数据挖掘试题及答案（数据挖掘技术考试试卷）

大家好！本篇文章给大家谈谈数据挖掘试题及答案，以及数据挖掘技术考试试卷的的相关知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔，现在开始吧！

急求有关数据挖掘方面的毕业论文题目

1、将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。

2、CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。

3、申请学位必须提交相应的学位论文，经答辩通过后，方可取得学位。可以这么说，毕业论文是结束大学学习生活走向社会的一个中介和桥梁。

4、写论文时最关键的一步就是选题，论文题目有了明确的选题后才能确定整个论文内容组成部分，而且医学类专业论文撰写的选题如果没有一定的新颖性，是很难投刊发表的。

5、摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。

6、理论联系实际 毕业论文的题材十分广泛，社会生活，经济建设，科学文化事业的各个方面，各个领域的问题都可以成为论文的题目，马克思主义告诉我们，理论来源于实践，理论为实践服务，因此科学研究的选题首先要注意理论联系实际。

求数据挖掘考试题

1、数据源必须是真实的、大量的、有噪声的； 发现的是用户感兴趣的知识； 发现的知识是可接受、可理解、可运用的； 并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

2、关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝ —— ｛啤酒｝。

3、使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

4、再说置信度：置信度是说在存在一个元素的集合中另外一个元素存在的概率。我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。

5、对答案C不包含的解释可以是：由1，2，4，5所能产生的1，4，5三项集不包含在给出的频繁3-项集中，1，2，4，5不可能会是频繁4-项集。其余所有4项集能分解出来的全部3-项集都包含在给出的频繁3-项集中。

请问下面这个数据挖掘的题目如何解?

，你把除了三个中心之外的5个点，分别计算到这三个中心点的距离。然后离哪个点的距离最近，就分到这个点对应的簇。2，8个点都分配完全后，每个簇所有点的坐标求平均值，作为新的中心点的坐标。

通过贝叶斯网络来解决数据挖掘中的最大似然估计问题，可以按照以下步骤进行：构建贝叶斯网络：首先，根据问题的需求和领域知识，构建一个合适的贝叶斯网络。

再说置信度：置信度是说在存在一个元素的集合中另外一个元素存在的概率。我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。

可以看出来，首先要求得频繁项集，这步骤的开销很大，但是只需要考虑支持度就可以了，第二步只考虑置信度就可以了。

这也许是题目中“合并策略”的条件所限定的。本人对“合并策略”是种什么策略不很了解。不知道是我的知识缺陷还是出题有问题，我查查看，要是知道答案再来完善。

所以在数据挖掘工作开始前，认真的理解数据、检查数据，对数据进行预处理是至关重要的。很多人说，数据准备工作真是个“体力活”，耗时耗力不说，还异常的枯燥无味。

数据挖掘题目,K—均值算法应用

1、通过K-均值聚类算法，可以将给定的数据{2，3，5，7，10}分成两组，其中一组为{2，3，5，7}，另一组为{10}。

2、k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

3、k均值聚类算法：选择初始聚类中心、分配数据点到最近的聚类、更新聚类中心、迭代、结果分析。选择初始聚类中心 从数据集中随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。

4、k均值聚类算法的输入包括聚类个数K和n个数据对象。K均值聚类是一种常用的分类聚类算法，它可以根据输入数据的不同特征和分析特征之间的关系，将原始数据分类为若干个“簇”以达到分类聚类的目的。

5、k均值聚类算法的过程包括确定聚类数目K、初始化质心、分配数据点到最近的质心、迭代更新质心和分配数据点、输出结果。确定聚类数目K 确定要聚类的数目，即要形成的簇的数量。

关于数据挖掘中频繁项集的题目

对答案C不包含的解释可以是：由1数据挖掘试题及答案，2数据挖掘试题及答案，4数据挖掘试题及答案，5所能产生的1，4，5三项集不包含在给出的频繁3-项集中，1，2，4，5不可能会是频繁4-项集。其余所有4项集能分解出来的全部3-项集都包含在给出的频繁3-项集中。

A. 项集：在关联分析中，包含0个或者多个的项的集合称为 项集。 如果一个项集包含k个项，那么就称为k-项集。比如｛牛奶，咖啡｝则称为2项集。

似乎while循环的K永远都是固定的，也就是都是频繁2项集的个数。

到此，以上就是小编对于数据挖掘技术考试试卷的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。