大数据时代的数据挖掘试题与关键知识点解析

"大数据时代下的数据挖掘试题及答案要点" 这些题目涵盖了数据挖掘的基本概念和技术，包括数据预处理、分类与预测、关联规则发现、聚类、数据属性类型以及特征选择等多个方面。以下是这些知识点的详细说明： 1. 数据归约（D）：数据归约是一种减少数据集大小的技术，通过简化数据的表示来保留其主要特性，同时降低存储需求和计算复杂度，以适应数据挖掘算法。 2. 关联规则发现（A）：关联规则用于发现不同项目之间的有趣关系，如啤酒与尿布的例子，它揭示了顾客在购买某种商品时可能会同时购买另一种商品。 3. Precision和Recall（A）：Precision是精确率，描述的是预测为正类的样本中实际为正类的比例；Recall是召回率，表示所有实际为正类的样本中被正确预测的比例。 4. 数据预处理（C）：数据预处理是数据挖掘流程中的关键步骤，包括数据集成、变换、维度规约和数值规约，目的是使数据更适合于后续的分析和挖掘。 5. 聚类（B）：在无监督学习中，聚类用于将相似的数据分组到一起，当数据的标签未知时，可以使用聚类技术进行分组。 6. 预测建模（C）：预测建模涉及建立模型以预测未知变量的值，基于已知变量的信息进行预测。 7. 数据预处理方法（D）：变量代换、离散化和聚集是预处理方法，而估计遗漏值是数据清洗的一部分，不是预处理方法。 8. 等频（等深）划分（B）：等频划分是将数据分为相同数量的区间或箱，15会落在第二个箱子内。 9. 数据的属性类型（D）：标称、序数和区间是数据的属性类型，相异不是。 10. 非对称的二元属性（C）：非对称的二元属性是指一个属性值的存在对另一个属性值的出现有显著影响，但反之不成立。 11. 特征选择标准方法（D）：嵌入、过滤和包装是特征选择的常见方法，而抽样通常用于训练集的构建，而不是特征选择。 12. 创建新属性的方法（B）：特征提取、映射数据到新的空间和特征构造是创建新属性的方法，特征修改不属于这一类别。 13. 映射数据到新的空间（A）：傅立叶变换是一种常见的数据转换方法，用于将数据从原始空间转换到频率域，以揭示数据的周期性和结构。 14. 假设属性income的最大最小归一化（未给出完整问题，但通常最大最小归一化是数值规约的一种，用于将不同范围的数值属性缩放到同一尺度上）。 这些知识点展示了数据挖掘过程中的核心概念，对于理解和应用数据挖掘技术至关重要。在大数据时代，掌握这些基础知识对于数据科学家和相关专业人士来说尤其重要，因为它们能帮助从海量数据中发现有价值的洞察和模式。