第3章数据泛化
(名词解释 4分) 泛化
(名词解释4分) 泛化一、泛化的概念及其重要性泛化，是指在训练模型或学习过程中，机器或算法能够在面对新的、未见过的数据时，仍然能够表现出较好的性能。
换句话说，泛化能力是衡量一个模型或算法质量的关键指标，它强调了模型在实际应用中的适应性。
二、泛化的类型与表现泛化主要分为两种类型：欠拟合和过拟合。
欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，无法充分拟合训练数据；过拟合则是模型在训练数据上表现优秀，但在新数据上表现较差。
通常，我们希望通过训练和优化模型，使其在过拟合和欠拟合之间找到一个平衡点，以实现较好的泛化能力。
三、如何提高泛化能力1.数据集的拓展：增加训练数据的多样性，提高数据集的丰富程度，有助于模型在学习过程中捕捉到更多的一般特征，从而提高泛化能力。
2.模型结构的调整：通过改变模型的层数、神经元数量、激活函数等参数，寻找一个更适合解决当前问题的模型结构，以提高泛化能力。
3.正则化方法：在损失函数中加入正则化项，如L1、L2正则化，可以约束模型的复杂度，降低过拟合的风险。
4.dropout技巧：在训练过程中随机“关闭”一些神经元，可以增加模型的泛化能力。
5.交叉验证：将训练数据分成多个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，循环进行训练和验证，可以评估模型在不同数据集上的表现，有助于找到模型的最佳参数。
四、泛化在实际应用中的优势与局限泛化能力强的模型在实际应用中具有较高的价值，可以应对不断变化的数据环境。
然而，提高泛化能力往往以降低模型性能为代价，如何在保证泛化能力的同时提高模型性能，是当前研究的一个重要方向。
五、总结与展望综上所述，泛化能力是衡量模型质量的关键指标，通过数据集拓展、模型结构调整、正则化方法、dropout技巧和交叉验证等方法，可以提高模型的泛化能力。
在实际应用中，我们需要不断优化模型，以实现在新数据上的良好表现。
数据预处理的基本过程
数据预处理的基本过程一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它的目的是处理原始数据中的噪声、缺失值、重复值和异常值，以确保数据的准确性和完整性。
1.噪声处理噪声是指数据中无关的或错误的信息，噪声处理的目标是识别和剔除这些无关信息。
常见的噪声处理方法包括平滑和滤波。
2.缺失值处理缺失值是指数据中的空白或缺失项，缺失值处理的目标是填补或删除这些缺失项。
填补缺失值的方法有均值填补、中值填补、插值法等。
3.重复值处理重复值是指数据中存在的重复观测或重复记录，重复值处理的目标是删除这些重复项。
可以使用去重方法将重复值进行删除。
4.异常值处理异常值是指与大部分数据显著不同的观测值，异常值处理的目标是检测和修正这些异常值。
常见的异常值处理方法有离群点检测、缩放和截断。
二、数据集成数据集成是将多个数据源中的数据进行整合的过程，目的是创建一个完整的数据集。
常见的数据集成方法有记录链接、属性合并和数据冗余处理。
1.记录链接记录链接是指将来自不同数据源的相关记录进行关联，以创建一个完整的数据集。
记录链接的方法包括基于规则的链接和基于相似度的链接。
2.属性合并属性合并是将来自不同数据源的属性合并到一个属性集中，以创建一个包含所有属性的数据集。
3.数据冗余处理数据冗余指的是多个数据源中存在重复的数据，数据冗余处理的目标是剔除这些重复的数据。
三、数据变换数据变换是将数据转化为适合特定分析的形式的过程，它包括数据平滑、数据聚集、数据泛化和数据规范化等方法。
1.数据平滑数据平滑是通过移动平均、中值滤波等方法，将原始数据中的波动和噪声进行平滑化处理，以减少数据中的噪声对分析结果的影响。
2.数据聚集数据聚集将原始数据按照一定的聚合规则进行汇总，以获得更高层次的数据。
常见的数据聚集方法有求和、计数、平均值等。
3.数据泛化数据泛化是将原始数据进行概括和抽象，以减少数据的复杂度和维度。
常见的数据泛化方法有属性抽取、属性构造、属性选择等。
数据挖掘05数据立方体
概念描述 VS. OLAP
相同处：
数据泛化 对数据旳汇总在不同旳抽象级别上进行呈现
区别：
复杂旳数据类型和汇集
OLAP中维和度量旳数据类型都非常有限（非数值型旳维 和数值型旳数据），体现为一种简朴旳数据分析模型
概念描述能够处理复杂数据类型旳属性及其汇集
顾客控制与自动处理
OLAP是一种由顾客控制旳过程 概念描述则体现为一种愈加自动化旳过程
from student
where status in {"Msc", "M.A.", "MBA", "PhD"}
初始工作关系
Name
Jim Woodman Scott Lachance
Laura Lee …
Gender M
M
F …
Major Birth-Place Birth_date
CS
CS
Physics …
块还能够进一步被压缩，以防止空数组单元造成旳空间挥 霍（处理稀疏立方体）
（2）经过访问立方体单元，计算汇集。
能够优化访问单元组旳顺序，使得每个单元被访问旳次数 最小化，从而降低内存访问和磁盘I/O旳开销。
完全立方体计算旳多路数组汇集措施(2)
一种包括A,B,C旳3-D数组，假定维A,B,C旳基数分别是40、400和 4000
n维数据立方体包括2n个方体
假如考虑概念分层
n T i1(Li 1)
部分物化是存储空间和响应时间旳折中方案
实际上，诸多高维方体都是稀疏旳（包括诸多度量 值为0旳单元）
冰山立方体 (2)
对于稀疏旳数据立方体，我们往往经过指定一种 最小支持度阈值（也称冰山条件），来进行部分 物化，这种部分物化旳方体称之为冰山方体。例 如：
使用Excel进行销售数据分析和预测建模
使用Excel进行销售数据分析和预测建模第一章：引言销售数据是企业决策和规划的重要依据之一。
为了实现高效的销售管理和预测，使用Excel进行销售数据分析和预测建模成为一种常见的做法。
本文将介绍如何利用Excel进行销售数据分析和预测建模的方法和技巧。
第二章：数据导入与整理在使用Excel进行销售数据分析和预测建模之前，首先需要将数据导入Excel，并对数据进行整理。
常见的数据来源包括企业内部的销售系统、CRM系统以及外部数据提供商。
通过Excel的"导入数据"功能，可以将不同格式的数据文件导入到Excel中，例如CSV、TXT、Access等。
在导入数据之后，需要对数据进行清洗和整理，包括删除重复数据、处理空白数据、统一数据格式等。
第三章：数据可视化数据可视化是销售数据分析的重要环节，通过图表和图像的展示可以直观地了解销售情况和趋势。
Excel提供了丰富的图表功能，包括柱状图、折线图、饼图等。
在进行数据可视化时，需要根据实际情况选择合适的图表类型，并对图表进行适当的调整和美化。
通过数据可视化，可以快速了解销售的季节性、地域性、产品类别等特点，并作出相应的决策。
第四章：数据分析在数据可视化之后，可以进行深入的数据分析，探索销售数据背后的规律和趋势。
Excel提供了强大的数据分析工具，如排序、筛选、数据透视表、条件格式等。
通过这些工具，可以对销售数据进行多维度的分析，比如按时间、地域、渠道、产品等进行分析。
同时，可以利用Excel的函数和公式对数据进行计算和统计，计算销售额、销售量、销售增长率等指标，以便更好地理解销售情况。
第五章：趋势预测基于历史销售数据，可以利用Excel进行趋势预测，为企业提供销售目标和规划的依据。
Excel提供了多种预测函数，如线性回归、移动平均等。
通过这些函数，可以根据历史销售数据的规律，预测未来的销售趋势和水平。
在进行趋势预测时，需要注意数据的合理性和准确性，并结合市场环境和企业实际情况进行调整和修正。
第3章 Rational Rose概述
Rational Rose窗口介绍
浏览器中包含四个视图： • Use Case视图 • Logical视图 • Component视图 • Deployment视图
•
•
Rose浏览器的功能非常强大，并且易于操作，具有 很强的拖放功能，可以自动地更新模型中的元素等。
2015-3-22
西安财经学院管理学院
Rose模型视图
• Logical视图关注的是系统的逻辑结构。在Logical 视图中，要标识系统中的构件，检查系统信息和功 能，检查组件之间的关系。重复使用是一个主要目 的。通过认真指定类的信息和行为、组合类，以及 检查类和包之间的关系，就可以确定重复使用的类 和包。完成多个项目后，就可以将新类和包加进重 复使用库中。
2015-3-22
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Rational Rose窗口介绍
5 框图窗口
• 框图窗口是Rose的主要编辑窗口，可以在框图窗 口中浏览模型中的一个或者几个UML框图。如果改 变框图中的元素中，Rose自动更新浏览器中对应的 内容。同样，如果在浏览器中改变元素时，Rose自 动更新相应框图。这样Rose就可以保证模型的一致 性。
Rational Rose窗口介绍
2 浏览器
浏览器功能如下： 浏览器采用的是树形结构， • 增加模型元素 如下图所示，用于在Rose • 浏览现有模型元素间的关 模型中迅速漫游。浏览器 系 • 移动模型元素 中显示了模型中的所有角 • 更名模型元素 色、使用案例、类、组件 • 将模型元素加进框图 等。 • 将文件或URL链接到元素 • 将元素组成包 • 访问元素的详细规范 • 打开框图
用于查看错误和报告各个命令的结果西安财经学院管理学院2016228绘制类图右键单击类图从弹出的菜单中选择openspecificatio双击要设定的属性从type下拉框中选择数据类型在exportcontrol分组框中选择可见性类型西安财经学院管理学院2016228右键单击类图从弹出的菜单中选择openspecification双击要设定的属性从return下拉框中选择数据类型在exportcontrol分组框中选择可见性类型西安财经学院管理学院2016228绘制类图时的良好习惯属性和操作的文档说明在设定它们的值类型的窗体中西安财经学院管理学院2016228西安财经学院管理学院2016228绘制关系系统之间的类是有关联的在uml中可以用关系来描述类之间的关系类之间的关系主要有以下五种
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、五数概括、离群点、盒图、方差、标准差●基本统计图：五数概括、箱图、直方图、饼图、散点图3.数据的相似性与相异性相异性：●标称属性：d(i,j)=1−m【p为涉及属性个数，m:若两个对象匹配为1否则p为0】●二元属性：d(i,j)=p+nm+n+p+q●数值属性：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：切比雪夫距离：●序数属性：【r是排名的值，M是排序的最大值】●余弦相似性：第三章数据预处理1.噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显的错误。
第3章-基本概念--机器学习与应用第二版
第3章基本概念本章介绍机器学习中的常用概念，包括算法的分类，算法的评价指标，以及模型选择问题。
按照样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分为有监督学习与无监督学习。
按照标签值的类型，可以将有监督学习算法进一步细分为分类问题与回归问题。
按照求解的方法，可以将有监督学习算法分为生成模型与判别模型。
比较算法的优劣需要使用算法的评价指标。
对于分类问题，常用的评价指标是准确率；对于回归问题，是回归误差。
二分类问题由于其特殊性，我们为它定义了精度与召回率指标，在此基础上可以得到ROC曲线。
对于多分类问题，常用的评价指标是混淆矩阵。
泛化能力是衡量有监督学习算法的核心标准。
与模型泛化能力相关的概念有过拟合与欠拟合，对泛化误差进行分解可以得到方差与偏差的概念。
正则化技术是解决过拟合问题的一种常见方法，在本章中我们将会介绍它的实例-岭回归算法。
3.1算法分类按照样本数据的特点以及求解手段，机器学习算法有不同的分类标准。
这里介绍有监督学习和无监督学习，分类问题与回归问题，生成模型与判别模型的概念。
强化学习是一种特殊的机器学习算法，它的原理将在第20章详细介绍。
3.1.1监督信号根据样本数据是否带有标签值（label），可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。
要识别26个英文字母图像，我们需要将每张图像和它是哪个字符即其所属的类别对应起来，图像的类别就是标签值。
有监督学习（supervised learning）的样本数据带有标签值，它从训练样本中学习得到一个模型，然后用这个模型对新的样本进行预测推断。
样本由输入值与标签值组成：(),y x其中x为样本的特征向量，是模型的输入值；y为标签值，是模型的输出值。
标签值可以是整数也可以是实数，还可以是向量。
有监督学习的目标是给定训练样本集，根据它确定映射函数：()y f=x确定这个函数的依据是它能够很好的解释训练样本，让函数输出值与样本真实标签值之间的误差最小化，或者让训练样本集的似然函数最大化。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
数据削减
数据消减技术的主要目的就是用于帮助从原有巨大数据集中获得一个精 简的数据集，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。数据削减 的主要策略有以下几种： 1. 数据立方合计：这类合计操作主要用于构造数据立方（数据仓库操
作）。 2. 维数消减：主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性或维
（数据仓库中属性）。 3. 数据压缩：利用编码技术压缩数据集的大小。
数据集成处理
1. 模式集成（Schema Integration）问题 就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及 到实体识别问题。 例如： 如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的 “custom_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库的元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
例如：每天数据处理常常涉及数据集成操作销售额（数据）可以进行 合计操作以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
数据转换处理
3. 数据泛化处理（Generalization）。所谓泛化处理就是用更抽象（更 高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。 例如：街道属性可以泛化到更高层次的概念，诸如：城市、国家。 对于数值型的属性也可以映射到更高层次概念 如年龄属性。如：年轻、中年和老年。
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第3章数据泛化
第3章数据综合分类数据挖掘
描述性挖掘:以简明扼要的方式描述数据，并提供有意义的数据一般属性
预测数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模型，并尝试预测新数据集的行为概念描述(一般化):为数据表征和比较生成描述(当所描述的概念涉及类对象时，也称为类描述)
表征:提供给定数据集的简明摘要例如，它可以根据专业表现分布表来区分:它可以提供两个或更多数据集的比较描述。
例如，男孩和女孩之间的比较面向属性的
综合:这是一种数据综合方法，它可以在大量数据中找出一般规律。
什么是数据一般化？数据库中的数据和对象通常包含原始概念层的详细信息。
数据泛化是将数据库中的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层的过程用更高层次的概念替换更低层次的概念。
例如:将(XXXX年龄范围值)分别替换为老年人、中年人和年轻人
面向属性归纳的基本步骤，如用省、
1代替地、市两级的概念，数据聚焦，获取初始数据关系2，进行面向属性归纳
是数据归纳。
对于具有大量不同值的属性，执行以下操作:属性删除、属性泛化属性泛化控制:控制泛化过程、确定有多少不同值被视为具有大量不同值的属性泛化阈值控制:如果属性的不同值的数量大于属性泛化阈值，则应该进一步删除或泛化该属性广义(广义)关系阈值控
制:如果广义关系中不同元组的数量超过广义(广义)关系阈值，则应该进一步广义化
属性删除适用规则:对于初始工作关系中有大量不同值的属性，满足以下条件。
应该使用属性删除:该属性没有泛化运算符(例如，该属性没有定义相关的概念层次结构)。
并且该属性的更高级概念由其他属性
表示，例如:名称:要删除的属性电话号码:要删除的属性的属性一般化控制的两种常用方法:属性一般化阈值控制:为所有属性设置一般化阈值或为每个属性设置阈值(通常为2到8)
一般化关系阈值控制:为一般化关系设置阈值以确定一般化关系中不同元组的最大数量(通常为10到30，第4章关联规则挖掘:从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大型数据项目集中发现有趣且频繁出现的模式，项目之间的关联
应用:购物篮分析、分类设计、捆绑销售和亏损销售分析、病理分析、文本挖掘、网络故障分析和其他
经典关联规则挖掘算法:Apriori算法和FP-growth算法
集I = {i1，I2，...im}作为一组m个不同的项目，每个ik(k=1，2，...，m)称为项目项目集称为项目集，简称为项目集。
其元素的数量称为项集的长度，长度为k的项集称为k项集。
我= {面包、奶油、牛奶、茶、蛋糕、啤酒}这家超市卖6种商品。
项目集一包含6个项目，项目集一的长度为6。
对于项目集{蛋糕，啤酒}包含2个项目，成为2个项目集
每个事务T(事务)是项集I的子集，即T？我，但通常是t？ⅰ每个交易都有一个唯一的标识符——交易号。
所有记录为TID的交易构成交易数据库d，或交易记录集d，
简称为交易集d事务集D中包含的事务数记录为|D|表4.1中显示的事务记录集D包含10个事务t1-T10，那么|D|=10在每次交易中，顾客购买的商品集合(即项目集)是所有商品的项目集I的子集
表示项目集x，x？设置计数(X？t)是事务集d中包含X的事务数，那么支持(X)的项集X是项集X出现的概率，从而描述了X的重要性计数(X？支持(十)？项集x的支持度为:|D |
项集最小支持度和频繁项集，为了找到有意义的关联规则，用户给定的项集必须满足的最小支持度阈值称为项集最小支持度，记录为supmin从统计上来说，它表示用户所关心的关联规则必须满足的最小重要性。
只能为满足最低支持级别的项目集生成关联规则。
大于或等于supmin的项集称为频繁项集，否则称为非频繁项集。
通常，如果k-项集满足supmin，它被称为k-频繁项集，并被记录为lk。
关联规则
关联规则可以表示为:r: x？y(读:x与y相关，或y与x相关)其中:x？ⅰ，Y？我，和X∨Y =？
如果r: x？Y是一个关联规则，那么{X，Y}就是一个项目集相反，如果{X，Y}是一个项集，那么X？可以形成一个关联规则例如，{面包，牛奶}是项集，那么R1:{面包}？{milk}是一个关联规则关联规则不一定有意义支持关联规则
关联规则r: x？y，x在哪？ⅰ，Y？我，还有x？Y=？规则r的支持是事务集中同时包含x和y的事务数与所有事务数的比率。
计数(X？支持(X？y)？|D|关联规则的可信度
关联规则r: x？y，x在哪？ⅰ，Y？我，还有x？Y=？规则r的可信度是指包含X和y的事务数量与包含X
支持的事务数量的比率(X？信心？y)？支持度(X)
关联规则的最小支持度和最小置信度
关联规则的最小支持度也是度量频繁集的最小支持度，表示为supmin，用于度量规则需要满足的最小重要性。
最小置信度为
的规则被记录为confmin，这表示关联规则需要满足的最小可靠性。
强关联规则
如果规则x？满意:支持(X？y)？Supmin和确认(x？y)？称为关联规则x。
y是一个强关联规则，否则它被称为关联规则x？y是弱关联规则
在挖掘关联规则时，生成的关联规则必须由supmin和confmin来度量，筛选出的强关联规则可以用来指导商家的决策
Apriori属性:频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的
(即，如果某个K-项集a是频繁的，则a的所有非空子集都是频繁的)Apriori算法是反单调的，即，如果一个集不能通过测试，则该集的所有超集不能通过与
相同的测试例如，如果{B，C，E}是频繁的，那么它的所有非空子集{B，C}、{B，E}、{C，E}、{B}、{C}、{E}都必须是频繁的。
假
设{A，C}不频繁，{A，B，C}也必须不频繁。
因此，对于一个项目集，如果一个子集不频繁，那么该项目集也必须不频繁。
从频繁项集
生成的强关联规则同时满足最小支持度和最小置信度。
从频繁项集生成的规则满足支持度要求，置信度可以通过以下公式计算: support_count(A？信心？b)？P(A|B)？
第5章数据分类和分类的定义:根据交易特征将给定的交易个体分配到指定的类别把不正常的事情分成正常的过程。
分类与预测的区别分类:预测分类标签(离散值)，根据训练数据集和类别标签属性建立分类模型，对新数据进行分类。
例如，信任度预测的分类问题:预测函数值(连续值)，根据训练数据集建立连续函数值模型，然后用该模型计算
分类与新数据聚类之间的差异。
1)分类:引导学习2)聚类:无监督学习描述属性可以是连续属性或离散属性。
类别属性必须是离散的1、尝试描述数据挖掘的步骤(给出步骤的标题并给出简要说明)
数据挖掘的步骤是:1)数据收集；2)数据预处理；3)数据挖掘；4)评价和表达
2和ODS是什么意思？它的功能是什么？
1)正式文件系统都称为操作数据存储，即操作数据存储。
2)函数:操作数据存储是普通数据仓库体系结构中的可选组件，它与数据仓库
起着补充作用
3，什么是特征化？在面向属性归纳的表征过程中，有两个参数:属性泛化临界值和广义(广义)关系临界值。
试着描述这两个参数的重要性
1)特征化:简洁地总结关系模式的给定数据集的过程。
(4分)
2)属性泛化阈值控制:为所有属性设置泛化阈值或为每个属性设置阈值(一般为2到8)(2分)泛化关系阈值控制:为泛化关系设置阈值并确定泛化关系中不同元组的最大数量(通常为10-30，在实际应用中应允许调整)(2分)4、描述使用遗传算法的基本步骤(给出步骤标题，并给出简要说明)
1)编码:对要选择的特征进行编号，每个特征是一个基因，一个解决方案是一串基因的组合
9 support _ count(A)；2)初始群体的生成:随机生成N个初始字符串结构数据；3)交换:交换操作是遗传算法中最重要的遗传操作；4)适度价值评估和检测:计算交换产生的新个体的适应度；5)选拔:从交流群体中寻找优秀的个人；6)变异；7)暂停
1，描述了ETL的基本概念和主要方法
ETL是数据挖掘的预处理过程，它从分布式异构数据源中提取数据，如关系数据、平面数据文件等。
进入临时中间层，清理、转换、集成并最终加载到数据仓库或数据集市，这成为在线分析处理和数据挖掘的基础(4)主要方法有:1)从异构数据源中提取数据
2)数据清洗和转换方法，如空值处理、格式格式化、数据压缩等。
3)索引方法数据加载后(4分)
3，多维数据模型由维度表和事实表组成，请描述维度表和事实表的关系
立方体由维度表和事实表组成，事实表是数据集的主体，由相关属性的主键和数据度量组成，相关属性的主键是维度表的外键(2分)，事实表中这些相关属性的外键组合成事实表的主键(2分)；事实表中相关属性的外键是相应维度表的主键。
(其他综合4分)
4，在SQL server中给出XXXX年龄、姓名)
课程信息表:课程(课程号、课程名、课时)教师信息表:教师(教师号、教师名、职称)要求:
基于维度表-事实表绘制数据仓库的星型结构逻辑模型；图中标明了主键和外键。
？两层数据仓库体系结构
提取提取过程:清理协调导出提取匹配合并删除重复项转换)内部提取(标准化提取提取输出到导出到数据仓库以提取源数据系统(数据阶段区域)
查询结果和挖掘结果的数据显示:加载负载数据仓库数据仓库以填充摘要查询工具报表生成器最终用户应用程序建模和挖掘工具可视化工具唯一的企业级数据仓库数据和元数据存储区域最终用户呈现工具
9。