"数据挖掘面试题解析与算法原理详解"
数据挖掘分析面试题.docx;数据挖掘分析面试题全文共16页,当前为第1页。数据挖掘分析面试题全文共16页,当前为第1页。2011 Alibaba数据分析师(实习)试题解析数据挖掘分析面试题全文共16页,当前为第1页。数据挖掘分析面试题全文共16页,当前为第1页。本文主要涵盖了数据挖掘面试题中的异常值和聚类分析的内容。 首先,异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计中,一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。为了识别连续型变量的异常值,可以使用Grubbs' test(也叫maximum normed residual test)来进行统计检测。该方法假定数据集来自正态分布的总体,通过计算数据点与均值的偏差与标准差的比值,来确定是否为异常值。在五种检验法中,优劣次序为:t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 其次,聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析或数值分类。聚类与分类的不同之处在于,聚类所要划分的类是未知的。聚类分析的计算方法主要有层次的方法、划分方法、基于密度的方法,基于网格的方法和基于模型的方法等。其中,层次的方法和划分方法是利用统计学定义的距离进行度量的。 其中一种常用的聚类算法是k-means算法。其工作过程如下:首先从n个数据对象中任意选择k个对象作为初始聚类中心;对于其余的对象,根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),将它们分配给与其最相似的聚类中心;然后计算每个新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复此过程直到标准测度函数开始收敛为止。通常使用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能紧凑,而各聚类之间尽可能分开。 综上所述,本文详细介绍了异常值的定义以及识别连续型变量异常值的方法。同时,还介绍了聚类分析的概念和常见的聚类算法,重点描述了k-means算法的计算原理和步骤。这些内容对于数据挖掘分析的面试题具有重要意义,帮助求职者更好地准备面试并展示自己的能力。
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