《数据挖掘》试题（卷）和答案解析

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1、一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之n首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最

2、后经过解释和评价成为有用的信息。2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(AutoRegressive，简称AR)模型、移动回归模型(MovingAverage，简称MA)或自回归移动平均(AutoRegressiveMo

3、vingAverage，简称ARMA)模型进行分析预测。3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。n3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。。2）、决策树分类方法:

4、决策树（DecisionTree）的每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层结点是根结点。3）、贝叶斯分类方法:设X是类标号未知的数据样本。设H为某种假定，如数据样本X属于某特定的类C。对于分类问题，我们希望确定P(H

5、X)，即给定观测数据样本X，假定H成立的概率。4）、规则归纳方法:规则归纳有四种策略：减法、加法，先加后减、先减后加策略。a)减法策略：以具体例子为出发点，对例子进行推广或泛化，推广即减除条件（属性值）或减除合取项（为了方便，我们不考虑增加析取项的推广），使推广后的例子或规则不覆盖任何反例。b)加法策

6、略：起始假设规则的条件部分为空（永真规则），如果该规则覆盖了反例，则不停地向规则增加条件或合取项，直到该规则不再覆盖反例。c)先加后减策略：由于属性间存在相关性，因此可能某个条件的加入会导致前面加入的条件没什么作用，因此需要减除前面的条件。d)先减后加策略：道理同先加后减，也是为了处理属性间的相关性。典型的规则归纳算法有AQ、CN2和FOIL等。4.数据挖掘的聚类方法有哪些，请详细阐述之数据挖掘的聚类方法:1）、划分方法（PartitioningMethods）:给定一个有n个对象的数据集，划分聚类技术将构造数据k个划分，每一个划分就代表一个簇，k£n。也就是说，它将数据划分为

7、k个簇，而且这k个划分满足下列条件：a)每一个簇至少包含一个对象。b)每一个对象属于且仅属于一个簇。对于给定的k，算法首先给出一个初始的划分方法，以后通过反复迭代的方法改变划分，使得每一次改进之后的划分方案都较前一次更好。1）、层次聚类:层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为：a)凝聚的层次聚类：一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到某个终结条件被满足。b)分裂的层次聚类：采用自顶向下的策略，它首先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到达到了某个终结条件。层次凝聚的代表是AGN

8、ES算法。层次分裂的代表是DIANA算法。2）密度聚类方法:密度聚类方法的指导思想是，只要一个区域中的点的密度大于某个域值，就把它加到与之相近的聚类中去。代表算法有：DBSCAN、OPTICS、DENCLUE算法等。3）其它聚类方法:STING(StatistaicalInformationGrid_basedmethod)是一种基于网格的多分辨率聚类技术，它将空间区域划分为矩形单元。STING算法采用了一种多分辨率的方法来进行聚类分析，该聚类算法的质量取决于网格结构最低层的粒度。如果粒度比