数据挖掘期末复习：核心概念与考题解析

"该资源是2015-2016年度数据挖掘课程的期末复习资料，由牛琨老师整理的重点内容。复习范围主要包括数据挖掘的概述、关键技术，如数据仓库与数据集市，以及数据挖掘的六个步骤。考试题型包含选择、填空、判断、简答和计算题。特别关注KMeans聚类算法、欧几里得距离和最大最小规范化方法的计算。同时，还涉及到Apriori和FP-Growth算法在关联规则挖掘中的应用，以及数据挖掘在实际场景中的道德与隐私问题。" 在这份复习资料中，数据挖掘的重要性被强调，由于全球信息量的爆炸式增长，传统的数据库系统无法有效揭示数据间的关联和规律，因此需要数据挖掘技术来深入分析和提取有价值的信息。数据挖掘的六个步骤通常包括数据预处理、数据探索、建模、评估、解释和部署。KMeans是一种常见的无监督学习算法，用于聚类分析，资料中给出了计算示例。 欧几里得距离是衡量两个点之间距离的常用方法，公式为两向量差的平方和的平方根。在给出的例子中，计算了两个对象A和B之间的欧几里得距离。曼哈顿距离则是各坐标轴差的绝对值之和，同样以实例形式呈现。最大最小规范化是数据预处理的一种技术，目的是将数据缩放到特定的范围内，如0到1，以优化聚类效果。 关联分析是数据挖掘中的重要部分，Apriori和FP-Growth是两种经典的频繁项集挖掘算法，用于发现项之间的关联规则。资料中提到了支持度和可信度的概念，这些都是评估关联规则强度的关键指标。在实际应用中，数据挖掘可能会涉及隐私问题，如信用卡消费分析可能导致个人信息泄露。为避免侵犯隐私，可以采取匿名化、差分隐私等技术来保护用户信息。 最后，资料鼓励学生思考如何运用CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）这一数据挖掘标准流程，解决高校等领域的实际问题，并规划对热点问题的研究。例如，分析银行客户信用卡行为模式，推荐家具贷款的同时要考虑如何平衡个性化服务与用户隐私权的保护。