《数据挖掘原理》复习参考题1

数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值知识的技术，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的知识。以下是对题目中涉及的一些关键知识点的详细解释： 1. **数据仓库的ETL过程**：ETL是数据仓库的重要组成部分，分别代表抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。抽取是从各种源系统中获取数据；转换是清洗和格式化数据，使其符合数据仓库的结构和规范；加载则是将处理后的数据放入数据仓库中。 2. **贝叶斯网络**：贝叶斯网络是一种概率图形模型，用于表示变量间的条件依赖关系。主要议题包括网络结构的学习、参数学习（计算变量间的条件概率）以及推理（给定观测证据后，对未知变量的条件概率进行更新）。 3. **聚类分析**：聚类是将数据分组，使得组内的数据彼此相似，而组间数据差异较大。应用广泛，如市场细分、生物信息学、图像分析等。常见的聚类方法有K-means、层次聚类和DBSCAN等。 4. **条件概率和联合条件概率的训练**：通常通过最大似然估计或贝叶斯估计来从历史数据中学习节点间的条件概率或联合条件概率。 5. **简单遗传算法**：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的全局搜索方法，包括初始化种群、选择、交叉和变异四个基本步骤。 6. **前馈网络与递归网络**：前馈网络是信息单向传递的神经网络，没有反馈环路；递归网络则包含反馈连接，允许信息在网络内部循环，常用于处理序列数据。 7. **PCA（主成分分析）与LDA（线性判别分析）**：PCA是一种无监督降维方法，目的是最大化方差保留；LDA是监督方法，目标是找到能够最大化类别间距离同时最小化类别内距离的投影方向。 8. **Apriori算法**：Apriori是用于发现频繁项集和关联规则的经典算法，核心思想是通过迭代生成不同长度的候选集并剪枝，避免无效计算。 9. **特征选择与特征提取**：特征选择是从原始特征中挑选出最有用的子集，减少冗余和噪声；特征提取则通过变换生成新的特征，如PCA、LDA。 10. **TF-IDF**：TF-IDF是一种文本特征表示方法，通过词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）计算每个词的重要性，常用于信息检索和文本分类。 11. **数据挖掘与统计**：数据挖掘更侧重于自动发现知识，而统计更多关注推断和验证假设。两者都使用数据，但数据挖掘强调模式发现，统计侧重于量化分析。 12. **分类**：分类是预测给定输入属于哪个预定义类别的过程，常用于垃圾邮件过滤、信用评分等。应用领域广泛，如图像识别、文本分类等。 13. **信息包图法**：信息包图法（IPOD）是一种数据仓库设计方法，通过实体、属性和对象来表达数据模型，便于理解和管理复杂的关系。 14. **关联规则**：关联规则描述了两个或多个项目之间的频繁共同出现。类型包括单规则、多规则等，挖掘步骤包括频繁项集挖掘、规则生成和评估。 15. **应用举例**：数据挖掘在推荐系统中找出用户可能感兴趣的商品；在医疗领域预测疾病风险；在市场营销中分析客户行为，优化产品推荐等。 这些知识点涵盖了数据挖掘的核心概念和技术，它们在现代数据分析和决策支持中起着关键作用。随着大数据和人工智能的发展，数据挖掘的未来将更加注重实时性、智能化和模型解释能力。