四川理工學(xué)院計科系數(shù)據(jù)倉庫復(fù)習(xí)題-資料下載頁
2025-06-07 17:36本頁面
【正文】 ，也能處理類別型數(shù)據(jù)；u 在多個領(lǐng)域有成功應(yīng)用；u 既適合有監(jiān)督學(xué)習(xí)，也適合無監(jiān)督學(xué)習(xí)；u 具有較好的泛化能力；u 具有較好的逼近非線性映射的能力；u 具有較好的容錯性。（2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點：u 缺乏可解釋性；u 可能無法找到優(yōu)解；u 可能存在過學(xué)習(xí)問題(overfitting)；u 收斂速度慢。第九章 聚類分析把一個給定的數(shù)據(jù)對象集合分成不同的簇；在同一個簇（或類）中，對象之間具有相似性；不同簇（或類）的對象之間具有較高的相宜性。？基于劃分方法；基于層次的方法；基于密度的方法；基于網(wǎng)格的方法；譜聚類方法？（1）可伸縮性（適用于增長的大數(shù)據(jù)集）；（2）處理不同類型屬性的能力（支持多種類型屬性的數(shù)據(jù)集）；（3）發(fā)現(xiàn)任意形狀聚類的能力（除了球形聚類外，能劃分出任意形狀聚類）；（4）減小對先驗知識和用戶自定義參數(shù)的依賴性；（5）處理噪聲數(shù)據(jù)的能力（對孤立點、缺失值。錯誤數(shù)據(jù)等噪聲數(shù)據(jù)的抗干擾性）；（6）可解釋性和實用性（降維，可視化顯示）。（1）當(dāng)存在噪聲和離群點時，K中心點方法比K均值方法更加魯棒。（2）K中心點方法的執(zhí)行代價比K平均方法要高。（3）兩種方法都要用戶指定簇的數(shù)目K。，曼哈坦距離、明可夫斯基距離等。單選題舉例（C） ，買啤酒的人很大概率也會買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類問題？（A） 、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個步驟的任務(wù)？（C） （類別）時，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離？（B） ？（A） 判斷題舉例，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)等任務(wù)。，而在于對于已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式的發(fā)掘。，聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。、轉(zhuǎn)換成輔助決策信息，是繼數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展滯后迅猛發(fā)展起來的一種新技術(shù)。：如果一個項集是頻繁的，那包含它的所有項集也是頻繁的。，分類的輸出是離散的類別值，而回歸的輸出是連續(xù)數(shù)值。，簇內(nèi)的相似性越大，簇間的差別越大，聚類的效果越差。，簇的個數(shù)由算法自動地確定。
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