数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点,数据挖掘概念,方法,分类,聚类,关联规则,时间序列分析
创始人
2025-05-28 13:50:23
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数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点,数据挖掘概念,方法,分类,聚类,关联规则,时间序列分析

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体,遇到寒冬,大厂不招人,可能很多算法学生都得去找开发,测开
测开的话,你就得学数据库,sql,oracle,尤其sql要学,当然,像很多金融企业、安全机构啥的,他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全,强大多了,所以你需要学习,最重要的,你要是考网络警察公务员,这玩意你不会就别去报名了,耽误时间!
与此同时,既然要考网警之数据分析应用岗,那必然要考数据挖掘基础知识,今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲


文章目录

  • 数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点,数据挖掘概念,方法,分类,聚类,关联规则,时间序列分析
    • @[TOC](文章目录)
  • 数据挖掘定义
  • 数据挖掘的分类
  • 数据挖掘的过程
  • 数据挖掘的研究方法
  • 分类算法:概念,方法,决策树
  • 决策树
  • 基于信息增益的ID3算法
  • 基于信息增益率的C4.5算法
  • 基于基尼系数Gini系数的CART算法
  • 聚类的概念
  • 聚类的方法
  • 层次聚类
  • 总结

数据挖掘定义

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数据挖掘的分类

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数据挖掘的过程

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净化,将异常数据去除
集成,统一
变换,转换编码
归约,降维,降低数据量

数据才是最重要的吧?
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可视化结果,好说
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数据挖掘的研究方法

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A,B,C,y=f(A,B,C)
回归分析
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分类算法:概念,方法,决策树

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比如
按照成绩分组学生
90以上:优秀
80-90:良好
60-80:及格
60以下:垃圾

这就是分类
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分别分开

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决策树

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反正每个节点都要满足条件,各个特征就会区分开

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基于信息增益的ID3算法

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其余特征了,OK的吧
这能听懂?

基于信息增益率的C4.5算法

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基于基尼系数Gini系数的CART算法

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二叉树哦

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10个训练集
6个是,4个否
则总的基尼系数

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三种分组情况,看看谁基尼系数更小呢?
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天气这种最合适
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第一次分叉

继续,对晴和阴雨划分
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再看左边
只看别的仨特征
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俩都行的
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右边的话
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每一个特征都是二叉树
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这样按照不同的特征就组合分开了,这就决策树
美滋滋了

预测阶段
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按照规则划分即可

这样就搞定了决策树
怎么说

如果样本量太少,肯定没法训练
样本需要足够大,才能训练出来哦

聚类的概念

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聚类的方法

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可是聚类是不知道有多少类的

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层次聚类

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举例
考察业绩——年盈利额

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这就是基于层次聚类了
骚吧

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反过来,就是分裂
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合体
done


总结

提示:重要经验:

1)
2)学好oracle,即使经济寒冬,整个测开offer绝对不是问题!同时也是你考公网络警察的必经之路。
3)笔试求AC,可以不考虑空间复杂度,但是面试既要考虑时间复杂度最优,也要考虑空间复杂度最优。

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