数据挖掘期末复习资料.doc

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1、数据挖掘期末复习资料2009-02-2120:38:37

2、  分类：读书笔记

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4、字号大中小 订阅题型：填空（20空）、判断（20分）、简答（5个：预处理方法、决策树、朴素贝叶斯过程、其他一些知识内容）、大题（算法：关联分析、分类、决策树、ID3算法、贝叶斯方法、A神经网络、聚类回归占得比较小）概述一、数据挖掘是一个多学科领域，具体涉及到哪些相关学科？数据库及相关领域知识。二、什么是数据挖掘，产生的背景，典型的数据挖掘系统的主要成分？数据挖掘定义：数据挖掘是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。典

5、型的数据挖掘系统的主要成分：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。三、数据挖掘的功能有哪些？数据挖掘功能-可以挖掘什么类型的模式。数据挖掘任务：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。数据挖掘的功能——用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。其模式类型介绍如下：（1）、概念/类描述：特征化和区分。用汇总的、简洁的、精确的方式描述每个类和概念，称这种描述为类/概念描述，通过三种方式得到：1）数据特征化 

6、 2）数据区分3）数据特征化和比较。(2)关联分析：发现规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件。关联规则的含义为：满足X中条件的数据库元组多半也满足Y中条件。包括多维关联规则和单维关联规则。(3)分类和预测：分类与预测是两种数据分析形式，它们可用于抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类是找出描述并区分数据类或概念的模型或函数，以便能用模型预测类标记未知的对象类。如：可以构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估（安全或危险）；也可建立一个预测模型以利用顾客收入与职业（参数）预测其可能用于购买计算机设备

7、的支出大小。(4)聚类分析：它考虑的是数据对象，将数据对象根据一定的规则比如，最大化类内的相似性，最小化类间的相似性进行分组或聚类。同类相聚，异类相离(5)孤立点分析：有些对象与数据的一般行为或模式不一致，称这些数据对象是孤立点。(6)演变分析(时序分析)：描述行为随时间变化的数据对象的规律或趋势，并对其建模，比如，股票的演变规律。四、数据挖掘的性能问题包括哪3个方面？五、知识发现包括哪些过程？知识发现的过程：1）数据清理（消除噪声或不一致数据）2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）3）数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据）4

8、）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）5）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）6）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式）7）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）六、数据、信息、知识之间的区别和联系数据：就是能够被计算机处理的任何事物（事实、数字、文本等）数据=事实的记录操作和交易数据：如销售、价格、库存、薪水册等非操作的数据：如工业销售、预测数据、宏观经济数据元数据（Metadata：描述数据自身的数据，如逻辑数据库设计或数据字典定义信息:数据提供的模式、

9、关联、联系等信息。信息是对数据的提炼；信息=数据+意义如：对于零售终端的分析能够获得什么产品在什么时候卖出的信息。知识:从信息中提取出有关历史模式、一般规律、和未来趋势的知识知识是让从定量到定性的过程得以实现的、抽象的、逻辑的东西。知识是需要通过信息使用归纳、演绎得方法得到。知识只有在经过广泛深入地实践检验，被人消化吸收，并成为了个人的信念和判断取向之后才能成为知识，这一点使得知识和信息往往混杂在一起。如：通过分析超市的销售汇总信息，来提供用户购买行为的知识，从而可以知道哪种促销方式是最有效的。数据仓库一、数据仓库是一个面向主题的、集成

10、的、非易失的、时变的有组织的数据集合。二、OLAP的典型操作有哪些？切片切块、上卷下钻、旋转转轴三、多维数据模型通常采用哪三种模式？星型模式、雪花模式、事实星座四、冰山立方体的相关概念仅计算满足最小支持度阈值的单元，这种部分物化的单元称为冰山立方体。HAVINGCOUNT(*)>=minsup为冰山条件Motivation：v     由于立方体单元在多维空间中的分布常常是稀疏的，因此大量的立方体空间可能被大量具有很低度量值得单元占据。v     仅需物化数据立方体单元的一小部分——那些满足阈值的单元v     减轻计算数据立方体中不重

11、要的聚集单元的负担。五、数据仓库和数据库有什么区别和联系？1、数据仓库中的数据时间期限要远远长于操作型系统中的数据时间期限操作型系统含有“当前值”数据，时间期限一般是60-90天；数据仓库从历史的角度提供信