第1 章 数据仓库的概念与体系结构1. 面向主题的相对稳定的2. 技术元数据业务元数据3. 联机分析处理OLAP4. 切片(Slice)钻取(Drill-down 和Roll-up 等)5. 基于关系数据库6. 数据抽取数据存储与管理7. 两层架构独立型数据集市依赖型数据集市和操作型数据存储逻辑型数据集市和实时数据仓库8. 可更新的当前值的9. 接近实时10. 以报表为主以分析为主以预测模型为主
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
数据仓库与数据挖掘技术复习一单项选择题1. 数据挖掘技术包括三个主要的部分 ( C ) A.数据模型技术 B.算法技术领域知识 C.数据建模能力算法与技术 D.建模能力算法与技术领域知识2.关于基本数据的元数据是指: ( D )A.基本元数据与数据源数据仓库数据集市和应用程序等结构相关的信息B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信
1.数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识的步骤1.数据清理2.数据集成3.数据选择4.数据变换5. 数据挖掘6. 模式评估7. 知识表示数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型一般地数据挖掘任务可以分两类: 描述和预测描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性预测性挖掘任务在当前数据上进行推断以进行预测3.数据预处理方法:数据清理集成变换归约4.数据仓库是一个面向 主题的集成的时变的非易失的
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数据仓库与数据挖掘 习题什么是数据挖掘在你的回答中强调以下问题:?(a) 它是又一个骗局吗?(b) 它是一种从数据库统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗?(c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘?(d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时描述数据挖掘所涉及的步骤 给出一个例子其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的这种商务需要什么数据挖掘功能他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗?? 假定
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曹达 23220101153239一分析题1. 如何改进kmeans算法中的k的选取问题聚类数的确定没有个确切方法K值可以先用系统聚类法看谱系图然后得出大致分几类然后试多几个k值确定个最好的使用遗传算法是解决K均值中K的选取一个比较可行的方法K均值聚类算法把n个向量Xj(j = 12…n)分成K 个类 (k= 12…k)每类的所有样本形成一组求每组的聚类中心使得非相似性(或距离)指标的价值函数(或
一辨析题1.什么是过拟合什么是泛化性分析两者的联系和区别(10 5)<20102011>答:过拟合:为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合即使用过多的主成分建立模型降低了预测能力泛化性:经过训练的网络(有限样本)对于不是 HYPERLINK =e6a0b7e69cace99b86 样本集的输入(其他变量域)的预测能力也指 HYPERLINK =e7a59ee7bb8fe7b
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