大数据挖掘:试题解析与关键知识点概述
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在大数据时代下,数据挖掘技术成为数据分析和决策支持的重要工具。本文档提供了关于《海量数据挖掘技术及工程实践》的一系列题目,涵盖了数据挖掘的基础概念、方法和应用。 1. 数据挖掘的基本环节中,数据归约(D)是一项关键步骤,其目的是通过减少数据的取值范围,使数据更适配于挖掘算法,同时保持分析结果的准确性。这有助于降低计算复杂度和提高效率。 2. 买啤酒与尿布的关联现象在数据挖掘中属于关联规则发现(A),这是通过识别数据中的频繁项集或关联性来推断消费者的购买行为。 3. 分类算法的评价标准通常包括精确率(Precision)和召回率(Recall)。精确率衡量预测为正例的样本中实际为正例的比例,而召回率衡量所有实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例。因此,(a)对应Precision,(b)对应Recall。 4. 在数据挖掘流程中,数据预处理阶段包含了原始数据的集成、变换(如离散化)、维度规约和数值规约,这些步骤旨在清洗和整理数据以便后续分析。 5. 当数据缺乏标签时,聚类(B)技术被用来识别相似的数据点并将其分组,即使没有预先定义的类别。 6. 预测建模(C)是数据挖掘中的一项重要任务,通过已有数据预测未知变量的值,例如销售预测或客户流失预测。 7. 在数据预处理中,选项D“估计遗漏值”不属于变量代换、离散化、聚集等常见方法,可能指的是缺失值处理的一种手段。 8. 等频(等深)划分数据时,将数据分成相等数量的箱,而不是等间距。根据给定的价格记录列表,15在第三个箱子内,因为它是第三个整数边界。 9. 数据属性类型包括标称(类别)属性、区间属性、序数属性和数值属性,不包括相异这个选项,因此第四个不属于这一范畴。 10. 只有非零值重要的二元属性被称为非对称的二元属性(C),表明属性值的取反会影响结果。 11. 特征选择的方法包括嵌入(如基于模型的特征选择)、过滤(评估每个特征与目标变量之间的关系)、包装(搜索最佳子集)以及抽样(随机选择特征子集),但不包括选项D“嵌入”。 12. 创建新属性的方法包括特征构造(通过现有属性组合)、特征修改(改变属性的表示形式)和映射到新的空间(如主成分分析),选项A“特征提取”通常是指从原始数据中提取有价值的新特征。 13. 最后,属于映射数据到新空间的方法是C,可能是指将原始数据转换到不同的坐标系或者使用特征编码(如独热编码)来增强表达能力。 这些题目覆盖了数据挖掘的基础概念、算法评估、数据预处理、特征选择和数据转换等多个核心领域,对于理解大数据时代下的数据挖掘具有指导意义。
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