ge) 的信息，还有所修的课程的最⼤数量。
区分是将⽬标类数据对象的⼀般特性与⼀个或多个对⽐类对象的⼀般特性进⾏⽐较。
例如，具有⾼GPA 的学⽣的⼀般特性可被⽤来与具有低GPA 的⼀般特性⽐较。
最终的描述可能是学⽣的⼀个⼀般可⽐较的轮廓，就像具有⾼GPA 的学⽣的75%是四年级计算机科学专业的学⽣，⽽具有低GPA 的学⽣的65%不是。
关联是指发现关联规则，这些规则表⽰⼀起频繁发⽣在给定数据集的特征值的条件。
例如，⼀个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：m a j or(X,“c omput i ng s c i e nc e”) ?owns(X, “pe r s ona l c omput e r”)[s uppor t=12%,c on f i d e nc e=98%]其中，X 是⼀个表⽰学⽣的变量。
这个规则指出正在学习的学⽣，12%（⽀持度）主修计算机科学并且拥有⼀台。
个⼈计算机。
这个组⼀个学⽣拥有⼀台个⼈电脑的概率是98%（置信度，或确定度）分类与预测不同，因为前者的作⽤是构造⼀系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或，⽽后者是建⽴⼀个模型去预测缺失的或⽆效的、并且通常是数字的数据值。
它们的功能）相似性是他们都是预测的⼯具：分类被⽤作预测⽬标数据的类的标签，⽽预测典型的应⽤是预测缺失的数字型数据的值。
聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。
对象根据最⼤花蕾内部的相似性、最⼩化类之间的相似性的原则进⾏聚类或分组。
形成的每⼀簇可以被看作⼀个对象类。
国开电大《大数据技术》形考任务2答案
国开电大《大数据技术》形考任务2答案
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形考任务二
数据分片是由( ）完成的。
正确答案是：Hadoop
虽然约简后的数据集变小了，而且不能保持原始数据的完整性，但在这样的数据集上挖掘，仍然能够获得与约简前相同的分析结果。
（）
正确答案是：“错”。
数据挖掘主要注重解决分类、聚类、关联和定量定性预测等问题，其重点不是寻找未知的模式与规律。
正确答案是：“错”。
回归分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对有依存关系的现象，探讨其相关方向以及相关程度相关分析是一种统计判别的分组技术，根据就一定数
量样本和相应的其他多元变量的已知信息进行判别分组。
（）
正确答案是：“错”。
每一次计算请求称为（）
正确答案是：作业
离线计算模式中的已知数据存储于彩蛋
正确答案是：硬盘
批量计算技术属于( ）计算技术。
正确答案是：离线
MapReduce模型适于（）计算。
正确答案是：离线
离线计算模式中的已知数据存储于（）
正确答案是：硬盘
批量计算技术属于（）计算技术
正确答案是：离线。
数据挖掘大作业例子
数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。
6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。
7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。
9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。
我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。
数据挖掘期末大作业
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。
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第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、可扩展性和并行处理（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：统计学、数据库技术和机器学习（4）孤立点是指：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、简答题（1）什么是数据挖掘？（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？（3）Web挖掘包括哪些步骤？（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。
（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）（1）答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。
（2）答：典型的数据挖掘系统具有：数据库、数据仓库、万维网或其他信息库；数据库或数据仓库服务器；数据挖掘引擎；模式评估；用户界面。
（3）答：数据清理（这个可能要占全过程60％的工作量）、数据集成、将数据存入数据仓库、建立数据立方体、选择用来进行数据挖掘的数据、数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）、展现挖掘结果、将模式或者知识应用或者存入知识库（4）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。
其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。
第二章认识数据一、填空题（1）两个文档向量d1和d2的值为：d1= (1, 0, 3, 0, 2)，d2 = (3, 2, 0, 0, 1)，则它们的余弦相似度为：5/13（2）数据离散度的常用度量包括极差、分位、四分位数极差、百分位数和标准差（3）一种常用的确定离群点的简单方法是：出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个四分位数1.5×IQR处的值。
二、单选题（1）对于下图所示的正倾斜数据，中位数、平均值、众数三者之间的关系是：（C）A、中位数=平均值=众数； B中位数>平均值>众数；C、平均值>中位数>众数； D；众数>中位数>平均值（2）下面的散点图显示哪种属性相关性？（C）A不相关；B正相关；C负相关；D先正相关然后负相关；三、简答题（1）什么是基于像素的可视化技术？它有什么缺点？（2）对称的和不对称的二元属性有什么区别？（1）答：对于一个m维数据集，基于像素的可视化技术在屏幕上创建m个窗口，每维一个。
记录的m个维值映射到这些窗口对应位置上的m个像素。
像素的颜色反映对应的值。
基于像素的可视化技术的缺点：难以呈现多维空间的数据分布，不显示数据子空间中是否存在稠密区域。
（2）答：对称的二元属性指变量的两个状态具有同等价值或相同权重；而不对称的二元属性中，变量的两个状态的重要性是不同的。
对称的二元属性可以使用简单匹配系数评估它们的相异度；不对称的二元属性使用Jaccard系数评估它们的相异度。
第三章数据预处理一、填空题（1）进行数据预处理时所使用的主要方法包括：数据清理、数据变换、数据集成和数据规约（2）数据概化是指：沿概念分层向上概化（3）数据压缩可分为：有损压缩和无损压缩两种类型。
（4）进行数值归约时，三种常用的有参方法是：线性回归方法、多元回归和对数线性模型二、简答题（1）常用的数值属性概念分层的方法有哪些？（2）请描述主成份分析（PCA）算法步骤（3）在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。
描述处理该问题的各种方法。
（4）常见的数据归约策略包括哪些？（1）答：常用的数值属性概念分层的方法有分箱、直方图分析、聚类分析、基于熵的离散化和通过自然划分分段。
（2）答：主成份分析步骤为：a、规范化输入的数据：所有属性落在相同的区间内；b、计算k个标准正交向量，即主成分；c、每个输入数据的向量都是这k个主成分向量的线性组合；d、主成分按照重要程度降序排序。
（3）答：处理空缺值的方法有：1)忽略元组。
当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。
2)人工填写空缺值。
这种方法工作量大，可行性低3)使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞4)使用属性的平均值填充空缺值5)使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值使用最可能的值填充空缺值。
如使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法（4）答：数据归约策略包括：1)数据立方体聚集2)维归约3)数据压缩4)数值归约离散化和概念分层产生第六—七章挖掘频繁模式、关联和相关一、填空题（1）关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：支持度和置信度（2）Aprior算法包括连接和剪枝两个基本步骤（3）项集的频率是指包含项集的事务数（4）大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程：找出所有频繁项集和由频繁项集产生强关联规则（5）根据规则中所处理的值类型，关联规则可分为：布尔关联规则和量化关联规则（6）Apriori性质是指：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的（7）在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是频繁谓词集二、简答题（1）简述在多层关联规则挖掘中，在不同的层使用一致的支持度的优缺点。
（2）如何提高Apriori算法的有效性？有哪些常见方法？（1）答：优点：搜索时容易采用优化策略，即一个项如果不满足最小支持度，它的所有子项都可以不用搜索。
缺点：最小支持度值设置困难：太高则将丢掉出现在较低抽象层中有意义的关联规则；太低则会在较高层产生太多的无兴趣的规则。
（2）答：可以使用以下几个思路提升Apriori算法有效性：减少对数据的扫描次数；缩小产生的候选项集；改进对候选项集的支持度计算方法。
常见方法包括：a、基于hash 表的项集计数；b、事务压缩（压缩进一步迭代的事务数）c、划分；d、选样（在给定数据的一个子集挖掘）；e、动态项集计数。
第八章分类一、填空题（1）数据分类模型的常用表示形式包括分类规则、决策树和数学公式等。
（2）朴素贝叶斯分类是基于类条件独立假设。
二、简答题（1）在判定树归纳中，为什么树剪枝是有用的？（2）为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类优缺点。
（3）分类方法的常用评估度量都有哪些？（4）简述数据分类的两步过程。
（1）答：决策树建立时，许多分枝反映的是训练数据中的噪声和离群点点，树剪枝可以识别并剪去这种分枝，以提高对未知数据分类的准确性。
（2）答：基于贝叶斯定理的推断需要大量训练数据以覆盖类条件概率空间，引入了很大开销。
朴素贝叶斯分类做了类条件独立假设，大幅降低了计算开销。
他的优点是容易实现并在大多数情况下可以取得较好的结果；他的缺陷是类条件独立在实际应用中缺乏准确性，因为变量之间经常存在依赖关系；这种依赖关系影响了朴素贝叶斯分类器的准确性。
（3）答：精度（Precision）：标记为正类的元组实际为正类所占的百分比召回率：正元组标记为正的百分比F 度量：精度和召回率的调和评估指标准确率（accuracy），识别率：测试数据中被正确分类的元组所占的百分比；灵敏度（Sensitivity ）：真正例（识别）率特效性（Specificity ）：真负例率（4）答：第一步，建立模型:建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器；第二步，在独立测试集上评估模型的预测准确率，通过测试后再使用模型，对新的数据进行分类。
三、算法题（1）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，来判定用户是否会购买PC Game。
答：判定树buys_PCGame如下所示：第十章聚类分析一、填空题（1）在数据挖掘中，常用的聚类算法包括：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。
（2）聚类分析常作为一个独立的工具来获得数据分布的情况（3）一个好的聚类分析方法会产生高质量的聚类，具有两个特征：高类内相似度和低类间相似度（4）许多基于内存的聚类算法所常用的两种数据结构是数据矩阵和相似度矩阵（5）基于网格的聚类方法的优点是：处理数度快二、简答题（1）简述基于划分的聚类方法。
划分的准则是什么？（2）列举离群点挖掘的常见应用。
（1）答：基于划分的聚类方法：给定一个n个对象或元组的数据库，一个划分方法构建数据的k个划分，每个划分表示一个簇，并且k<=n。
划分方法要求每个组至少包含一个对象并且每个对象属于且仅属于一个组。
聚类目标可以是最优化某种度量，比如最小化数据点与类中心的距离平方和等。
划分准则是同一个聚类中的对象尽可能的接近或相关，不同聚类中的对象尽可能的原理或不同。
（2）答：离群点检测的应用很多，列举一些如下：a、欺诈检测；b、网络入侵；c、故障诊断；d、可疑金融交易监控。
第四章数据仓库和OLAP技术一、填空题（1）数据仓库的多维数据模型可以有三种不同的形式，分别是：星形模式、雪花模式和事实星座模式（2）给定基本方体，方体的物化有三种选择：不物化、部分物化和全物化。
（3）著名的数据仓库系统设计师W. H. Inmon认为，数据仓库与其他数据存储系统的区别的四个特征是：面向主题、数据集成、随时间变化和数据不易丢失（4）在数据访问模式上，数据仓库以事务操作为主，而日常应用数据库则以只读查询为主。
（5）数据立方体度量可以根据其所使用的聚集函数分为三类，分别是：分布的、代数的和整体的（6）关于数据仓库的设计，四种不同的视图必须考虑，分别是：自顶向下视图、数据源视图、数据仓库视图、商务查询视图（7）OLAP服务器的类型主要包括：关系OLAP服务器（ROLAP）、多维OLAP服务器(MOLAP) 和混合OLAP服务器(HOLAP)（8）求和函数sum()是一个分布的的函数。
（9）方体计算的主要挑战是海量数据和有限的内存和时间之间的矛盾。