相关文档

• 数据挖掘课程复习提纲.doc

  数据挖掘课程复习提纲（12级计算机软件网络）有关考试题型：一填空题（15分每空1分）二判断题（10分每题1分)三计算题（55分4大题13大题各15分第4大题10分）——聚类分类关联分析异常挖掘各一题四问答题（20分3题分别是7分6分和7分题）基本要求：掌握数据预处理分类聚类关联分析异常挖掘的基本方法clementine的基本使用方法及每类方法的应用场景（每类方法理解熟悉一个例子）算法重点掌握k-m

• 数据挖掘复习大纲.doc

  填空题(每空1分共10分)二单项选择题(每题2分共10分)三简答题(3道题共28分)四计算题(40分)五．综合分析题(共12分)考试时间: 2014 年 6 月 24 日 (第 18 周 星期 2 )考试地点：教212第一章1．数据挖掘的过程2．数据挖掘能做什么3．数据挖掘的知识形式第二章1．从数据挖掘角度看变量类型分为哪几类2．什么是实验因素水平与实验指标第三章第四章每个节点

• 数据仓库和数据挖掘技术复习提纲.doc

  数据仓库和数据挖掘技术复习提纲一．数据仓库导论数据仓库的定义及其基本特征数据仓库与传统数据库的区别3．综述建设数据仓库的必要性二．数据仓库的体系结构数据仓库系统的结构及各部分的主要功能数据仓库的结构及各部分的主要功能简述星型模型的结构特征4．综述元数据的定义及作用三．数据仓库设计简述数据仓库开发的生命周期简述数据仓库的技术体系结构及各模块的功能数据仓库高层建摸与中间层建摸的区别和联系在数据仓

• 数据仓库和数据挖掘技术复习提纲（2007-2008-2）.doc

  数据仓库和数据挖掘技术复习提纲一．数据库数据库管理系统与数据仓库从传统数据库到数据仓库数据仓库与传统数据库的区别数据仓库的定义及其基本特征数据仓库与数据挖掘的联系和区别二．数据仓库原理数据仓库概念结构总体层次结构及其结构模式数据集市概念结构及其特性数据仓库系统的组成数据仓库的数据组织粒度数据仓库模型星型模型物理模型的性能问题元数据的定义分类及作用三．数据仓库设计与开发数据仓库需求分析逻辑模型

• 数据挖掘复习资料.doc

  1．事务集合有如下7个事务T1：牛肉鸡肉牛奶T2：牛肉奶酪T3：奶酪靴子T4：牛肉鸡肉奶酪T5：牛肉鸡肉衣服奶酪牛奶T6：鸡肉衣服牛奶T7：鸡肉牛奶衣服设最小支持度为30使用Apriori算法找出所有的频繁项目集解答：Apriori算法多次描述描述交易目的是产生长度不同的频繁项集的总数是7元素总数是6包括：牛肉鸡肉衣服奶酪牛奶靴子30=310>271-候选集C1和1-频繁集L1项集C1支持度项集L

• 数据挖掘PPT数据挖掘PPT.ppt

  数据挖掘jxhanxa@主要内容1概述2数据仓库与OLAP技术3数据挖掘技术4数据挖掘应用数据挖掘工具6数据挖掘实例1概述11背景12数据挖掘定义13基本概念14主要功能15数据挖掘模型16实现流程17数据挖掘的应用18未来趋势11背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长据估计，每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数

• 《数据挖掘与数据仓库技术》课程大纲(1).doc

  《数据挖掘与数据仓库技术》课程大纲课程名称(中文)：数据挖掘与数据仓库技术课程名称(英文)：Data Mining and Data Warehouse课程编码：Y0703040D开课单位：电气信息学院授课对象：任课教师：周学君学时：40 学分： 学期：3考核方式:(开卷闭卷笔试实验撰写论文完成实验设计等)先修课程：面向对象方法学现代数据库技术课程简介：数据挖掘与数据仓库技术是计

• 数据挖掘教学大纲.doc

  《数据挖掘》教学大纲课程名称：数据挖掘课程类型：公选课前导课程：离散数学概率论数据库技术教学计划：29=18授课对象：计算机专业或其它相关专业的高年级学生课程简介： 数据挖掘是一门新兴的交叉性学科是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术数据挖掘技术面向应用在很多重要的领域数据挖掘都发挥着积极的作用因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一本课程主要介绍数据挖掘的基本概念原理方法和技术具体包括

• 数据挖掘课件.ppt

  #

• 机器学习与数据挖掘复习.docx

  机器学习与数据挖掘复习第一章：Introduction1. 什么是数据挖掘：数据挖掘时从大量的数据中取出令人感兴趣的知识（令人感兴趣的知识：有效地新颖的潜在有用的和最终可以理解的）2. 数据挖掘的分类（从一般功能上的分类）：描述型数据挖掘（模式）：聚类summarization关联规则序列发现预测型数据挖掘（值）：分类回归时间序列分析预测3. KDD（数据库中的知识发现）的概念：KDD是一个选择和