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数据挖掘的复习总结（ APRIORI算法 ，OLAP操作）
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上传时间: 2011-06-16
详细说明： 数据挖掘提纲 1. 数据挖掘的概念：（商业及学术方面） 2. 数据挖掘的模式 3. OLAP技术，多维数据模型，数据立方体概念，构建星型数据库模型 4. 度量分类与计算 5. K均值分配方法 6. OLAP操作有哪些 7. 数据预处理（最小-最大规范化和小数定标规范化） 8. 知识度与精确度的概念 9. T权值与D权值计算 10. 目标类与对比类（得到一些最终的描述） 11. APRIORI算法（用apriori算法找出频繁项集） 12. 由关联挖掘到相关分析，强关联规则未必有趣，通过例子进行说明 13. 分类的步骤有哪些 14. 分类的方法有哪些 15. 预测中的线性回归是怎么计算的 16. 聚类的概念，分类方法有哪些，开均值方法要掌握 17. 描述数据离散程度的统计度量 18信用卡欺骗检测 19星型模式图 20量化特征规则、量化判别规则和量化描述规则的区别 21SQL Server Analysis Services来建立一个数据仓库 22强关联规则一定是有趣的吗 ？看P172例题 23通过面向属性的归纳后得到的训练样本集合，要求用信息增益的办法判断其某些属性是否为强相关属性
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