浙江农林大学高数试卷与答案

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促进交叉销售，在零售业的购物篮分析理解顾客行为，及保险业用于客户细分和欺诈检测，电子商务中网站日志分析提升用户体验，税务探测逃税，警察部门通过数据分析防治犯罪，医学领域数据挖掘有助医疗保健决策，系统包含数据预处理、知识表示、挖掘算法和后处理四步主要。预处理包含数据清洗、集成、转换和归约，知识表示将挖掘结果转化易于理解和应用形式，核心部分包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等多方法，后处理涉及解释和评估挖掘结果，国际数据挖掘领域研究和交流主要通过KDD国际会议等会议和期刊，会议每年吸引专家学者分享最新研究成果，而《知识发现与数据挖掘》期刊是该领域权威出版物，发布众多高质量研究论文，课后研读的论文学生能深入探讨数据挖掘具体算法如决策树、神经网络、支持向量机，应用实际问题，了解数据挖掘面临的挑战如数据质量、隐私保护、可解释性及实时性等，数据挖掘是现代信息社会至关重要技术，不仅帮助企业和组织从数据获取价值，还可推动科学研究和社会进步，通过学习和掌握数据挖掘相关知识，专业人士可更好应对信息过载，发现数据背后潜在规律，从而做出更明智决策。

学习数据挖掘课程？浙江大学王灿老师授课视频结合韩家炜经典教材《数据挖掘: 原理与算法》，带你深入浅出地探索数据挖掘的奥秘。

【算法设计与分析】是计算机科学中的重要课程，专注于有效算法的设计和性能分析。本试卷广泛涉及多种算法类别及其特性。1. 哈夫曼编码：这种前缀编码方法以哈夫曼树为基础，用于数据压缩，树中的叶子节点数对应码字数量，本题的哈夫曼树共有215个节点。2. 动态规划：这种方法通过解决子问题来解决整体问题，主要用于优化，与归并排序等非动态规划算法不同。3. 随机算法：蒙特卡罗、拉斯维加斯和舍伍德算法属于不同类型的随机算法。4. 分枝限界法：全局优化方法，包括广度优先和深度优先两种实现方式。5. 搜索算法：贪心法和分支界限法常用于效益优先搜索。6. 时间复杂度：贪心算法通过排序实现最优装载问题，时间复杂度通常为O(nlogn)。7. 算法性质：唯一性、有限性、明确性和确定性是算法的重要性质。8. 分治法：将大问题分解为小问题并合并子问题解的方法。9. 回溯法：通过系统搜索所有解或任意解的方法，利用栈保存路径。程序设计题涉及会议安排、阶乘序列求和、序列中的最大最小元素等。

毕业项目日志 - 扩大测试结果 求解时间对比 动态算法：30.951173 秒 传统 IP 模型：2.5568e+04 秒 改进优化单行线法则：80.5105 秒 动态算法改进 在论文撰写过程中，发现动态算法的冲突解除算法的时序逻辑存在问题。经过修改，已成功解决该问题，并得到了正确的无碰撞结果。此外，还对等待处理进行了修改，防止在高密度情况下出现卡死状况。 测试结果分析 针对 13*13 环境下 16 个机器人的情况，对三种方法（动态算法、传统 IP 模型、改进优化单行线法则）进行了测试，测试结果如下： 动态算法： 在修改后，性能得到提升。但仍存在死锁和无法解决的冲突，只能解决部分冲突，总路径不具备最优性，对环境的适应性不高。总路径长度：287。 传统 IP 模型： 能够解决所有冲突，并能达到该环境下的最优总路径，但求解时间过长。最优路径：132。 改进优化单行线法则： 能够解决所有冲突，求解时间介于动态算法和传统 IP 模型之间，但总路径长度尚未达到最优。 平均最优路径测试 测试时间： 动态算法：30.951173 秒 传统 IP 模型：2.5568e+04 秒 改进优化单行线法则：80.5105 秒 测试效果： 动态算法：存在死锁，部分冲突无法解决，总路径非最优，环境适应性不高。 传统 IP 模型：解决所有冲突，总路径最优，但求解时间长。 改进优化单行线法则：解决所有冲突，求解时间适中，但总路径尚未达到最优。

数据库系统原理是计算机科学中的重要领域，涉及到数据的组织、存储、检索和管理。以下是对核心概念的详细说明：1. 数据库阶段：数据独立性最高的是数据库系统阶段，通过数据描述语言（DDL）和数据操纵语言（DML）实现逻辑独立和物理独立。2. SQL的SELECT语句：用于从数据库中选取符合特定条件的记录。3. 数据库特性：设计减少冗余，提高数据共享，但不能完全避免数据重复，需确保更新一致性。4. 模式/外模式映像：实现逻辑独立性的机制，允许用户更改数据库的内部结构而不影响应用逻辑。5. 关系代数运算：基本运算有并、差、选择、投影和笛卡尔积，自然连接是扩展运算。6. EXISTS谓词：用于测试子查询是否返回至少一行数据。7. 规范化：消除插入、删除和更新异常，减少冗余，提高一致性。8. 数据完整性：确保数据的正确性和一致性，完整性规则保证准确性。9. 三级模式体系结构：确保数据独立性，降低应用程序对底层存储结构的依赖。10. 后援副本：用于故障后的恢复，数据备份可用于恢复数据。简答题要点：1. 数据完整性：通过实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性来确保。2. 事务的ACID特性：原子性、一致性、隔离性和持久性。3. 并发控制问题：可能导致数据不一致性问题，如丢失更新、脏读等。4. 数据安全性：通过权限控制、角色管理、加密等保护数据。编程与关系运算部分涉及SQL语句的编写，包括触发器、存储过程等。综合设计题主要考察对关系数据库理论的理解，包括候选键识别、函数依赖最小化等。

重庆邮电大学《数据结构2015》历年期末考试试卷及答案PDF，提供下载。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在当今信息时代尤为重要。广东工业大学作为知名高等教育机构，其数据挖掘课程试卷详尽反映了该领域的重要知识点和教学重点。深入探讨了试卷涵盖的主题及与数据挖掘相关的理论和技术。数据挖掘主要分为描述性挖掘、预测性挖掘和规范性挖掘三大类别。描述性挖掘通过聚类分析揭示数据自然群体，预测性挖掘则应用于未来趋势预测，规范性挖掘则为决策者制定策略提供操作规则。试卷还覆盖了数据预处理步骤，如数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以及关键的特征选择环节。在算法方面，决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和聚类算法等都是试卷的考察重点。此外，还介绍了模式评估和验证方法，以及常用的评估指标和机器学习框架。数据挖掘在市场分析、金融风控、医疗健康和社交媒体分析等领域有广泛应用。试卷要求学生通过实际案例分析问题，并设计解决方案，评估方法的合理性和效果。总体而言，广东工业大学的数据挖掘试卷全面检验了学生对数据挖掘理论和实践的理解。

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 维度表： 时间维度表 (Time Dimension) | 列名 | 描述 ||-----------------|---------------------|| time_key | 时间维度主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 (Location Dimension) | 列名 | 描述 ||------------------|-----------------|| location_key | 地理位置维度主键 || street | 街道 || city | 城市 || state_or_province | 州/省 || country | 国家 | 商品维度表 (Item Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| item_key | 商品维度主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分店维度表 (Branch Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| branch_key | 分店维度主键 || branch_name | 分店名称 || branch_type | 分店类型 |

分段函数在不同自变量变化范围中，使用不同的式子来表示函数，称为分段函数。例如，在自变量不同范围内，函数可以用不同的表达式来描述其定义域和值域。在matlab中，可以通过定义多个条件来实现分段函数的表示与计算。