Tổng quan về khai phá dữ liệu - Đại học Duy Tân

Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam
Khoa Công nghệ Thông tin
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN
-----***-----
75
Tên học phần: KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Năm học: x
Thời gian: 60 phút
THI KẾT THÚC HỌC PHẦN
Đề thi số:
x
Ký duyệt đề:
x
Câu 1: (2 điểm)
Trình bày thuật toán Apriori
Câu 2: (4 điểm)
Cho một cơ sở dữ liệu với 5 giao dịch, giả sử độ min_sup = 60% và min_conf= 80%
TID
Mặt hàng
T100 {M, O, N, K, E, Y}
T200 {D, O, N, K, E, Y}
T300 {M, A, K, E}
T400 {M, U, C, K, Y}
T500 {C, O, O, K, I, E}
a. Tìm tất cả tất cả các tập phổ biến Itemsets sử dụng thuật toán Apriori
b. Liệt kê tất cả các luật kết hợp mạnh (với độ support s, và confidence c) đáp ứng tân
từ sau, trong đó X là biến biểu diễn khách hàng và item i là các biến biểu diễn các mặt
hàng (ví dụ A, B, …)
Câu 3: (2 điểm)
Trình bày các điểm khác biệt giữa kho dữ liệu và một cơ sở dữ liệu thông thường
Câu 4: (2 điểm)
Cho tập dữ liệu dùng để phân tích về độ tuổi được sắp xếp tăng dần như sau: {13,
15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46,
52, 70}
a. Sử dụng phương pháp làm mịn trung vị với độ rộng bin là 3. Minh họa các bước
thực hiện
b. Sử dụng phương phương pháp chuẩn hóa decimal-scale để biến đổi giá trị tuổi 35.
----------------------------***HẾT***----------------------------
Lưu ý: - Không sửa, xóa đề thi, nộp lại đề sau khi thi