华南理工大学数据挖掘第五章
《数据挖掘教学课件》数据挖掘期末考题(答案)
华南理工大学计算机科学与工程学院
2012—2013学年度第二学期期末考试
《数据仓库与数据挖掘技术》试卷(假的)
专业:计算机科学与技术年级:2010 姓名:学号:
注意事项:1. 本试卷共四大题,满分100分,考试时间120分钟;
2. 所有答案请直接答在试卷上;
题号一二三四总分
得分
一.填空题(每空1分,共20分)
1.数据仓库的特征包括_面向主题________、___集成_________、__时变
_________和非易失性。
2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。
3.仓库数据库服务器、_LOAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。
4. OLAP技术多维分析过程中,多维分析操作包括 __上卷___、__下钻____、___切片____、__切块__________、__转轴_________等。
5. 知识发现过程的主要步骤有:数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表示_______。
6. 数据仓库的视图的分类有:自顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。
二.简答题(每题6分,共42分)
1.简述处理空缺值的方法。
1、忽略该记录
2、手工填写空缺值
3、使用默认值
4、使用属性平均值
5、使用同类样本平均值
6、使用最可能的值
2.挖掘的知识类型。
华南理工大学研究生院
华南理工大学研究生院工程硕士招生
我们都知道,华南理工大学自建校到现在已经有60多年的时间了,在这漫长的教学过程中,我校逐渐发展为教学作风良好,雄厚的教学资源的著名高校。而我校开设的在职研究生项目,对在职人员有着很大的吸引力。那下面我们就来一起看看华南理工大学研究生院工程硕士招生情况吧。
据相关老师介绍,华南理工大学在职研究生开设的工程硕士专业,招生方向为管理科学与工程和工程项目管理,这些方向的课程班学制为2年,学费为2.2万元,上课地点在广州。
华南理工大学工程硕士管理科学与工程方向:
华南理工大学经济与贸易学院正在招生该专业的学员,限额50人,招生对象为已获得学士学位满一年以上的在职人员。设置的主要课程有信息化工程项目管理、现代信息服务产业管理、移动商务技术与应用、数据挖掘等。这些课程能够培养学员熟练地应用学科理论和实践知识解决企业、行业应用中的实际问题。
华南理工大学工程硕士工程项目管理方向:
该校的工商管理学院开设了工程项目管理的课程班,拟招生60名,额满为止。报名时需携带毕业证书、学位证书、身份证原件及复印件;一寸彩照4张,并用铅笔在背面书写姓名。学员在完成课程班学习后,可获得结业证书,满足同等学力申硕条件的学员,还可以继续申请硕士学位。
在我们了解了上述内容的讲解后,想来大家对于华南理工大学研究生院工程硕士招生情况是什么样,都有所了解了。如果大家对小编在上述内容中的讲解有兴趣的话,可以查看华南理工大学研究生院的招生简章来看看,也可以在线联系我们。
附:在职研究生热门招生院校推荐表
在职研究生信息查询入口
基于数据挖掘的CRM在酒店行业中的应用
技 术 帮 助 企 业 管 理 客 户 生 命 周 期 的各 个 阶 段 。一 方 面 .R 的 CM
销 经 在 网络 社 会 化 . 会 网络 化 的信 息 时 代 . 据 挖 掘 使 人 们 有 目的和 使 命 要 求 对 客 户信 息 、 售 信 息 、 营信 息 等 数 据 进 行 全 社 数 能 力 去 发 掘 蕴 藏 在 大 量 数 据 中 的信 息 和 知 识 。 客 户 关 系 管 理 面 的 掌 握 : 一 方 面 . 着 企 业 信 息 化 的 不 断 进 展 , 收 集 了 大 另 随 在 C M( u tm rR lt n hp M n g m n ) 一 种 新 颖 的 管 理 机 量数 据 之 后 . 何 将 这 些 数 据 进 行 整 理 、 析 , 企 业 进 行 科 学 R C s e ea o s i a a e e t是 o i 如 分 为 是 制. 目的 是 为 了改 善 企 业 与 客 户之 间 的 关 系 . 企 业 在 营销 、 使 销 决策 提 供 支 持 . 企 业 普 遍 面 临 的 一个 问 题 。 个 能有 效 的实 现 C M 经 营理 念 的 C M 应 用 解 决 方 案 应 R R 售 、 务 与 支 持 各 个 方 面 形 成 一 种 协 调 的 关 系【 服 l 1 。 基 具 在 酒 店 行 业 .传 统 的 计 算 机 管 理 系统 主要 包 括前 台管 理 系 该 具 有 以下 特 征 : 于 一 个 统 一 的 客 户 数 据 库 ; 有 整 合 各 种 客 统 和 后 台 管 理 系 统 两 大部 分 , 本 涵 盖 酒 店 主 要 业 务 部 门 . 现 户联 系渠 道 的 能 力 : 将 信 息 以 快 速 、 便 的 方 式 向 系 统 用 户传 基 实 能 方 了 客 户 服 务 和 进 行 财 务 核 算 所 需要 的各 个 功 能 田 但 传 统 的 酒 店 递 ; 供 销 售 、 务 和 营 销 三 个 业 务 的 自动 化 工 具 , 在 三 者 之 。 提 服 并 管 理 系 统 基 于 财 务 管 理 为 主 线 的设 计 理 念 .无 法 满 足 酒 店 全 面 间 能 够进 行 无 缝 的整 合 :具 有 一 定 的 从 大 量 交 易 数 据库 中 提 炼 信 息 化 管 理 的 需 要 . 营销 管 理 上 也 存 在 不 足 。 客 户 管 理 部 分 决 策 信息 的能 力 :有 基 于 开 放 标 准 的 与 其 他 企 业 应 用 系 统 的 整 在 其 主 要 是 对 客 户 资 料 的 整 理 与 统 计 .采 用 的 工 具 也 主 要 是传 统 的 合 能 力 。 统计分析工具 。 注重 的是 对 历 史 数 据 的分 析 总 结 . 乏 对 未 来 情 缺 C M 是 数 据 挖 掘 的重 要 应 用 领 域 . 是 有 了数 据 挖 掘 技 术 R 正 况 的预 测 。 的支 持 . 使 得 C M 的理 念 和 目标 得 以 实 现翻 才 R 。C M 中 采 用 数 R 把 客 户关 系管 理 ( R 引入 酒 店 管 理 系统 是 一 个 很 好 的 选 据 仓 库 和 数据 挖 掘 技 术 进 行 分 析 的 内容 主 要 有 客 户 赢 利 能 力 分 C M) 择 。 现 代 酒 店 计 算 机 管 理 系统 是 一 个 具 有 C M 管 理 机 制 的 系 析 、 户获 取 、 R 客 交叉 营销 、 户保 持 与 流 失 分 析 、 户 细 分 等 几 个 客 客 统 。目前 , 国 在酒 店 客 户 关 系管 理 方 面的 研 究 工 作做 得 比较 少 方 面旧 我 。 本 文 以酒 店 行 业 为 应 用 背 景 , 过 实 施 基 于 数 据 挖 掘 的 客 户 4 基 于 数 据挖 掘 的 C M 在 酒 店 行 业 中 的 应 用 通 . R 关 系管 理 系统 . 进 企 业 的 营 销 策 略 . 酒 店 节 省 信 息 管 理 时 付 改 为 C M 在 酒 店 行 业 的 应 用 和 研 究 己 经 远 远 落 在 了 其 它 行 业 R
华南理工大学《数据库》(研究生)复习题解析
华南理工大学《数据库》(研究生)复习题
1.基于锁的协议有几种?什么是基于时间标签的协议?什么是基于验证的协议?
基于锁的协议即两段锁协议,是指指所有事务必须分两个阶段对数据项加锁和解锁。具体又分为:基本2PL、保守2PL 、严格2PL和精确2PL
基于时间标签的协议:事务被施加了一个基于时间戳的顺序要求并发控制器检查事务对每个DB对象的读写请求看是否能遵循基于时间戳的串行顺序。
以上这个原则性要求,可具体表达为:对任两事务Ti和Tj,若Ti先于Tj,即TS(Ti)<TS(Tj),则必须确保在执行期间,当事务Ti的动作ai与Tj的动作aj冲突时,总有ai先于aj。如果有某个动作违反了这个串行顺序原则,则相关事务就必须被中止撤销。
每个事务开始启动时,要附上一个时间标记(timestamp)。后启动事务的标记值大于先启动事务的标记值。
对每个数据库数据项Q,要设置两个时间标记:
读时间标记tr,表示成功读过该数据的所有事务的时间标记的最大值。
写时间标记tw:表示成功写过该数据的所有事务的时间标记的最大值。
基于验证的协议:基于验证是一种基于优化的并发控制,允许事务不经过封锁直接访问数据,并在“适当的时候”检查事务是否以可串行化的方式运转(这个“适当时候”主要指事务开始写DB对象之前的、一个称被为“有效确认”的、很短的瞬间阶段)。
事务T的执行过程分为三个阶段:
读阶段:事务正常执行所有操作,此时数据修改放在局部临时变量中而不更新数据库。
检验阶段:进行有效性检查,T和已经比它先提交的事务进行比较,发现是否有冲突。
上海交通大学关于修订研究生培养方案的通知-华南理工大学人机智能
华南理工大学研究生课程教学大纲
课程名称
中文机器学习及其应用
英文Machine Learning and its Application
课程编号授课语言[ ]汉语 [ ]英语 [*]双语 [ ]其他开课学院电子与信息学院开课学期第[1]学期
适用学位类别硕士学位类别:“博士”、“硕士”、“专业学位”适用学科(领域)信号与信息处理、通信与信息系统
学分数 3 总学时48
学时分配
讲授自学讨论专题报告实验其它
36 0 4 4 4 0
主讲教师金连文职称教授
电子邮箱Lianwen.jin@ 联系电话87113540
辅讲教师职称
电子邮箱联系电话
考核方式[ ]笔试 [* ]课程论文 [ ]实验设计 [ ]口试
课程简介
机器学习是计算机科学和信号信息处理领域中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在信号处理、信号识别、人工智能、数据挖掘等众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本课程将介绍机器学习中的基本概念及基本理论基础,并详细介绍一些主要的机器学习算法,结合信号识别等实际具体问题,介绍机器学习的实际应用示例。授课内容主要包括机器学习简介、统计学习、非监督学习、流形学习、支持向量机、聚类分析、决策树、模式分类的核方法、神经网络、集成学习理论及应用等,并结合实际对机器学习在模式识别、图像处理、信号处理、视频信息处理等领域的应用做介绍。本课程可供通信、信号与信息处理、计算机、自动化及相关专业的研究生进行选修。
教学目的和要求
通过本课程的学习,要求学生能对机器学习的基本理论及相关的基本概念、相关学术领域的前沿成果有一个全面的了解及认识,理解一些主要的统计学习算法,理解统计学习理论、线性判决分析、支持向量机、神经网络、聚类分析、决策树、核模式识别方法、集成学习等机器学习领域中的基本知识,掌握基本的概念、模型、算法思想、算法实现及应用。通过本课程的学习,要求学生能灵活运用最新的理论知识来解决一些简单的实际问题,并撰写课程论文一篇。
华南理工大学《数据挖掘》复习资料
华南理工大学《数据挖掘》复习资料
【英文缩写】
BI(商务智能): Business Intelligence
OLAP(联机分析处理): Online Analytical Processing
OLTP(联机事务处理): Online Transaction Processing
ETL(提取/变换/装入): Extraction/Transformation/Loading KDD(数据中的知识发现):Knowledge Discovery in Databases
Lecture 1.
【知识发现的主要过程】
(1)数据清理(消除噪声和不一致的数据)
(2)数据集成(多种数据源可以组合在一起)
(3)数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据)
(4)数据变换(数据变换或同意成适合挖掘的形式,如通过汇总或聚集操作)
(5)数据挖掘(基本步骤,使用只能方法提取数据模式)
(6)模式评估(根据某种兴趣度度量,识别表示只是的真正有趣的模式)
(7)知识表示(使用可视化和只是表示技术,向用户提供挖掘的知识)
【挖掘的知识类型】
(1)概念描述:特征划与区分(概化、摘要、以及对比数据特征)
(2)关联(相关性或者因果关系)
(3)分类与预测:对类或概念构造模型或函数以便对未来数据进行预测
(4)聚类分析:类标识符是未知的,把数据分成不同的新类,使得同一个类中的元素具有极大的相似性,不同类元素的相似性极小。
(5)趋势与偏差分析:序列模式挖掘
(6)孤立点分析:孤立点,不符合该类数据的通用行为的数据,不是噪声或异常。
【数据挖掘在互联网、移动互联网的应用】
数据仓库与数据挖掘技术彭宏学度第一学期期末考试试卷副本
华南理工大学计算机科学与工程学院
2005—2006学年度第一学期期末考试
《数据仓库与数据挖掘技术》试卷
专业:双语班年级:2002 姓名:学号:
注意事项:1. 本试卷共四大题,满分100分,考试时间120分钟;
2. 所有答案请直接答在试卷上;
Fill in the following blanks.(1 point per blank, the total: 20 points)
1. A data warehouse is a ___________ , _________ , __________ a nd __________
collecti on of data in support of man ageme n'decisi on making process.
2. The most popular data model for a data warehouse is multidimensional model. Such
a model can exist in the form of a ________ schema, a ___________ schema, or a
_________ schema.
3. List four OLAP operations ______________ l___________ , ____________ , and
4. Measures can be orga ni zed in to the followi ng three categories, based on the ki nd of
基于非线性相关发现的数据挖掘算法
关联规则挖掘发现大量数据 中项集 之间有趣 的关联 或相
为布尔序 列的形式 , 来处理 以上提 出的问题 。给出 了非线性相 关发 现( L D) N C 算法 , 用实 际数据 进行验 证 , 使 通过 与 L D算 C 法进行对 比后得 出 , 本文算法具有更强的应用价值 。
关联系。A a a 等人 于 19 r l gw 93年 首先提 出了挖 掘顾 客交易 数
p a trma ・ d ,a d i e h c s te s b tn i e ut f n i g te r lsg e t . r a mee n ma e n n a e h u sa t lr s l o dn u e al t n a s f i h r y
然性, 不利于控制; 并且关联规则没有体现数据整体的相关性。为了克服 以上缺 点, 引入 了非线性相关的概念 , 应用于不同相关类型规则的挖掘 , 且无须人为设置参数, 从而大大提 高了规则发现的实效性。
关键 词 :数 据挖掘 ;关联规 则挖 掘 ;线性 相关性 发现 ; 全局 相 关性 ;非线性 相 关发现
Ab t a t sr c :T e e it g a i mei fa s ca in r lsmi i gt c nq e l d k p wi e rh n e ̄e u n et g, s h x s n r h t o so it ue n n e h i u sal ot eu t s a c ig t i t c o a h h q e t tn e- s i p ca l n te b sso u p  ̄一 eiv e r e s tb fr h n .S h e r h n a c r h n e g ig a an tc n r 1 e i y o h a i fs p o b l e d ge e eo e a d o te s a c i g h s mu h mo e c a c on g is o t . l e o I d io n a dt n,t e a s ca in r lsa eo t fc r l t oo oit aa mp rig t e c n e t fn n l e r o r lt n p l ・ i h so it u e r u or ai f l i d t .I o t o c p o - n a rea i ,a p y o o e n h sc n h o i c o
存储过程在嵌入式多功能数据挖掘器中的应用
程, 客户端在 网络上 只接 收返 回结果 或状 态信息 , 使得客户机 与服务器的通信量降 至最小 , 减少 了网络 负荷 , 减少延 迟 , 提 高了运行效率 。 3 )存储 过程 的安全可靠机制 存储过程本身有很强 的安全 机制 , 只有具有 相应的 系统 能够访问其 中设计的表或视 图。在存储过程 的代码 中可 以包
Jn 0 6 u e2 O
存 储 过 程在 嵌 入 式 多功 能数 据挖 掘 器 中的应 用
郑 刚 。 彭 宏 , 启 伦 郑
( 南理 工 大 学 计 算机科 学与 工程 学院 , 东 广 州 504 ) 华 广 160
( gi @t cm zkt o o ) e m.
摘 要 : 据挖 掘 算 法通 常要 处 理 大 量 的数 据 , 用存 储 过 程 可 以有 效提 高数 据 传 输 与运 行 效 数 运 率 。文 中介 绍 了存 储 过程 在嵌 入 式 多功能数 据挖掘 器 中的使 用方 法 , 并给 出了应 用存储 过 程的 实例 。 利 用存 储过 程 实现 了数据 挖掘 算 法与数 据挖 掘软件 的分 离, 用户 可 以不 通 过数 据 挖掘 软 件 来 直接 使 运行数 据挖 掘 算法 , 不仅提 高 了算法 的运行 效 率 , 也方便 用户的使 用 。 关键词 : 存储 过程 ; 多功 能数据 挖掘 器 ; 据挖掘 算 法 ; B 数 D 2数 据库
硕士培养方案-华南理工大学
计算数学[学术型硕士]--培养方案基本信息
一、培养目标
本学科培养的硕士生应具有比较扎实宽广的数学基础,了解本学科的学科进展和发展动向;培养学生关注信息科学与计算数学的交叉渗透研究,以问题驱动为指导思想,强调学生的数学和计算机基础。该专业以机器学习与数据挖掘、图像图像处理、科学计算及应用为研究方向,培养具有数学思维能力,掌握计算机高级实际应用技能,并获得理论与应用研究训练的高级专业人才。较熟练地掌握一门外国语,能阅读本专业的外文资料、撰写外文学术论文。毕业生适合从事与大规模计算、数据分析、图象处理、软件开发有关的教学、科研和开发工作,如移动、电信、银行、证券、软件开发等。
二、研究方向
1. 科学计算及其应用
2. 机器学习与数据挖掘
3. 图形图象处理
三、学习年限
学制:3年,在校年限(含休学)不得超过5年
四、学分与课程学习基本要求
最低总学分:34,必修课学分最低值:22,选修课学分最低值:12
五、学位论文
硕士生应在第四学期末制定出论文工作计划、撰写开题报告。在申请学位论文送审之前,必须在有ISBN/ISSN/CN号的刊物上公开发表(或录用)1篇论文,或公开发表1篇被三大索引收录的会议论文。完成学位(毕业)论文后,按照《华南理工大学学位条例》和《华南理工大学关于硕士研究生申请学位论文答辩的有关规定》组织答辩。
六、培养方式
华南理工大学计算机技术领域工程硕士云计算与大数据专业方向.doc
2015年华南理工大学计算机技术领域工程硕士
(云计算与大数据专业方向)招生简章
【产业背景及专业介绍】
云计算是引发全球第三次信息技术革命的引擎,发展空间无限!大数据被誉为“21世纪的新石油”,产业发展前景光明!二者结合就是互联网领域最不可或缺的技术。
2014年,全球步入“泽字节”时代,用户希望随时随地都能通过智能终端设备访问各种应用、内容和互联网资源。云计算和大数据越来越深入到现代社会的各个领域,包括企业技术应用、空间存储、社交网络、数据挖掘、云服务、自动化办公等综合应用。作为全球统治级云供应商亚马逊AWS在2013年进入中国,扩大整个市场范围,吸引更多行业和客户接纳云计算,更加深层地影响了国内云产业的格局。同时,大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度,被人大代表建议启动成为国家发展战略的快速启动资源,力争在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。
在当下人才最贵的年代,云计算和大数据人才堪比钻石,人力资源公司Kforce近日发布的一份报告中指出,全球跟云计算和大数据相关的八大高级职业平均年薪达到了14.06万美元(86.88万人民币)。国内云计算和大数据产业的蓬勃发展,也带动了行业人才的爆炸式需求,云计算和大数据相关工作岗位过去三年稳居互联网IT高薪行列前位。
华南理工大学联合慧科教育(国家工信部移动云计算教育培训中心授权单位)面向全国开设满足在职人群学习提升的云计算与大数据技术硕士学位项目,培养未来泛IT技术领域的企业CTO。
华工数学实验报告
华工数学实验报告
篇一:华工数学实验报告微分方程
《数学实验》报告
学院:电子信息学院
专业班级:信息工程电联班学号:
姓名:
实验名称:微分方程
实验日期:XX/04/19
1.实验目的
了解求微分方程解析解的方法
了解求微分方程数值解的方法
了解 dsolve,ode45 指令的使用方法
2.实验任务
1.用dsolve函数求解下列微分方程
?y??(x)?y?(x)?2y(x)(2)? ?y(0)?1,y(0)?0?
2. 我辑私雷达发现,距离d处有一走私船正以匀速a 沿直线行驶,缉私舰立即以最大速度(匀速v)追赶。若用雷达进行跟踪,保持船的瞬时速度方向始终指向走私船,则辑私舰的运动轨迹是怎么的?是否能够追上走私船?如果能追上,需要多长时间?
M0
3.实验过程
3.1实验原理
dsolve(‘equation’,’condition’,’v’)
(1) equation是方程式,condition是条件,v是自变量(缺省为t)
(2)若不带条件,则解中带积分常数
(3)如果没有显示解,则系统尝试给出隐式解
(4)如果无隐式解,则返回空符号。
以S0为原点建立坐标系。设缉私船出发的起点坐标为,根(x0,y0)据题意x02?y02?d2,经过时间t,走私船到达S(at,0),缉私船到达M(x,y),追赶时,缉私船总是向走私船所在的位置追赶,设在t+dt时刻,缉私船到达M'(x?dx,y?dy),则M,M’,S三点一
图2 dt时刻追击图
由图可知,
即 dy0?y? dxat?x(1)
?ydx?at?x dy(2) 此即缉私船的追辑模型。
中药特性信息数据挖掘系统中的预处理设计
[ sr c]T ed sr t no rdt nl ieeMe iieT M)ifr t ni n t nfr S aape rcsigi ak ypo esi dt Abta t h eci i f aio a Chn s dcn (C po T i nomai s o i m, Od t rpoes s e rc s n aa o u o n
步骤 。本系统从大量 中医验方和类方中挖 掘出未 知的行 医用
数 Βιβλιοθήκη Baidu
导 入 导 出
药知识 ,根据这些知识和组方药物的特征 对方剂 的药理特性
进行预测和推 断。
图闺选 罔网 筛 方 类
[ ywod ]dt nn ; rdt n l hn s dcn( C ; rsr t n dt rpoes g Ke r s aa ig Ta ioa ieeMe i eT M)pec pi ; a percsi mi i C i i o a n
银行信用卡交易风险实时预警系统的研究
分类号 TP39 学校代号 10561 UDC 密级 学 号 200135310211004
工程硕士学位论文 银行信用卡交易风险实时预警系统的研究
学位申请人蒋培昌
导师姓名及职称彭宏教授
张毅高级工程师工程领域名称计算机技术
所在学院计算机科学与工程学院
论文提交日期二零零四年十一月
分类号 TP39 学校代号: 10561
UDC 密级 学 号: 200135310211004 华南理工大学硕士学位论文
银行信用卡交易风险实时预警系统的研究
蒋培昌
指导教师: 彭 宏 教授
计算机科学与工程学院
副导师: 张 毅 高级工程师
广东省电信有限公司广州市分公司
申请学位级别:工程硕士 专业名称:计算机技术
论文提交日期:2004.11. 论文答辩日期:2004.12.
学位授予单位和日期:华南理工大学
答辩委员会主席:
论文评阅人:
华南理工大学
学位论文原创性声明
本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:日期:年月日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华南理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
华南理工大学计算机招生推文
华南理工大学计算机招生推文华南理工大学计算机科学与工程学院是国内最早从事计算机科
学教育与研究的单位之一。
师资力量
学院师资力量强,教师年龄结构、知识结构合理,后备力量强。
学院建立了计算机网络、多媒体技术与图形图像处理、信息安全、机器学习与数据挖掘、视听觉与服务计算、先进计算体系结构、高性能计算与海量信息处理、移动软件开发环境、智能技术与机器人、智能计算机共10个科研团队,先后承担了一大批国家“973”计划、国家支撑计划、国家自然科学基金、国家“863”计划、国家(广东省)自然科学基金等项目,近5年科研经费近亿元。自2012年以来,累计获得国家科技奖项2项、省部级科技奖18项,学院已成为国家计算机科学与技术重要的人才培养和科学研究基地。
学科建设
2016年,进入全球计算机学科ESI前1%
2020年5月,华南理工大学计算机学科已进入ESI前2.5‰
计算机科学与工程学科在2020软科世界一流学科排名中进入前100名
计算机科学与技术专业在2021年软科中国大学专业排名中上榜A层次专业
网络工程2021年软科中国大学专业排名中上榜A+层次专业
专业介绍
计算机科学与技术全英创新班(本-博连读)
该班将在培养过程中根据学生学习成绩及个人意愿确定分流,学制为8年〔本-博:3(本科)+1(本博贯通)+4(博士)〕,本科期间,所有必修课程均采用全英教学,实施导师制,旨在培养具有国际视野的学术型拔尖创新人才。
计算机类(含计算机科学与技术、网络工程、信息安全)
计算机科学与技术(国家一流专业建设点、国家特色专业、国家卓越工程师计划、广东省重点专业、广东省名牌专业)
一种与分布无关的线性分类算法
计算机工程与应用 !""#$!#
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其中, (" 相当于一元方差分析中 的 组 间 差 , !" 相 当 于 一 元 方差分析中的组内差。运用方差分析的思想, 选择 & 使
) 所以, 用子样均值 7 作为母体均值 ! 的估计。对某个类 3#,
!
构造分类函数
线性函数是一种最普通的分类器, 其结构简单, 在实际应
用中最为方便, 因此, 这里借助方差分析方法来构造线性函数。 考虑将多元的问题转化为一元进行分析, 利用方差分析方法构 其中一元方差分析方法的情况可见文献 *!+ 。 造 - 统计量,
#) !) 设有 . 个类, 即有 . 个母体, 其相应的均值向量为: …!( , !( #) !) 协方差矩阵为: …" ( 。任给一新实例 / , 设其线性函数 # ( "( $)
则在 / 属于类 ’( 的条件下, 的均值和方差分别为: %#&$, #( $) () …, ) (%* ( #( $) +’() %#&!( (0# , !
() …, " ( 0" ( #( $) +’() %#&" ( # (0# , ! !
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第五章关联规则 关联规则挖掘—相关概念 频繁模式: 频繁地出现在数据集中的模式(如项集、子序列或子结构) 为什么频繁模式挖掘重要? 揭示数据集中内在和重要模式 为许多挖掘人物提供基础 所有形如 X ⇒Y 蕴涵式的称为关联规则,这里 X ⊂I, Y ⊂I,并且 X∩Y=Φ 支持度 s:一个事务中包含 X Y 的可能性 L. g:support(X⇒Y) :在所有事件中既购买了 X 又购买了 Y 的概率 置信度 c:一个事务中包含 X 也包含 Y 的条件概率 L. g:confidence(X⇒Y): 购买了 X 的情况下购买 Y 的概率 Support(X⇒Y)) = support({X}{Y}) confidence(X⇒Y) =
总结
��� 大量数据之间的关联关系的发现在选择购物、决策分析和商务管理方面是有用的。一个流
行的应用领域是购物篮分析,通过搜索经常一块购买的商品的集合(或序列),研究顾客的 购买习惯。关联规则挖掘首先找出频繁项集(项的集合,如A 和B,满足最小支持度阈值, 或任务相关元组的百分比),然后,由它们产生形如A ⇒B 的强关联规则。这些规则也满足 最小置信度阈值(预定义的、在满足A 的条件下满足B 的概率)。 ��� 根据不同的标准,关联规则可以分成若干类型,如: (1) 根据规则所处理的值的类型, 关联规则可以分为布尔的和量化的。 布尔关联规则表 现离散(分类)对象之间的联系。量化关联规则是多维关联规则,涉及动态离散化的数 值属性。它也可能涉及分类属性。 (2) 根据规则中数据涉及的维, 关联规则可以分成单维和多维的。 单维关联规则涉及单 个谓词或维,如buys;而多维关联规则涉及多个(不同的)谓词或维。单维关联规则 展示的是维内联系(即,同一个属性或维内的关联);而多维关联规则展示的是维间联 系(即,属性/维之间的关联)。 (3) 根据规则涉及的抽象层,关联规则可以分为单层和多层的。在单层关联规则中,项 或谓词的挖掘不考虑不同的抽象层;而多层关联规则考虑多个抽象层。 (4) 根据对关联挖掘的不同扩充,关联挖掘可以扩充为相关分析和最大频繁模式(“最 大模式”)与频繁闭项集挖掘。相关分析指出相关项的存在与否。最大模式是一个频繁 模式p,使得p的任何真超集都不是频繁的。频繁闭项集是指:项集c 是闭的,如果不 存在c 的真超集c’,使得包含c 的子模式的每个事务也包含c’。 ��� Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法,它逐级探查,进行挖掘。Apriori性质:频 繁项集的所有非空子集都必须是频繁的。在第k 次迭代,它根据频繁k-项集,形成频繁 (k+1)-项集候选,并扫描数据库一次,找出完整的频繁(k+1)-项集L k+1。涉及散列和事务压 缩的变形可以用来使得过程更有效。其它变形涉及划分数据(在每一部分上挖掘,然后合并 结果)和数据选样(在数据子集上挖掘)。这些变形可以将数据扫描次数减少到一或两次。 ��� 频繁模式增长(FP-增长)是一种不产生候选的挖掘频繁项集方法。它构造一个高度压缩 的数据结构 (FP-树) , 压缩原来的事务数据库。 不是使用类Apriori方法的产生-测试策略, 它聚焦于频繁模式(段)增长,避免了高代价的候选产生,获得更好的效率。 ��� 多层关联规则可以根据每个抽象层上的最小支持度阈值如何定义,使用多种策略挖掘。当 在较低层使用递减的支持度时,剪枝方法包括层交叉按单项过滤,层交叉按k-项集过滤。冗 余的(后代)关联规则可以删除,不向用户提供,如果根据其对应的祖先规则,它们的支持 度和置信度接近于期望值的话。 ��� 挖掘多维关联规则可以根据对量化属性处理分为若干类。第一,量化属性可以根据预定义 的概念分层静态离散化。 数据方非常适合这种方法, 因为数据方和量化属性都可以利用概念 分层。第二,可以挖掘量化关联规则,其量化属性根据分箱动态离散化,“临近的”关联规 则可以用聚类组合。第三,可以挖掘基于距离的关联规则,其中区间根据聚类定义。 ��� 并非所有的强关联规则都是有趣的。对于统计相关的项,可以挖掘相关规则。 ��� 基于限制的挖掘允许用户聚焦,按提供的元规则(即,模式模板)和其它挖掘限制搜索规 则。 这种挖掘促进了说明性数据挖掘查询语言和用户界面的使用, 并对挖掘查询优化提出了 巨大挑战。规则限制可以分五类:反单调的、单调的、简洁的、可变的和不可变的。前四类 限制可以在关联挖掘中使用,指导挖掘过程,导致更有功效和更有效率的挖掘。 ��� 关联规则不应当直接用于没有进一步分析或领域知识的预测。它们不必指示因果关系。然 而,对于进一步探查,它们是有帮助的切入点。这使得它们成为理解数据的流行工具。
corr A ,B
P(A B ) P(A )P(B )
取值小于 1 ,A and B 负相关 取值ห้องสมุดไป่ตู้于 1 ,A and B 正相关 基于约束的关联挖掘 使用约束的必要性:产生的多数规则是用户不感兴趣的,应在用户提供的各种约束 的指导下进行挖掘 在数据挖掘中常使用的几种约束: 知识类型限制:指定要挖掘的知识类型,如关联规则。 数据限制:指定任务相关的数据集。 维/层限制:指定所用的维或概念分层结构的层。 兴趣度限制:指定规则兴趣度阈值或统计度量,如支持度和置信度。 规则限制:指定要挖掘的规则形式。这种限制可以用元规则(规则模板) 表示,如可以出现在规则前件或后件中谓词的最大或最小个数,或属性、 属性值和/或聚集之间的联系。
混合维关联规则(存在重复谓词) L. g :age(X,”19-25”) ∧buys(X, “computer”) ⇒buys(X, “printer”) 分类属性(Categorical Attribute) 又称标称属性(Nominal Attribute) 属性值中包含有限个确定的不同值, 值之间无顺序关系 例如:性别、民族、职业、颜色等 量化属性(Quantitative Attribute) 属性值是数字类型的,值之间隐含了顺序关 例如:年龄、收入、销售量、价格、销售额等 关联挖掘与相关分析 兴趣度的度量 客观度量 两个最为流行的度量: 支持度和置信度(support and confidence) (该规则具有一定的欺骗性 ) 主观度量(Silberschatz&Tuzhilin, KDD95) 一个规则(模式)是感兴趣的,如果 没有想到的(用户感到惊讶的); 可操作的(用户在得到结果后,可以在此之上做些什么) 提升: P(A∪B)=P(B)*P(A), A 和 B 是独立事件
support ({������ }{������ }) support ({x})
使用 Apriori 方法挖掘关联规则 频繁项集:如果项集满足最小支持度,则称之为频繁项集 频繁项集的基本特征:任何频繁项集的非空子集均为频繁项集 Apriori 方法:
提高 Aproori 效率的方法: 1、 基于 hash 的项集计数 2、 较少交易记录 3、 划分 4、 抽样 5、 动态项集计数:在添加一个新的候选集之前,先估计一下是不是他的所有子集 都是频繁的。 挖掘多层关联规则 自上而下,深度优先的方法: 先找高层的“强”规则: 牛奶⇒面包[20%, 60%]. 再找他们底层的“弱”规则: 酸奶⇒黄面包[6%, 50%]. 支持度递减: 随着层次的降低支持度递减 层与层独立: 完全的宽度搜索 层交叉单项过滤 层交叉 k-项集过滤 受控的层交叉单项过滤 为什么要逐步精化 挖掘操作的代价可能高或低,结果可能过细致或粗糙 在速度和质量之间折衷:逐步精化 多维关联规则挖掘 单维关联规则(维内关联规则) 关联规则中仅包含单个谓词(维) 通常针对的是事务数据库 L. g :buys(X, “milk”) ⇒buys(X, “bread”) 多维关联规则:规则内包含 2 个以上维/谓词 维间关联规则(不重复谓词)