选择题

1、下面不属于数据挖掘迭代序列的是( )
A、数据清理 B、数据集成
C、数据删除 D、数据变换

C
解析：
数据清理、数据集成、数据变换、数据归约

2、属性(attribute)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。下面不属于典型的属性分类的是( )
A、标称属性(nominal) B、二元属性(binary)
C、序数属性(ordinal) D、单值属性(Single-Valued)
D
解析：标称，二元，序数，数值，离散和连续

5、标称数据的概念分层生成方法不包括( )
A、由用户在模式级显式地说明属性的部分序。
B、由专家在模式级显式地说明属性的部分序。
C、转换为二进制后自动分层。
D、通过显式数据分组说明分层结构的一部分。

C
解析：
由用户或专家在模式级显式地说明属性的部分序。
通过显式数据分组说明分层结构的一部分。
说明属性集，但不说明它们的偏序，然后系统根据算法自动产生属性的序，构造有意义的概念分层。
对只说明部分属性集的情况，则可根据数据库模式中的数据语义定义对属性的捆绑信息，来恢复相关的属性。

判断题

16、数据清理和预处理，一般占数据挖掘全部工作量的 10%以内。( F)

17、二元属性(binary attribute)是一种标称属性，只有两个状态：0 或 1。( T)

18、规范化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，这个区间必须是[-1.0 , 1.0]。(F )

19、标称、二元和序数属性都是定性的，即只描述对象的特征，不给出实际的大小。(T )

20、高质量的决策必然依赖于高质量的数据，但数据预处理并不属于知
识发现过程的重要步骤。(F )

21、WEKA 的全名是怀卡托智能分析环境，由美国的加州大学伯克利分
校研制，WEKA 也是美国加州的一种鸟的名字。(F )

22、WEKA 中有 Preprocess、Classify、Cluster 等选项卡，要进行数据的
分类是选择 Cluster 选项卡。(F )

23、在挖掘频繁模式时，项集的支持度也称为相对支持度，而出现的频率称作绝对支持度。( T)

24、使用 IF-THEN 规则分类，如果多个规则被触发，则需要一种解决冲突的策略来决定激活哪一个规则。(T )

25、正常点的数量远远超过离群点的数量，离群点的数量在大规模数据集中所占的比例较低，小于 5%甚至 1%。(T )

pta上的：

基于距离的离群点检测方法不能万能的。（T）

情景离群点是局部离群点的推广。（T）
p353

高维数据的离群点检测，目前还没有科学有效的方法来进行。（T）

现实世界的数据库，极易受到噪声、缺失值和不一致数据的侵扰。(T )

Z分数规范化，就是小数定标规范化。( F)

K均值算法是一种基于代表对象的技术，K中心点算法是一种基于形心的技术。（F）
K-均值算法：一种基于形心的技术，K-中心点：一种基于代表对象的技术
https://blog.csdn.net/u014593570/article/details/77716972

教材P241：从给定训练元组中有放回的均匀抽样，有多种自助方法, 最常用的一种是.618自助法，因为0.618代表黄金分割。（F）

教材P293：聚类方法有很多种，实际使用中只会选择其中的一种，聚类分析不会采用多种方法整合。（F）

教材P293：K均值算法适应性广，即使簇均值没有定义的情况，也可使用。(F)

简答题

1、(1)数据预处理的主要任务是？书上p56
答：
数据清理：补充缺失数据、平滑噪声数据、识别或删除离群点，解决不一致

数据集成：集成多个数据库、数据立方或文件

数据变换：规范化、数据离散化、概念分层产生

数据归约：简化数据、但产生同样或相似的结果

(2)数据清理，对缺失值的处理方法是？书上p58
答：
忽略元组

人工填写空缺值

使用一个全局常量填充空缺失值

使用属性的中心度量（如均值或中位数）填充缺失值

使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数

使用最可能的值填充空缺值

2、什么是监督学习？与无监督学习的区别是？什么是训练集与检验集?书上p213
答：
在机器学习领域，分类称做监督学习，因为给定了类标号信息，即学习算法是监督的，因为它被告知每个训练元组的类隶属关系。

聚类被称做无监督学习，因为没有提供类标号信息。

训练集由数据元组和与它们相关的类标号组成，检验集由检验元组和与它们相关联的类标号组成。

3、请描述 K 均值(K-Means)算法的核心思想。书上p293
答：
随机选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心

对剩余的每个对象，根据它与簇均值的距离，将他指派到最相似的簇

计算每个簇的新均值

回到步骤2，循环，直到准则函数收敛

4.4、什么是离群点，离群点有哪些类型。书上p352
答：
离群点是一个数据对象，它显著不同于其他的数据对象，好像它是被不同的机制产生的一样。

类型：
全局离群点：显著的偏离数据集中其余部分的点

情景离群点（条件离群点：关于特定情境下，它显著的偏离其他对象，情景离群点是局部离群点的推广

集体离群点：一个数据对象子集作为整体显著的偏离整个数据集，这个子集形成集体离群点。

老师今年画的重点（背住）

一、属性有哪些？特点？书上p27
属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。

包括：
定性的：描述特征，不给出实际大小和数量：

1. 标称属性
   其值是一些符号或者事物的名称，每个值代表某种编码或状态。是分类的，不必具有有意义的序。

2. 二元属性(binary attribute)
   是一种标称属性，只有两个状态：0或1。
   对称的(symmetric): 两种状态具有同等价值，携带相同权重。如：性别
   非对称的(asymmetric): 其状态的结果不是同样重要。如：艾滋病毒的阳性和阴性结果。对重要的结果用1编码，另一个用0编码。

3. 序数属性(ordinal attribute)
   其可能的值之间具有有意义的序或者秩评定(ranking)，但是相继值之间的差是未知的。

定量的：可度量的量

4. 数值属性
   数值属性是定量的，它是可度量的量
   区间标度属性:使用相等的单位尺度度量。可以为正，0，负。
   值有序，可以评估值之间的差，不能评估倍数。
   没有绝对的零点。
   比率标度(ratio-scaled)属性:具有固定零点的数值属性。
   值有序，可以评估值之间的差，也可以说一个值是另一个的倍数。

其他类型

5. 离散属性(discrete Attribute)：具有有限或者无限可数个值，可以用或不用整数表示。
   连续属性(Continuous Attribute)：属性值为实数。如果属性不是离散就是连续的。

二、什么叫数据立方体？什么叫冰山立方体？书上p122
答：

• 数据立方体是一种多维数据模型,允许以多维对数据建模和观察。数据立方体由方体的格组成，每个方体代表一个group-by，对应给定多维数据的一个不同级别的汇总。

• 冰山立方体：对于稀疏的数据立方体，我们往往通过指定一个最小支持度阈值（也称冰山条件），来进行部分物化。
  这种部分物化的方体称之为冰山方体，其只存放其聚集值大于某个最小支持度阈值的立方体单元。

三、简要介绍聚类方法，每种给出一个例子 书上p320
划分方法：

• 概念：给定一个n个对象或元组的数据库，一个划分方法构建数据的k个划分，每个划分表示一个簇，并且k<=n。它采用迭代重定位的方式，把对象从一个簇转移到另一个簇来改变划分质量。
  划分准则：同一个聚类中的对象尽可能的接近或相关，不同聚类中的对象尽可能的远离或不同。
• 举例：K-均值和K-中心点算法。
• 特点：
  发现的球形互斥的簇。
  基于距离。
  可以用均值或中心点等代表簇中心。
  对中小规模数据集有效。

层次方法：

• 概念：对给定数据对象集合进行层次分解；
  自底向上方法（凝聚）：开始将每个对象作为单独的一个组，然后相继的合并相近的对象或组，直到所有的组合并为一个，或者达到一个终止条件。
  自顶向下方法（分裂）：开始将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步，一个簇被分裂为多个更小的簇，直到最终每个对象在一个单独的簇中，或达到一个终止条件
• 举例：AGNES算法（自底向上方法）DIANA算法（自顶向下方法）
• 特点：
  聚类是一个层次分解（多层）
  不能纠正错误的合并
  可以集成其他技术

基于密度的方法：

• 概念：根据邻域中对象的密度，或根据某种密度函数生成簇。指导思想是，只要一个区域中的点的密度大于某个域值，就把它加到与之相近的聚类中去。这类算法能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点，可发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。
• 举例：DBSCAN、OPTICS、DENCLUE算法
• 特点
  可以发现任意形状的簇
  簇是对象空间中被低密度区域分割开的稠密区域。
  簇密度：每个点的领域内必须有最少个数个点。
  可能过滤离群点

基于网格的方法

• 概念：把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类都在这个网格结构上进行。
• 举例：STING算法
• 特点：
  使用一种多分辨率网格数据结构
  快速处理

四、离群点检测的挑战 书上p354
答：

1. 正常对象和离群点的有效建模
2. 针对应用的离群点检测
   不同的应用有不同的要求，不可能开发通用的离群点检测的方法。
3. 在离群点检测中处理噪声
4. 可理解性
   被检测的点为什么是噪点

大题

K均值

书上p320

Apriori算法

min_sup ：最小支持度，min_conf：最小置信度

书上p161 例题

信息增益进行决策树归纳

书上p218

综述题

物联网相关

以你对物联网信息系统的了解，回答下面两个问题：
(1) 在搭建物联网信息系统时，面临的挑战。(7.5 分)

答：
一、安全
二、平台
三、互操作性和标准化
四、数据存储与分析
五、物联网传感器

(2) 物联网信息系统设计的一般原则。(7.5 分)

多样性原则。物联网体系结构须根据物联网的服务类型、节点的不同，分别设计多种类型的体系结构，不能也没有必要建立起统一的标准体系结构。

时空性原则。物联网尚在发展之中，其体系结构应能满足物联网在时间、空间和能源方面的需求。

互联性原则。物联网体系结构需要能与互联网实现互联互通；如果试图另行设计一套互联通信协议及其描述语言将是不现实的。

扩展性原则。对于物联网体系结构的架构，应该具有一定的扩展性设计，以便最大限度地利用现有网络通信基础设施，保护已投资利益。

安全性原则。物物互联之后，物联网的安全性将比计算机互联网的安全性更为重要，因此物联网的体系结构应能够防御大范围内的网络攻击。

健壮性原则。物联网体系结构应具备相当好的健壮性和可靠性。

物联网相关知识：

物联网：感知、传输与处理

全面感知
可靠传输
智能处理


智能信息处理指信息的储存、检索、智能化分析利用，比如利用人工智能对感知的信息作出决策和处理。物联网的智能信息处理主要针对感知的数据，而物联网的数据具有三个独特的特点：
1、异构性
在物联网中，不仅不同的感知对象有不同类型的表征数据，即使是同一个感知对象也会有各种不同格式的表征数据。比如在物联网中为了实现对一栋写字楼的智能感知，需要处理各种不同类型的数据，如文本、图形、音频、视频，互联网上提供的相关超文本链接标记语言(HTML)等。
为了实现完整准确的感知，必须综合利用不同类型的数据获得全面准确信息。

2、海量性
物联网是网络和数据的海洋。在物联网中海量对象连接在一起，每个对象每时每刻都在变化，表达其特征的数据也会不断地积累。如何有效地改进已有的技术和方法，或者提出新的技术和方法，从而高效地管理和处理这些海量数据，将是从这些原始数据中提取信息并进一步融合、推理和决策的关键。

3、不确定性
物联网中的数据具有明显的不确定性特征，主要包括数据本身的不确定性、语义匹配的不确定性和查询分析的不确定性等。为了获得客观对象的准确信息，需要去粗取精、去伪存真，以便更全面地进行表达和推理。