四川大学计算机学院2013-2014学年数据挖掘试题
四川大学2013-2014学年优秀毕业研究生、毕业研究生干部
曹礼强 肖敏 郝东 梁倩 孙慧 胡伟 金娟 王弯 任银娟 李丹霞 陈贵芳 彭志航 优秀毕业 李芳芳 陈成 付卫东 李锡平 制造科学与工程学院 ：（37）人 优秀毕业研究生：（30人）
屠静雯 唐丽梅 张成燕 黄世伟 吴丹 游云霞 李杰 李超 贾凤兰 徐鹏 蒋伟 王伟 童春 孙志军 万维财 优秀毕业研究生干部：（7人）
黄杰 莫春横 蔡国庆 杜燕姬 严君
卢利聃
田紫霞 冯晓磊 李泽龙 王丹 易家玉
兰华勇
郑艳 汪莉 卢超
高思宇
赵琬倩 偶建磊 辛越峰
胡炳星
刘建华 陶文彪 王帅军
林桥
程赓 江马群 刘浩 宋阳
王喻 林俊杰 黄思邈 彭宇鸿
胡立博
张平 任和 郭超 何洋 罗成高 罗韵
王洲玲 余云萍 王晓飞 孔清泉
郝敏 贺欢 魏周玲
罗秦 何炳其
刘金贵 任芹玉 包啸 潘志成 贾二鹏
张得旭
王博
杨梦柳 张磊 王章文
毛林强
谢辉 徐凯 王宇
毛熹
孙红丽 彭凤 赵景勇 杜兵
余佳蓓
陶瑞霄 黄夏
谭丽容 王雅茹 刘强 王绪 余雷
优秀毕业 李欣棚 鲍宇 张晓芳 高万里 阚泽 李禹函 韩锐 华西基础 优秀毕业研究生：（14人）
沈晓飞 蒋振 李钢琴 石少卿 李雅婷 阮若云 牟宜双 周法庭 优秀毕业 刘力涛 郭小娟 邱丽 赵友波 华西临床医学院：（136）人 优秀毕业研究生：(109人)
李雅婷
弥建立 邹霞 宋能文 余添 李沁园 于涵 王晓冉 张颖 王康力 左凯文
王启春 杨珊
李维雅
赵苏丹 刘泽慧 肖祥鋆 何芳
《大数据时代下数据挖掘》试题与答案..
大数据时代下数据挖掘试题与答案什么是数据挖掘？数据挖掘是从大量数据中自动或半自动的发现知识和信息的过程。
数据挖掘算法可以用于分类、聚类、预测和关联分析等领域。
随着大数据时代的到来，数据挖掘的应用越来越广泛，已成为数据科学家必备的技能之一。
数据挖掘的步骤数据挖掘一般需要经过以下步骤：1.数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，目的是去除噪声和错误，增加数据的质量。
2.特征选择：根据算法的需求选择样本的特定特征，去除无关特征和冗余特征。
3.算法选择：根据数据类型和建模需求选择相应的数据挖掘算法。
4.数据建模：将预处理后的数据输入到选择的算法中进行数据建模，得到模型。
5.模型评价：评估模型的准确率和可靠性，以改进模型和提高预测精度。
6.模型应用：将模型应用到新的数据中进行预测或分类等任务。
常用的数据挖掘算法1.KNN算法：K近邻算法是基于样本相似度进行分类的，分类时采用与待分类样本相似度最高的K个样本作为参照，根据它们的类别多数表决决定待分类样本的类别。
2.决策树算法：决策树算法通过对样本的不断划分，建立起一棵决策树，用于分类和预测。
3.聚类分析算法：聚类分析是将样本划分为不同的组或类别，使组内的样本相似度较高，组间的相似度较低，用于无监督学习。
4.关联分析算法：关联分析算法用于挖掘多个特征之间的关系和规律，常用于购物篮分析和客户分群等领域。
大数据时代下的数据挖掘挑战随着大数据的不断增长和数据种类的丰富多样，数据挖掘面临着以下挑战：1.数据质量问题：大数据中存在很多杂乱和不一致的数据，也存在许多错误和缺失，挖掘这些数据需要解决数据质量问题。
2.算法效率问题：由于大数据量和高复杂性，传统的算法可能无法处理这些数据，需要开发高效率和高并行度的算法。
3.隐私安全问题：随着数据的不断增长，数据隐私和安全问题日益严重，如何保证数据的安全性成为挖掘大数据的必要条件。
数据挖掘的应用场景数据挖掘的应用场景十分广泛，下面列出常见的场景：1.金融领域：货币流向分析、风险控制和金融市场预测等。
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。
数据挖掘试题参考答案
大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指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非平凡过程。
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，高度自动化地分析企业的数据，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。
区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。
也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。
∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。
《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。
3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。
数据挖掘工程师笔试及答案整理
数据挖掘工程师笔试及答案整理2013百度校园招聘数据挖掘工程师一、简答题（30分）１、简述数据库操作的步骤(10分)步骤:建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。
经萍萍提醒,了解到应该把ｐrepaｒeｄStaｔement预处理也考虑在数据库的操作步骤中。
此外,对实时性要求不强时,可以使用数据库缓存。
2、TＣP/ＩP的四层结构（1０分）3、什么是MＶC结构,简要介绍各层结构的作用(10分）Moｄｅｌ、vｉｅw、coｎtroｌ。
我之前有写过一篇《MVC层次的划分》二、算法与程序设计（45分)１、由ａ－z、0-9组成3位的字符密码，设计一个算法,列出并打印所有可能的密码组合(可用伪代码、C、Ｃ++、Java 实现)（15分)把ａ-ｚ,0－9共(26+10)个字符做成一个数组,然后用三个fo ｒ循环遍历即可。
每一层的遍历都是从数组的第0位开始。
2、实现字符串反转函数(1５分）#iｎｃlｕde &lｔ;iostream>＃include &ｌt;string&ｇｔ;ｕｓiｎg namespace stｄ;ｖｏid maiｎ（）{stｒiｎg s = "ａbｃdefgｈijｋｌm"；ｃout <；＆ｌt; s <；<；ｅｎdl；int len ＝s.lengｔh()；char temp ＝'ａ'；ｆor(int ｉ= 0；i &ｌt; len/2; ｉ++）{temｐ＝s[i］;s［ｉ] = ｓ[lｅｎ- 1 - ｉ］;s［ｌｅｎ- 1 - ｉ］= ｔeｍp;}couｔ＆lt;< s;}3、百度凤巢系统，广告客户购买一系列关键词，数据结构如下：（15分）User1 手机智能手机iｐhｏne 台式机…Ｕser２手机ipｈone 笔记本电脑三星手机…User3 htc 平板电脑手机…(1）根据以上数据结构对关键词进行KMｅaｎs聚类,请列出关键词的向量表示、距离公式和ＫMeans算法的整体步骤KＭeans方法一个很重要的部分就是如何定义距离,而距离又牵扯到特征向量的定义，毕竟距离是对两个特征向量进行衡量。
四川大学2013计算机组成和体系结构 (A 闭 )
7. Byte 0 is FE and Byte 1 is 01. If these bytes hold a 16-bit two’s complement integer and memory is big endian, the actual decimal value is ___________. If memory is little endian, the actual decimal value is ___________.
4. The Amdahl’s Law k is .
, where S is the speedup, f is_______________ _____,
5. Suppose a disk drive has the following characteristics: a)4 surfaces; b) 2048 tracks per surface; c)256 sectors per track; d) 512 bytes/sector; e) Track-to-track seek time of 5 milliseconds; f)Rotational speed of 7200 RPM. The capacity of the drive is __________________. The access time of the drive is ___________________________ 6. Cache is accessed by its its . , whereas main memory is accessed by
四川大学数字图像处理.总复习
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图像平滑滤波
• 均值滤波、中值滤波
高斯 噪声
椒盐 噪声
5x5均值滤波
3x3中值滤波
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均值滤波vs.中值滤波
• 均值滤波和中值滤波是两种常用的平滑滤 波方法，用于去除图像中的噪声
主要计算 适合应用 图像模糊 细线损害
均值滤波
平均
去除高斯 噪声
严重
轻微
中值滤波
排序
去除脉冲、 基本不存
椒盐噪声
在
– 常用的方法如亮度分割法和变换法
• 真彩色增强
– 针对真实的彩色图像 – 真彩色增强中常用HSI模型，将亮度分量I和色
度分量（色度H和饱和度S）进行分离，并对 亮度分量进行变换（按灰度图象增强方法）
25
图像压缩
• 凡是涉及到图像数据的传输、交换与存储的领域 均要求进行图像数据的压缩编码
• 图像压缩的可能性来自于图像数据中的冗余，包 括编码冗余、空间时间冗余、和心理视觉冗余等
严重
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图像锐化滤波
• 锐化滤波的目的是突出图像中的细节或增 强被模糊了的细节
图像细节
边缘
灰度变化
微分/梯度
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锐化算子
• 锐化算子是基于图像微分/梯度定义的模板，通过 与图像的模板卷积运算实现对图像边缘的增强或提 取（因此也称为边缘检测算子）
• 不同的锐化算子使用了不同的近似梯度计算方法
Prewitt算子
我们学了什么？
基本知识
数字图像处理绪论 图像知识和运算
图像增强处理
图像处理 与分析基 本技术
图像压缩编码 图像分割基本方法
图像分析
4
图像的基本概念
“像”是人的视觉 系统对图的接收在 大脑中形成的印象 或认识
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2013-2014学年上学期期末试题- 数据挖掘1
（面向硕士研究生）
1、（10分）分类和聚类有什么相同点和不同点？不带类标的数据可以为分类器的学习提供什么信息？
2、（10分）什么叫线性可分？支持向量机如何解决线性不可分的问题？
3、（10分）文档集的信息检索（Information Retrieval）与数据库的查询之间有什么相同点和不同点？
4、（总分20分）
（1）证明一个频繁项集的任意子集也必定是频繁的。
（5分）
（2）给定如下的数据库表：
Transaction ID Items - Bought
1 {Milk, Beer, Diapers}
2 {Bread, Butter, Milk}
3 {Milk, Diapers, Cookies}
4 {Bread, Butter, Cookies}
5 {Beer, Cookies,Diapers}
6 {Milk, Diapers, Bread, Butter}
7 {Bread, Butter, Diapers}
8 {Beer, Diapers}
9 {Milk, Diapers, Bread, Butter}
10 {Beer, Cookies}
请用Apriori算法找出最小支持度30%情况下的所有频繁项集。
（15分）5、（15分）用类C语言伪代码描述简单（朴素）贝叶斯分类算法（包括训练部分和测试部分）。
6、（15分）假设有如下的网页及其链接关系，
1注意：堂上开卷，只能查看自己携带的纸质资料。
假设d=0.1。
请计算PageRank 算法迭代前五轮每一轮每个网页的PageRank 值。
7、（20分）下面给出了4篇文档构成的文档集以及词表中每个词在文档中出现的次数情况，
D1 Tropical Freshwater Aquarium Fish.
D2 Tropical Fish, Aquarium Care, Tank Setup.
D3 Keeping Tropical Fish and Goldfish in Aquariums and Fish Bowls. D4 The Tropical Tank Homepage – Tropical Fish and Aquariums.
Terms
Documents
D 1 D 2 D 3 D 4
aquarium 1 1 1 1 bowl 0 0 1 0 care 0 1 0 0 fish 1 1 2 1 freshwater 1 0 0 0 goldfish 0 0 1 0 homepage 0 0 0 1 keep 0 0 1 0 setup 0 1 0 0 tank 0 1 0 1 tropical
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请用统计语言模型计算每篇文档与查询“Tropical Fish ”的相似度，得到该查询结果的列表，要求采用Laplace 方法对概率估计进行评平滑。
Page A
Page B Page C。