数据挖掘考试知识点总结与算法应用

本资源是一份关于数据挖掘考试的知识点总结文档，涵盖了多个关键主题，旨在帮助学习者备考或复习。主要内容包括： 1. 分位数与分位数图的区别：分位数图展示了单变量数据的分布情况和分位数信息，而分位数-分位数图则用于比较不同样本在同一属性上的分布，有助于发现样本间的差异或联系。 2. 区分、分类、特征化和聚类的区别与相似性：区分和分类关注对象的类别特征差异，前者比较目标类和对比类，后者预测未知对象的类别；特征化是对对象特征的概括，聚类则无明确标签地组织数据。它们相似之处在于处理数据并提取特征。 3. 挖掘全局关联规则：针对大型分布式事务数据库，提出了一种算法，强调在保持数据分散和减少网络通信负担的前提下，查找全局关联规则。其步骤包括在本地寻找频繁项集，计算支持度，然后推导出强关联规则。 4. 决策树分类：决策树分类的主要步骤涉及：以所有训练元组为根节点，根据元组类别划分节点，使用启发式或统计标准选择最优分割属性，形成子集，直至达到叶节点或满足停止条件。 这份文档不仅提供了理论知识点，还可能包含相关的习题答案，便于学习者通过实际操作加深理解。对于准备数据挖掘考试的学生来说，这是一份非常实用的学习资料。