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第一章 引言
一、填空题
(1 )数据库中的知识挖掘 (KDD) 包括以下七个步骤: 数据清理 、 数据集
成 、 数据选择 、 数据变换 、 数据挖掘 、模
式评估 和 知识表示
(2 ) 数据挖掘的性能问题主要包括: 算法的效率 、 可扩展性 和 并行处理
(3 ) 当前的数据挖掘研究中,最主要的三个研究方向是: 统计学 、 数据路技术 和
机器学习
(4 ) 孤立点是指: 一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据
二、简答题
(1)什么是数据挖掘?
答: 数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的, 有用的, 隐含的,先前未
知的和可能有用的模式或知识。
(2 )一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分?
答: 1,数据库、数据仓库或其他信息库; 2,数据库或数据仓库服务器; 3 ,知识库; 4 ,
数据挖掘引擎; 5 ,模式评估模块; 6. 图形用户界面。
(3 )Web 挖掘包括哪些步骤?
答:数据清理(可能有占全过程的 60% 的工作量);将数据存入数据仓库;建立数据立方
体;选择用来进行数据挖掘的数据;数据挖掘(选择适当的算法来找到感兴趣的模式) ;展
现挖掘结果;将模式或者知识应用或者存入知识库。
(4 )请列举数据挖掘应用常见的数据源。
(或者说,我们都在什么样的数据上进行数据挖掘)
答:常见的数据源包括关系数据路、 数据仓库、 事务数据库和高举数据库系统和信息库。
其中国际数据库系统和信息库包括:空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、
多媒体数据库、 面向对象数据库和对象关系数据库、 异种数据库和遗产数据库、 文本数据库
和万维网等。
第二章 认识数据
一、填空题
(1)两个文档向量 d 和 d 的值为: d = (1, 0, 3, 0, 2) ,d = (3, 2, 0, 0, 1) ,则它们的余弦
1 2 1 2
相似度为: 5/13
(2 )数据离散度的常用度量包括 极差 、 分位数 、 四分位数 、 百分位数
四分位数极差 和 标准差
(3 )一种常用的确定离群点的简单方法是: 出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个
四分位数 1.5*IQR 处的值 。
二、单选题
(1 ) 对 于 下 图 所 示 的 正 倾 斜 数 据 , 中 位 数 、 平 均 值 、 众 数 三 者 之 间 的 关 系 是 :
A 、中位数 =平均值 =众数; B 中位数 平均值 众数;
C、平均值 中位数 众数; D ;众数 中位数 平均值
选 C
(2 )下面的散点图显示哪种属性相关性?
A 不相关; B 正相关; C 负相关; D 先正相关然后负相关;
选 C
三、简答题
(1)什么是基于像素的可视化技术?它有什么缺点?
答:对于一个 M 维数据集,基于像素的可视化技术在屏幕上创建 m 个窗口,每维一个。
记录的 m 个维值映射到这些窗口对应位置上的 m 个像素。像素的颜色反映对应的值。基于
像素的可视化技术的缺点; 难以呈现对维空间的数据分布, 不显示数据子空间是否存在稠密
区域。
(2 )对称的和不对称的二元属性有什么区别?
答:对称的二元属性指变量的两个状态具有同等价值或相同权重;
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