數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘考試試題.doc
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一、 填空題（15分） 1.數(shù)據(jù)倉庫的特點分別是 面向主題 、 集成 、 相對穩(wěn)定 、反映歷史變化。 2.元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內數(shù)據(jù)的結構和建立方法的數(shù)據(jù)。根據(jù)元數(shù)據(jù)用途的不同可將元數(shù)據(jù)分為 技術 元數(shù)據(jù)和 業(yè)務 元數(shù)據(jù)兩類。 3.OLAP技術多維分析過程中，多維分析操作包括 切片 、 切塊 、 鉆取 、 旋轉 等。 4.基于依賴型數(shù)據(jù)集市和操作型數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)倉庫體系結構常常被稱為“ 中心和輻射 ”架構，其中 企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫 是中心，源數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)集市在輸入和輸出范圍的兩端。 5.ODS實際上是一個集成的、 面向主題的 、 可更新的 、 當前值的 、 企業(yè)級的 、詳細的數(shù)據(jù)庫，也叫運營數(shù)據(jù)存儲。 二、 多項選擇題（10分） 6.在數(shù)據(jù)挖掘的分析方法中，直接數(shù)據(jù)挖掘包括（ ＡＣＤ ） A 分類 B 關聯(lián) C 估值 D 預言 7.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)ETL過程中，ETL軟件的主要功能包括（ＡＢＣ） A 數(shù)據(jù)抽取 B 數(shù)據(jù)轉換 C 數(shù)據(jù)加載 D 數(shù)據(jù)稽核 8.數(shù)據(jù)分類的評價準則包括（ ABCD ） A 精確度 B 查全率和查準率 C F-Measure D 幾何均值 9.層次聚類方法包括（ BC ） A 劃分聚類方法 B 凝聚型層次聚類方法 C 分解型層次聚類方法 D 基于密度聚類方法 10.貝葉斯網(wǎng)絡由兩部分組成，分別是（ A D ） A 網(wǎng)絡結構 B 先驗概率 C 后驗概率 D 條件概率表 三、 計算題（30分） 11.一個食品連鎖店每周的事務記錄如下表所示，其中每一條事務表示在一項收款機業(yè)務中賣出的項目，假定supmin=40%，confmin=40%，使用Apriori算法計算生成的關聯(lián)規(guī)則，標明每趟數(shù)據(jù)庫掃描時的候選集和大項目集。（15分） 事務 項目 事務 項目 T1 T2 T3 面包、果凍、花生醬 面包、花生醬 面包、牛奶、花生醬 T4 T5 啤酒、面包 啤酒、牛奶 解：（1）由I={面包、果凍、花生醬、牛奶、啤酒}的所有項目直接產生1-候選C1，計算其支持度，取出支持度小于supmin的項集，形成1-頻繁集L1，如下表所示： 項集C1 支持度 項集L1 支持度 {面包} {花生醬} {牛奶} {啤酒} 4/5 3/5 2/5 2/5 {面包} {花生醬} {牛奶} {啤酒} 4/5 3/5 2/5 2/5 (2)組合連接L1中的各項目，產生2-候選集C2，計算其支持度，取出支持度小于supmin的項集，形成2-頻繁集L2，如下表所示： 項集C2 支持度 項集L2 支持度 {面包、花生醬} 3/5 {面包、花生醬} 3/5 至此，所有頻繁集都被找到，算法結束， 所以，confidence（{面包}→{花生醬}）=（4/5）/（3/5）=4/3> confmin confidence（{ 花生醬}→{面包}）=（3/5）/（4/5）=3/4> confmin 所以，關聯(lián)規(guī)則{面包}→{花生醬}、{ 花生醬}→{面包}均是強關聯(lián)規(guī)則。 12.給定以下數(shù)據(jù)集（2，4，10，12，15，3，21），進行K-Means聚類，設定聚類數(shù)為2個，相似度按照歐式距離計算。（15分） 解：（1）從數(shù)據(jù)集X中隨機地選擇k個數(shù)據(jù)樣本作為聚類的出示代表點，每一個代表點表示一個類別，由題可知k=2，則可設m1=2，m2=4： （2）對于X中的任意數(shù)據(jù)樣本xm（1
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