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在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术已经成为各个领域不可或缺的工具，为了更好地理解这一领域的核心概念和技术，我们精心编制了这份期末考试题库,以下是关于数据挖掘概念与技术的详细解析和试题示例。
数据挖掘基础概念
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定义
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数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的非监督学习过程。
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目标
预测性建模、描述性分析、异常检测等。
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步骤
- 数据准备：清洗、整合、转换。
- 模型选择：决策树、聚类、关联规则等。
- 模型评估：交叉验证、AUC-ROC曲线等。
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应用领域
金融、医疗、零售、社交媒体等。
数据预处理
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缺失值处理
均值填充、插补法、删除行/列等。
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特征工程
特征选择、特征构造、正则化等。
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数据标准化
Z-score标准化、Min-Max归一化等。
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编码
文本向量化、数值编码（如One-Hot编码）等。
聚类算法
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K-means聚类
确定簇的数量k，计算每个点的均值作为中心点,迭代更新直到收敛。
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层次聚类
使用距离度量构建树状结构,通过剪枝得到最终簇。
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密度聚类
DBSCAN算法,通过密度连接确定簇边界。
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高维空间聚类
使用降维方法（如PCA）,然后进行传统聚类。
分类算法
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逻辑回归
线性分类器,适用于二分类问题。
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支持向量机(SVM)
寻找最大间隔的超平面,用于多分类和回归。
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决策树
根据特征值递归地划分样本集,形成树状结构。
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随机森林
组合多个决策树的预测结果,提高准确性。
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朴素贝叶斯
基于条件概率假设,简单且高效。
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神经网络
通过多层神经元实现复杂的非线性映射。
回归算法
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线性回归
建立输入变量与输出变量之间的线性关系。
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多项式回归
在自变量上增加二次项或更高次项。
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岭回归
通过添加L2惩罚项防止过拟合。
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Lasso回归
通过添加L1惩罚项进行特征选择。
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弹性网
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结合L1和L2惩罚项的优势。
关联规则
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Apriori算法
逐步生成候选项集,检查其频繁度。
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FP-growth算法
利用频繁模式树(FPTree),避免产生所有候选集。
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置信度和提升度
衡量规则的强度和重要性。
时序分析方法
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移动平均
计算连续时间段的平均值以平滑序列。
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指数平滑
给予最近的数据点更高的权重。
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ARIMA模型
自回归积分滑动平均模型,捕捉趋势和季节性。
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隐马尔可夫模型(HMM)
用于序列数据的隐藏状态推断。
图论和数据流
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图挖掘
社交网络分析、链接预测等。
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数据流处理
处理实时数据，如窗口聚合、滑动窗口等。
实验设计与评估
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交叉验证
将数据分成若干子集，轮流使用其中一个子集作为测试集,其他作为训练集。
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AUC-ROC曲线
评估分类器的性能指标。
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混淆矩阵
显示真阳性率、假阳性率等信息。
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精度、召回率和F1分数
衡量模型的预测能力。
深度学习框架
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TensorFlow
广泛使用的开源深度学习平台。
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PyTorch
强大的动态图形计算引擎。
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Keras
高级API,易于搭建复杂模型。
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MXNet
支持多种编程语言和多平台部署。
项目实践案例
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金融欺诈检测
使用机器学习识别潜在的信用卡诈骗行为。
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客户细分
根据购买历史和行为将客户分为不同的群体。
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推荐系统
基于用户的
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