韩家炜-数据挖掘:概念与技术-第2章ppt教学提纲
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数据挖掘概念与技术课后答案第二版第一章:数据挖掘概论1.什么是数据挖掘?数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。
它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来,用于分析海量的数据,并从中提取出有用的信息。
2.数据挖掘的主要任务有哪些?数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
3.数据挖掘的流程有哪些步骤?数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
4.数据挖掘的应用领域有哪些?数据挖掘的应用领域非常广泛,包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。
5.数据挖掘的风险和挑战有哪些?数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。
第二章:数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些?数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2.数据清洗的方法有哪些?数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。
3.数据集成的方法有哪些?数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。
4.数据转换的方法有哪些?数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。
5.数据规约的方法有哪些?数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。
第三章:特征选择与数据降维1.什么是特征选择?特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。
2.特征选择的方法有哪些?特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。
3.什么是数据降维?数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程,同时保留原始数据的主要信息。
4.数据降维的方法有哪些?数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。
5.特征选择和数据降维的目的是什么?特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。
第四章:分类与预测1.什么是分类?分类是通过训练数据集建立一个分类模型,并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。