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数据挖掘试题参考答案

大学课程《数据挖掘》试题参考答案

范围：

? 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？

定义：

数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

区别：

（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；

数据是海量的；

数据有噪声；

数据可能是非结构化的；

（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。

在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。

? 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？

CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.

1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.

2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.

3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.

4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.

5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.

6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)

? 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势

随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，

原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。这种将数据挖掘技术和多媒体信息处理技术有机地结合起来形成的在多媒体数据中进行知识发现的信息处理方法就是多媒体数据挖掘。

对多媒体数据进行挖掘并且实现智能化信息检索是未来发展的需求，是一个很有前途的研究方向。

1、文本数据挖掘

所谓多媒体文本数据挖掘，就是从大量的多媒体文本数据中发现有意义的模式过程。多媒体文本数据挖掘的过程对多媒体文本数据挖掘最行之有效的途径就是将多媒体文本数据结构化后，再对结构化数据采用数据挖掘方法。文本挖掘从功能上可以分为总结、分类、聚类、趋势预测等。

2、图像数据挖掘

图像挖掘是多媒体挖掘的一个分支，图像挖掘可以广泛地应用于图像检索、医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测等各种领域。其挖掘方法和原型结构存在着巨大的改进空间。

3、视频、音频数据挖掘

除了静态图像，在数字文档、万维网、广播数据流、个人或专业数据库中，还能获得数字形式的大量音频和视频信息。

4、在医学图书馆服务中的应用

多媒体数据挖掘对医学信息有很强的适应性。多媒体技术的应用便于医学信息的储存多媒体技术是当今信息技术领域发展最快、最活跃的技术，是新一代电子技术发展和竞争的焦点。

<数据挖掘的未来发展趋势：>

未来的热点应用领域

网站的数据挖掘（Web site data mining）

生物信息或基因的数据挖掘

文本挖掘（Textual mining）

多媒体挖掘

未来的研究热点

发现语言的形式化描述

寻求数据挖掘过程中的可视化方法

研究在网络环境下的数据挖掘技术

加强对各种非结构化数据的挖掘

知识的维护更新

? 4.在电信行业中，如何利用数据挖掘技术对用户信用度进行分析数据挖掘有其一般的通用过程，但是在具体应用的时候因为实际情况可能比较复杂, 根据具体的情况不同还要做出适当的修改。针对电信行业用户信用度分析，从项目需求的理解和定义开始, 经过数据的收集和抽取、清洗、整合的过程, 到建立数据挖掘模型, 最后经过模型的评估到模型的发布。具体步骤如下：

?项目需求

信用度分析的目标就是要对现有电信客户进行信用评估，通过评估分析建立的

挖掘分析模型可以获得客户信用等级的评分, 在此基础上可以结合用户分群的

结果, 将电信客户进行分群, 找出不同信用级别的客户群体, 然后由数据挖掘

人员配合市场推出的各项优惠政策( 尤其是存话费、赠话费等) , 细分市场, 使该类优惠政策达到最好的效果。

通过对客户信用度的划分, 使决策人员能够清晰地看到，了解本网用户的信用度构成, 使其在制定、研究营销政策的时候做到心中有数。

?数据的收集和抽取

数据收集和抽取的过程就是要理解、熟悉客户数据, 能够将商业理解转化为对数据的理解, 从而有针对性的开展数据挖掘。具体包括如下过程：

2.1数据源描述

对电信客户信用度的评估, 主要使用到数据源主要包括:行为数据、客户属性数据。具体到业务层面包含的信息有：客户的档案、身份信息、年龄、性别、历史欠费情况、往月的帐务消费情况等。

2.2数据质量描述

对获取的各变量进行分析探索, 选取可使用的关键变量（如年龄、话费等），可使用图形来展示这些关键的字段的分布。

?数据准备

电信客户的用户群很大，且业务繁杂，拥有多个业务系统，各个系统对于参数的定义和归类也是不尽相同的, 统一、整合各个系统中的信息, 使之能够达到参数一致化, 能够满足挖掘目标的要求, 需要处理的数据量也是非常巨大的, 具体处理步骤如下:

3.1数据的整合

3.2清洗数据

3.3构建数据

3.4选择数据

3.5确定训练集和结果集

?建立挖掘模型

信用度挖掘变量很多, 数据结构也比较复杂，目前对于其研究也很多，而最常用的挖掘方法为神经元网络和C5.0 决策树两种算法。

建模之前, 我们需要对训练集的数据做修改: 即在训练集数据中加入结果字段, 供训练模型使用，我们首先根据业务需求人为划定信用度档次, 初步将信用度划分为3个层次: 欠费回收情况、月均加权区内消费、区内消费变异系数。

经过以上三轮信用度划分, 可以划分结果为AAA-EEE。

欠费回收情况首先反映了信用度的主要方面, 如果一个用户欠3个月以上才能缴费或者不能缴费, 这样的用户对于电信公司来讲, 信用度应该是最差的"反之, 未发生欠费的用户信用度应该是最高的;

划分的第二个指标之所以选择了区内通话费, 是因为: 在用户消费过程中, 长途等消费每个月的波动是比较大的, 我们在进行划分档次的时候应该尽量选择比较平稳的指标, 所以本文选择了区内通话费，为了剔出1个月区内话费可能的突高情况带来的噪声, 采用了近6个月区内消费金额的加权平均数。

划分的第三个指标采用了区内消费的变异系数, 反映了月区内消费的波动情况, 即: 越稳定的用户信用级别越高, 反之, 波动比较大的用户级别低。

而后根据两个算法进行建模分析。

?模型选择

模型的选择和实际业务的需求密切相关, 和数据挖掘人员对业务逻辑的掌握是

分不开的。我们在数据挖掘模型训练的过程中, 根据实际经验来判断, 信用度划

分的准确率最高达到70%左右。考虑到划分信用度的时候采用的是三个输出点,

选择的是神经网络模型。模型的训练、比较和优化的过程是数据挖掘项目中的

收尾工作,就是不断调整模型参数, 观看数据结果, 对结果不断比较, 根据经验

判断优化的过程。最终得出了最后的模型。

?模型发布

为了使市场经营决策人员能够直观地了解用户群在各个信用度指标的分布"以

便在制定营销政策之前能够了解目标客户群的大小, 初步对即将推出的活动的

绩效有大致的了解。因此需要进行发布。针对电信可采用报表工具发布。

? 5.请阐述如何利用神经网络发现用户欺诈行为。

主要方式是根据以前拥有的用户欺诈数据建立用户属性、服务属性和用户消费数据与用户流失可能性关联的数学模型，找出用户属性、服务属性和用户消费数据与用户欺诈状态的关系，并给出明确的数学公式。只要知道用户属性、服务属性和用户消费数据，就可以计算出用户欺诈的可能性。计费部门可以根据得到的数学模型，随时监控用户欺诈的可能性。如果用户欺诈流失的可能性高于事先划定的限度，就可以重点高频率地检测该用户话费的使用状况，一旦发现欠费就可及时停机，从而大大减少电信企业的损失。基于严格数学计算的数据挖掘技术能够在很大程度上改变以往电信企业在成功获得用户后无法监控用户恶意欠费的状况。

收集用户的信息，包括欺诈的，没有欺诈。并对用户欺诈的和没有欺诈的用户经行分类。建立多输入，二输出（有欺诈，没有欺诈）的神经网络。利用收集到的用大部分的历史数据对神经网络经行训练，训练完毕之后，规定精度，用剩下的数据用来检验神经网络的拟合优度。当然在实际中最好是根据历史数据的累积，规定一定的时间间隔，定期对神经网络经行训练，这样能保持神经网络的学习能力和适应度。

大体的步骤：

1. 收集历史的用户信息（包括欺诈的和没有欺诈的，可按各按一半选取数据，也可按照时间中欺诈与没有欺诈的比例进行选取数据），越多多好，这样对神经网络的训练就越来越优，神经网络的。

2. 建立用户多输入（用户的属性个数），二输出的神经网络。可以是BP，也可以是别的。

3. 利用收集的数据对建立好的神经网络进行训练。

4. 对训练好的数据对神经网络经行检验。

5. 用于用户欺诈发现与预防。

参考资料:

浙江大学数据挖掘28讲王灿主讲

数据挖掘考试题目聚类

数据挖掘考试题目——聚类一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。 3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。 4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。 5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。 7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。 8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。 9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。 10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。答案： 1、核心点边界点噪声点 2、O(n2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离） 10、非监督二、选择题 1、DBSCAN算法的过程是（B）。 ①删除噪声点。 ②每组连通的核心点形成一个簇。 ③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 ④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 ⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。 A：①②④⑤③ B：③①⑤②④ C：③①②④⑤ D：①④⑤②③ 2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。 A O(m) B O(mlogm) C O(m2) D O(logm) 3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。 A Eps B MinPts C 质心 D 边界

空间数据挖掘工具浅谈_汤海鹏

第28卷第3期2005年6月测绘与空间地理信息 G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G Y V o l .28,N o .3 J u n .,2005 收稿日期:2004-09-14 基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404) 作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。空间数据挖掘工具浅谈汤海鹏1 ,毛克彪 2,3 ,覃志豪2,吴　毅 4 (1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室, 北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060) 摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02 AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l s T A N GH a i -p e n g 1 ,M A OK e -b i a o 2,3 ,Q I NZ h i -h a o 2 ,W UY i 4 (1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ; 3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ; 4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a ) A b s t r a c t : B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e 0　引　言随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。具体应用中,数据挖掘工具很多。它们在功能和方法等方面差别很大。如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系数据库的数据。包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

数据挖掘试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

数据挖掘考试题库【最新】

一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。

数据挖掘考试题

数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

数据挖掘考试题一．选择题 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 (单链) (全链) C.组平均方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇

C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 Average 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二．填空题： 1.属性包括的四种类型：、、、。 2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。 3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度，时间复杂度，如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中，层次聚类所需要的时间复杂度将为。 4. 聚类中，定义簇间的相似度的方法有（写出四个）：、、、。 5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。两种层次聚类的基本方法：、。 6. 组平均是一种界于和之间的折中方法。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化海量数据挖掘技术及工程实践》题目、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时，分类和预测数据流挖掘可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析建立一个模型， B. D. 聚类隐马尔可夫链通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

数据挖掘试题

单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法？(D) A变量代换B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值 12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 13.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？(A) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 16. 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A 计数属性 B 离散属性C非对称的二元属性 D 对称属性 17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A嵌入 B 过滤 C 包装 D 抽样 18.下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A特征提取B特征修改C映射数据到新的空间D特征构造 22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A 0.821 B 1.224 C 1.458 D 0.716 23.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：(A) A 18.3 B 22.6 C 26.8 D 27.9 28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是(C) A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合. 29. 关于基本数据的元数据是指: (D) A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息; C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息; D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。大数据时代的空间数据挖掘综述马宏斌1 ，王柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000）摘要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题，介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫星、飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限，受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

数据挖掘试卷及答案

12/13 年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案一、什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。（20分）数据挖掘是从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。步骤： 1）数据清理（消除噪声或不一致数据） 2) 数据集成（多种数据源可以组合在一起） 3 ) 数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据） 4 ) 数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作） 5) 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） 6) 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；） 7) 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）二、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分）元数据是关于数据的数据。在数据仓库中, 元数据是定义仓库对象的数据。元数据包括：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义, 以及数据集市的位置和内容。操作元数据，包括数据血统（移植数据的历史和它所使用的变换序列）、数据流通（主动的、档案的或净化的)、管理信息（仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪）。汇总算法，包括度量和维定义算法, 数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告。由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述, 数据划分, 数据提取、清理、转换规则和缺省值, 数据刷新和净化规则, 安全 (用户授权和存取控制)。关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规则与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。商务元数据，包括商务术语和定义, 数据拥有者信息和收费策略。三、在 O L A P 中，如何使用概念分层? 请解释多维数据模型中的OLAP上卷下钻切片切块和转轴操作。（20分）在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。这种组织为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。有一些 O L A P 数据立方体操作用来物化这些不同视图，允许交互查询和分析手头数据。因此， O L A P 为交互数据分析提供了友好的环境。上卷：上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约，在数据立方体上进行聚集。下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现。切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方。

数据挖掘考试题库讲解

一、名词解释 1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。 3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。 4.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0－1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。 6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。 7.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。 9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构，由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成，并带有高度压缩的索引及指针结构，通过直接偏移计算进行存取。 11.数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象，提炼出带有普遍性的、概括性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。

数据仓库与数据挖掘考试试题

一、填空题（15分） 1.数据仓库的特点分别是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化。 2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。根据元数据用途的不同可将元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3.OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括切片、切块、钻取、旋转等。 4.基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“中心和辐射”架构，其中企业级数据仓库是中心，源数据系统和数据集市在输入和输出范围的两端。 5.ODS实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。二、多项选择题（10分） 6.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括（ＡＣＤ） A 分类 B 关联 C 估值 D 预言 7.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（ＡＢＣ） A 数据抽取 B 数据转换 C 数据加载 D 数据稽核 8.数据分类的评价准则包括（ ABCD ） A 精确度 B 查全率和查准率 C F-Measure D 几何均值 9.层次聚类方法包括（ BC ） A 划分聚类方法 B 凝聚型层次聚类方法 C 分解型层次聚类方法 D 基于密度聚类方法 10.贝叶斯网络由两部分组成，分别是（ A D ） A 网络结构 B 先验概率 C 后验概率 D 条件概率表三、计算题（30分） 11.一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，其中每一条事务表示在一项收款机业务中卖出的项目，假定sup min=40%，conf min=40%，使用Apriori算法计算生成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候选集和大项目集。（15分）解：（1）由I={面包、果冻、花生酱、牛奶、啤酒}的所有项目直接产生1-候选C1，计算其支持度，取出支持度小于sup min的项集，形成1-频繁集L1，如下表所示：

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

《数据仓库与数据挖掘》复习题

2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》期末考试题型一、单项选择题（每小题2分，共20分）二、填空题（每空1分，共20分）三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD？(A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)

(完整word版)数据挖掘题目及答案

一、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。特点： 1、面向主题操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可用的信息二、数据库有4笔交易。设minsup=60%，minconf=80%。 TID DATE ITEMS_BOUGHT T100 3/5/2009 {A, C, S, L} T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B} T300 4/5/2010 {A, B, C} T400 4/5/2010 {C, A, B, E} 使用Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。解：已知最小支持度为60%，最小置信度为80% 1）第一步，对事务数据库进行一次扫描，计算出D中所包含的每个项目出现的次数，生成候选1-项集的集合C1。