本文主要是介绍2024数据挖掘算法与应用期末复习简答题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2024数据挖掘算法与应用
- 1.什么是数据挖掘？数据挖掘的功能有哪些？
- 2.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？
- 3.缺失值的处理有哪些方法？列出至少6种。
- 4.什么是主成分分析？
- 5.什么是关联规则？
- 6.解释关联规则评价标准提升度，并写出其计算公式。
- 7.简述K-means算法的输入、输出及聚类过程。
- 8.简述DBSCAN算法优缺点
- 9.什么是决策树？如何用决策树进行分类？
- 10.简述ID3算法原理。
- 11.简述提升（boosting）算法原理。
1.什么是数据挖掘？数据挖掘的功能有哪些？
什么是数据挖掘：
（1）广义：是指从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取出人们事先不知道、潜在有用的信息或知识的过程
（2）狭义：知识发现过程的一个基本步骤
（3）商业：一种新的商业信息处理技术
功能：
（1）关联规则挖掘
（2）聚类分析
（3）分类分析
（4）时间序列分析
2.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？
预处理是对数据进行检测和修正，目的是对获取的脏数据进行一些处理，提高数据的质量，让数据适应和匹配模型，使得数据挖掘的结果更加准确、有价值
3.缺失值的处理有哪些方法？列出至少6种。
（1）忽略元组
（2）人工填写缺失值
（3）用属性的均值填充
（4）用全局常量填充
（5）用与给定元组属于同一类的所有样本的属性的平均值填充
（6）用最可能的值填充
4.什么是主成分分析？
又称PCA技术；
（1）是将数据投射到一个低维子空间以实现降维（2）是数据规约的常用方法
（3）通常用于高维数据集的探索与可视化
（4）还可用于数据压缩、数据预处理
（5）可把可能具有相关性的高维变量转化成线性无关的低维变量
5.什么是关联规则？
形如A—>B的逻辑蕴含表达式，其中A不等于空集，B不等于空集，且A包含于I，B包含于I，并且A和B无交集
6.解释关联规则评价标准提升度，并写出其计算公式。
提升度表示A项集对B项集概率的提升作用，用来判断规则是否有实际价值，在使用该规则后项集出现的频率有没有高于项集单独出现的频率
计算公式：Lift（A—>B）=P( B | A ) / P( B )
7.简述K-means算法的输入、输出及聚类过程。
输入：要分类簇的数目k，包含n个对象的数据库
输出：k个簇
聚类过程：
（1）给每个簇确定一个初始簇中心，有k个簇中心
（2）按照最小距离原则将样本分配到最近邻的簇
（3）使用每个簇的样本均值作为新的簇中心
（4）重复（2）（3），直到簇中心不再发生变化
（5）结束，输出k个簇
8.简述DBSCAN算法优缺点
优点：
（1）聚类速度快
（2）能够有效地处理噪声点
（3）并发现任意形状的簇
缺点：
（1）数据量增大时，要较大的内存，I/O消耗大
（2）当数据密度不均匀时，各簇的簇内距离相差很大时，聚类效果差
9.什么是决策树？如何用决策树进行分类？
什么是决策树：
（1）一种分类方法，分类模型是以二叉树或多叉树的形式表现出来
（2）决策树由决策点、分支点和叶子节点组成，每个分支都是一个新的决策节点，决策点代表一个问题或决策，叶子节点代表可能的分类结果
如何用决策树进行分类：
（1）从上到下遍历决策树，每个节点都会遇到一个测试，对每个节点的上问题的不同输出做出不同决策，最后到达一个叶子节点，得到待分类对象的所属类别
（2）可通过决策树直观、准确地得到分类规则，并对未知数据作出客观、准确的分类判断
10.简述ID3算法原理。
（1）计算所有属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为分裂属性，产生决策树节点
（2）根据该属性的不同取值建立分支
（3）再对各分支递归调用上述方法来建立分支，直到子集中仅包括同一类别或没有可分裂的属性为止，由此得到一颗决策树
11.简述提升（boosting）算法原理。
（1）以弱分类器（通常为决策树）为基学习器，各基学习器之间由相互依赖的串联关系
（2）给训练数据分配权值来降低分类误差
（3）弱分类器分类错误的样本数据在下一次训练弱分类器时加大权值
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