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                          2023年浙江財經大學數據挖掘綜合考研大綱及參考書目

                          分類:2025考研大綱 來源:浙江財經大學 2022-11-18 相關院校:浙江財經大學

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                          《數據挖掘綜合》考試大綱

                          第一部分:考試內容及要求

                          一. 數據挖掘概述

                          考試內容

                          數據挖掘的概念 數據挖掘的任務 數據挖掘應用 數據挖掘的主要問題

                          考試要求

                          1.了解數據庫系統技術的演變過程;理解數據挖掘的概念;掌握知識發現過程的7個步驟。

                          2.掌握數據挖掘要解決的問題;掌握數據挖掘功能和模式;理解數據挖掘與統計學、機器學習的聯系和區別;了解數據挖掘的起源;掌握數據挖掘的任務。

                          二. 數據

                          考試內容

                          數據類型 數據質量 數據預處理 相似性和相異性度量

                          考試要求

                          1.了解數據對象與屬性類型。

                          2.了解進行數據預處理的原因及其重要性;了解數據質量涉及的因素;掌握數據預處理的主要步驟。

                          4.了解數據清理的概念;了解處理數據缺失值的方法;了解處理噪音數據的方法。

                          5.理解數據預處理中的聚集、抽樣、特征子集選擇以及離散化和二元化等方法。

                          8.理解數據對象之間相似度;數據對象之間的相異度。

                          三. 分類和預測

                          考試內容

                          數據分類和預測的概念 判定樹歸類算法 信息增益 樹剪枝 回歸分析 分類法的準確性 組合分類器 類不平衡問題

                          考試要求

                          1.理解數據分類的概念;了解分類的兩個過程;理解監督學習和非監督學習的區別;了解分類和預測的數據預處理方法;掌握評估分類和預測方法的標準。

                          2.了解決策樹的概念和優缺點;了解決策樹歸分類的主要步驟;了解常用的屬性選擇度量,掌握信息增益度量的求法;理解兩種常用的樹剪枝方法。

                          3、掌握神經網絡的分類與構造原理

                          4、熟練掌握單層感知機原理與學習算法

                          5、掌握BP算法原理與學習過程

                          6.了解評估分類器性能的度量;了解評估分類和預測準確率的方法(混淆矩陣、靈敏度和特小型、F度量)。

                          7、掌握Boosting算法的基本思想。

                          8、熟練掌握支持向量機SVM分類建模原理和計算方法。

                          9.了解組合分類器的概念和常用的組合分類方法;了解裝袋和提升的基本思想以及兩者的區別;了解隨機森林的基本思想。

                          10.了解類不平衡問題的概念;了解提高類不平衡數據分類準確率的一般方法。

                          四. 挖掘頻繁模式、關聯和相關性

                          考試內容

                          頻繁項集概念 頻繁項集挖掘方法 Apriori算法 FP-growth算法

                          考試要求

                          1.理解項集、閉項集、頻繁項集和關聯規則的概念 ;了解規則興趣度的兩種度量(支持度和置信度)。

                          2.了解關聯規則挖掘的步驟。

                          3.了解Apriori算法的步驟;了解FP-growth算法的步驟和優缺點;掌握相關性度量提升度(lift)的計算方法。

                          五. 聚類分析

                          考試內容

                          聚類分析的概念 聚類方法的分類 算法方法的距離度量 劃分方法 層次方法 基于密度的方法 基于網格的方法 聚類評估

                          考試要求

                          1.理解聚類分析的概念;了解聚類分析的應用領域;了解比較聚類方法的標準;了解數據挖掘對聚類的典型要求;了解比較聚類方法的各個方面。

                          2.理解劃分方法的概念和一般特點,以及典型算法;理解層次方法的概念和一般特點,以及典型算法;理解基于密度的聚類方法的概念和一般特點,以及典型算法;理解基于網格的聚類方法的概念和一般特點,以及典型算法;

                          3.理解K-均值算法的步驟和優缺點;

                          4.了解算法方法的距離度量。

                          5.了解聚類評估概念和主要任務;了解測定聚類質量的方法。

                          第二部分:考試方法和考試時間

                          數據挖掘導論考試采用閉卷、筆試形式,考試時間為180分鐘。

                          第三部分:試卷結構及參考書目

                          (一)題分:試卷滿分為150分

                          (二)題型比例:

                          選擇題與判斷題 約30%

                          簡答題和計算題 約70%

                          (三)參考書目:

                          《數據挖掘導論》,(美)陳封能,(美)斯坦巴赫,(美)庫瑪爾,人民郵電出版社,2010年。

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