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数据挖掘考试简答题目及定义.pdf

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简介:
本PDF文件包含了数据挖掘领域内的常见简答题及其参考答案和相关概念定义,旨在帮助学生深入理解并掌握数据挖掘的基本原理与应用。 数据挖掘考试题目简答题定义.pdf文件包含了关于数据挖掘课程考试中的简答题部分的相关定义和解释。这份文档旨在帮助学生更好地理解数据挖掘的概念及其在实际问题解决中的应用,通过提供详细的解答示例来指导学习过程。

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    本PDF文件包含了数据挖掘领域内的常见简答题及其参考答案和相关概念定义,旨在帮助学生深入理解并掌握数据挖掘的基本原理与应用。 数据挖掘考试题目简答题定义.pdf文件包含了关于数据挖掘课程考试中的简答题部分的相关定义和解释。这份文档旨在帮助学生更好地理解数据挖掘的概念及其在实际问题解决中的应用,通过提供详细的解答示例来指导学习过程。
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    本资料是针对数据挖掘课程考试特别准备的简答题复习材料,涵盖重要概念、算法和技术应用等关键知识点,帮助学生系统梳理和巩固学习内容。 数据挖掘的过程包括以下几个步骤: 1. 数据清洗:清除噪声及与主题无关的数据。 2. 数据集成:将来自不同来源的相关数据整合在一起。 3. 数据选择:依据目标选取需要分析的数据集。 4. 数据转换:把原始数据转化为适合进行数据分析的形式。 5. 数据挖掘:运用智能技术从数据中提取模式和规律性知识。 6. 模式评估:根据一定的标准,筛选出有价值的知识模式。 7. 知识表示:通过可视化等手段展示所得到的信息。 客户细分的步骤如下: 1. 商业理解:明确进行客户分群的目的。 2. 数据理解:确定用于区分不同客户的属性特征。 3. 数据获取:收集数据并选择适合建模的变量。 4. 数据建模:采用适当的方法构建模型。 5. 特征刻画:对每个细分群体做出描述和解释。 6. 调研验证:检验分群结果的有效性和准确性。
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    本资料为数据挖掘课程的期末考试复习材料,包含选择题、填空题和简答题等多种题型,帮助学生全面掌握数据挖掘的核心知识点。 一.选择题 1. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是数据预处理的任务。 A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 2. 以下属于关联分析的是 A. CPU性能分析 B. 购物篮分析 C. 自动判断鸢尾花类别 D. 股票趋势建模 3. 下面哪个不属于数据的属性类型 A. 标称 B. 序数 C. 区间 D. 相异 4. 在图集合中发现一组公共子结构,这样的任务称为频繁子图挖掘。 5. 以下关于决策树的说法哪项是错误的: A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B. 子树可能在决策树中重复多次 C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感(错误) D. 寻找最佳决策树是NP完全问题 6. 决策树中不包含以下哪种节点 A. 根结点 B. 内部结点 C. 外部结点 D. 叶结点 7. 关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是 A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对
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