2015数据挖掘技术试卷A卷参考答案.doc

数据挖掘技术是信息技术领域的一个重要分支，主要涉及从大量数据中发现有价值的知识和模式。这份2015年的数据挖掘技术试卷A卷包含了对这一领域的基础理论和实践应用的考核。 试卷中的填空题强调了数据挖掘的主要任务，如分类（建立模型对数据进行预测或分类）、聚类（无监督学习中将相似数据分组）、回归（预测数值型变量）、关联分析（发现项目间的频繁共现关系）、离群点监测（识别异常或不符合常规的数据点）、演化分析（研究数据随时间的变化）、序列模式（发现数据中的时间序列规律）。同时，数据集的三个重要特性包括维度（数据的特征数量）、稀疏性（数据中非零元素的比例）和分辨率（数据的精细程度）。 判断题部分考察了ID3算法的适用性，决策树方法的用途，以及数据挖掘的基本概念。例如，ID3只能处理离散属性，决策树常用于分类而非关联规则挖掘，先验原理在频繁项集挖掘中的应用，Clementine作为数据挖掘工具的身份，以及支持度和置信度的区别。 简答题中，信息熵是衡量数据不确定性的指标，它反映了数据集中信息的均匀程度。文本挖掘是指从文本中抽取结构化信息的过程，涉及分词、文本表示、特征选择、分类、聚类和摘要等步骤。主成分分析（PCA）是一种降维技术，通过线性变换找到数据的主要方向，减少数据的复杂性，同时保持大部分信息。K-最近邻（KNN）算法是一种基于实例的学习，用于分类和回归，它依据最近的邻居来预测未知样本的类别。Apriori算法是挖掘频繁项集的典型算法，基于“频繁项集的子集也是频繁的”这一原则，通过迭代找出所有频繁项集。 离群点（Outlier）是数据集中与大多数样本显著不同的观测值，可能是由于错误、异常情况或新的模式。 计算题部分，如k-means聚类算法的实现，要求计算簇中心并分配数据点。k-means算法是一种迭代的聚类方法，通过不断调整簇中心和数据点的归属来优化聚类效果。 综合来看，这份试卷涵盖了数据挖掘的基础概念、关键算法及其应用，对于理解和掌握数据挖掘技术至关重要。学习者应熟悉这些基本知识，以便在实际问题中应用数据挖掘技术发现隐藏的模式和规律。