广东工业大学《数据挖掘》期末复习.pdf
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2021-03-07
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1、简单描述一下数据挖掘的过程
（1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据
（2）数据集成：将来自多个数据源中的相关数据组合到一起
（3）数据选择：根据数据挖掘的目标选取待处理的数据
（4）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式
（5）数据挖掘：根据一定评估标准，从挖掘结果中筛选出有意义的相关知识
（6）知识表示：利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识
2、均值、中位数、截断均值在反应数据中心方面的特点
（1）均值：
（2）中位数：对于倾斜的（非对称的）数据，中位数是数据中心的一个较好度
量
（3）截断均值：均值对极端值很敏感，截断均值可以避免少量极端值影响均值
3、在数据预处理的时候可以发现并清除噪音数据吗？噪音数据一般有哪些处理
方法
（1）可以。数据清理的目的就是试图填充缺失值、去除噪声并识别利群点、纠
正数据中的不一致值。
（2）1、分箱：通过考察周围的值来平滑有序数据的值
2、聚类：聚类将类似的值组织成群或簇。落在簇集合之外的值被视为异常
值
3、回归：通过回归（线性回归、非线性回归）让数据适合一个函数来平滑
数据
4、举例说明什么是数据挖掘的关联分析任务
例：通过对数据集进行关联分析，发现关联规则 A→B，表示购买产品 A 的顾
创创大帝
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