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
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
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
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
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
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
数据挖掘本贴来自《百岛论坛》斯坦佛大学统计系及线性加速中心摘要:DM(数据挖掘)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科它强调对大量观测到的数据库的处理它是涉及数据库管理人工智能机器学习模式识别及数据可视化等学科的边缘学科用统计的观点看它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析目前对该学科的作用尽管有点夸大其词但该领域对商业工业及科学研究都有极大的影响且提供了大量的为促使新
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