数据挖掘试卷一.doc
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数据挖掘是一种从海量数据中提取出有用信息和知识的过程,涉及多种技术和算法。在这个试卷中,我们可以看到一些关键概念和知识点: 1. **神经网络学习算法**:在单选题第1题中,提到了后向传播分类,这是神经网络学习算法的一种,常用于监督学习,通过反向传播调整权重来优化网络性能。 2. **置信度**:在第2题中,置信度是评估关联规则或频繁项集有趣程度的一个指标,它表示在已知前件发生的条件下后件发生的概率。 3. **根据内容检索**:第3题提到的任务类型属于数据挖掘中的知识发现,即用户寻找与已有模式相似的模式。 4. **数据归约**:第4题提到,数据归约的目的是为了得到数据集的压缩表示,以降低存储需求和提高处理效率。 5. **数据预处理**:数据预处理技术如平滑数据和消除噪声,通常包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。 6. **等频(等深)划分**:在第6题中,等频划分是将数据集分成大小相等的区间,15位于第二个箱子内。 7. **OLAP操作**:多维数据模型上的OLAP操作包括上卷、选择、切片和转轴等,而选择操作并非特定于OLAP,而是常见的数据库操作。 8. **OLAP与OLTP的区别**:OLAP主要服务于复杂的分析查询,而OLTP服务于事务处理,两者面对的用户和应用场景不同。 9. **分类与聚类**:第9题指出分类是有指导的学习,聚类是无指导的学习,分别对应监督学习和无监督学习。 10. **划分聚类**:第10题提到的聚类类型是划分聚类,即将数据集直接划分为互不重叠的子集。 11. **数据预处理**:在第11题中,原始数据的预处理包括集成、变换、维度规约和数值规约。 12. **KDD**:KDD代表数据挖掘与知识发现,是数据科学的核心过程,涉及从数据到知识的转化。 判断题部分进一步巩固了这些概念,例如: - 数据挖掘的任务是发现规则和模式。 - 数据挖掘不关注数据采集,而是关注现有数据的模式发掘。 - 图挖掘在社会网络分析中很重要。 - 模式是对数据集的整体概括,模型则聚焦于变量变化的特定区域。 - 寻找模式和规则不是对数据干扰,而是分析数据的规律。 - 离群点可能是合法数据,离散属性可能有无限个值。 - 噪声和伪像虽与数据错误相关,但含义不同。 - 分类的离散化方法可能使用或不使用类信息。 - 特征提取技术可能依赖特定领域。 - 序列数据通常与时间戳关联。 - 定量属性可为连续或整数。 - 可视化技术可以通用,适用于多种数据类型。 - DSS结合了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术。 - OLAP技术专注于数据分析,是数据库技术的扩展。 - 商业智能系统是学习型系统,能够适应变化。 这些知识点涵盖了数据挖掘的基本概念、预处理、模型构建、评估以及相关工具和系统的应用,对于理解和实践数据挖掘至关重要。
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