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计算机
不常用做数据挖掘的方法是(4)。
不常用做数据挖掘的方法是(4)。
admin
2009-05-15
54
问题
不常用做数据挖掘的方法是(4)。
选项
A、人工神经网络
B、规则推导
C、遗传算法
D、穷举法
答案
D
解析
数据挖掘是一类深层次的数据分析。常见和应用最广泛的数据挖掘方法如下。
(1)决策树
决策树方法是指利用信息论中的互信息(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量的属性字段,建立决策树的一个结点,再根据该属性字段的不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的过程。国际上最早的、也是最有影响的决策树方法是Quiulan研究的ID3方法。
(2)神经网络
神经网络方法是指模拟人脑神经元结构,完成类似统计学中的判别、回归、聚类等功能,神经网络是一种非线性的模型,主要有三种神经网络模型:前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。人工神经网络最大的长处是可以自动地从数据中学习,形成知识,这些知识有些是我们过去未曾发现的,因此它具有较强的创新性。神经网络的知识体现在网络连接的权值上,神经网络的学习主要表现在神经网络权值的逐步计算上。
(3)遗传算法
遗传算法是模拟生物进化过程的算法,它由三个基本过程组成:繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)。采用遗传算法可以产生优良的后代,经过若干代的遗传,将得到满足要求的后代,即问题得解。
(4)关联规则挖掘算法
关联规则是描述数据之间存在关系的规则,形式为“A1A2…An…B1B2…Bn”。一般分为两个步骤:求出大数据项集;用大数据项集产生关联规则。
除了上述的常用方法外,还有粗集方法、模糊集合方法、Bayesian Belief Netords、最邻近算法(k-nearest neighbors method(kNN))等。
无论采用哪种技术完成数据挖掘,从功能上可以将数据挖掘的分析方法划分为四种,即关联分析(Associations)、序列模式分析(Sequential Patterns)、分类分析(Classifiers)和聚类分析(Clustering)。
(1)关联分析
关联分析的目的是为了挖掘出隐藏在数据间的相互关系。若设R={A1,A2,…, AP}为{0,1}域上的属性集,r为R上的一个关系,关于r的关联规则表示为X→B,其中X∈R,B∈R,且X∩B=f。关联规则的矩阵形式为:矩阵r中,如果在行X的每一列为1,则行B中各列趋向于为1。
在进行关联分析的同时还需要计算两个参数,最小置信度(Confidence)和最小支持度(Support)。前者用以过滤掉可能性过小的规则,后者则用来表示这种规则发生的概率,即可信度。
(2)序列模式分析
序列模式分析的目的也是为了挖掘出数据之间的联系,但它的侧重点在于分析数据间的前后关系(因果关系)。例如,将序列模式分析运用于商业,经过分析,商家可以根据分析结果发现客户潜在的购物模式,发现顾客在购买一种商品的同时经常购买另一种商品的可能性。在进行序列模式分析时也应计算置信度和支持度。
(3)分类分析
分类分析时首先为每一个记录赋予一个标记(一组具有不同特征的类别),即按标记分类记录,然后检查这些标定的记录,描述出这些记录的特征。这些描述可能是显式的,如一组规则定义;也可能是隐式的,如一个数学模型或公式。
(4)聚类分析
聚类分析法是分类分析法的逆过程,它的输入集是一组未标定的记录,即输入的记录没有做任何处理。目的是根据一定的规则,合理地划分记录集合,并用显式或隐式的方法描述不同的类别。
在实际应用的数据挖掘系统中,上述四种分析方法有着不同的适用范围,因此经常被综合运用。
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数据库系统工程师上午基础知识考试题库软考中级分类
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