Podcast
Questions and Answers
Care este metoda folosită pentru completarea valorilor lipsa, în cazul în care eticheta clasei lipsește?
Care este metoda folosită pentru completarea valorilor lipsa, în cazul în care eticheta clasei lipsește?
Ce tehnică este utilizată pentru identificarea valorilor aberante în seturile de date?
Ce tehnică este utilizată pentru identificarea valorilor aberante în seturile de date?
În contextul transformării datelor, ce presupune procesul de netezire?
În contextul transformării datelor, ce presupune procesul de netezire?
Ce metodă este folosită pentru a înlocui valorile numerice continue cu valori discrete?
Ce metodă este folosită pentru a înlocui valorile numerice continue cu valori discrete?
Signup and view all the answers
Care este scopul integrării datelor?
Care este scopul integrării datelor?
Signup and view all the answers
Ce implică procesul de normalizare min-max?
Ce implică procesul de normalizare min-max?
Signup and view all the answers
Care între metodele de completare a valorilor lipsă este considerată ineficientă atunci când multe atribute au valori lipsă?
Care între metodele de completare a valorilor lipsă este considerată ineficientă atunci când multe atribute au valori lipsă?
Signup and view all the answers
Ce tehnică de netezire implică utilizarea mediei, medianei sau marginilor pentru valorile datelor sortate?
Ce tehnică de netezire implică utilizarea mediei, medianei sau marginilor pentru valorile datelor sortate?
Signup and view all the answers
Ce presupune normalizarea z-mediu?
Ce presupune normalizarea z-mediu?
Signup and view all the answers
Care dintre următoarele afirmatii descrie cel mai bine normalizarea nominală?
Care dintre următoarele afirmatii descrie cel mai bine normalizarea nominală?
Signup and view all the answers
Ce reprezintă entropia în contextul selecției datelor?
Ce reprezintă entropia în contextul selecției datelor?
Signup and view all the answers
Care este principalul avantaj al metodelor de filtrare în selecția atributelor?
Care este principalul avantaj al metodelor de filtrare în selecția atributelor?
Signup and view all the answers
Cum se definește câștigul informațional?
Cum se definește câștigul informațional?
Signup and view all the answers
Ce implica normalizarea ITF?
Ce implica normalizarea ITF?
Signup and view all the answers
Care dintre următoarele metode utilizează un model pentru a determina calitatea unui subset de atribute?
Care dintre următoarele metode utilizează un model pentru a determina calitatea unui subset de atribute?
Signup and view all the answers
Ce presupune discretizarea în procesul de selecție a datelor?
Ce presupune discretizarea în procesul de selecție a datelor?
Signup and view all the answers
Care dintre următoarele măsuri descrie gradul de ușurință în interpretarea regulilor de asociere?
Care dintre următoarele măsuri descrie gradul de ușurință în interpretarea regulilor de asociere?
Signup and view all the answers
Ce tehnică nu este menționată pentru îmbunătățirea eficienței algoritmului Apriori?
Ce tehnică nu este menționată pentru îmbunătățirea eficienței algoritmului Apriori?
Signup and view all the answers
În procesul FP-Growth, ce se face prima dată?
În procesul FP-Growth, ce se face prima dată?
Signup and view all the answers
Cum sunt ordonate item-urile în mulțimea generată de FP-Growth?
Cum sunt ordonate item-urile în mulțimea generată de FP-Growth?
Signup and view all the answers
Care este funcția nodului rădăcină în arborele de frecvențe creat de FP-Growth?
Care este funcția nodului rădăcină în arborele de frecvențe creat de FP-Growth?
Signup and view all the answers
Ce se întâmplă cu nodurile comune în FP-tree?
Ce se întâmplă cu nodurile comune în FP-tree?
Signup and view all the answers
Ce nu se face în timpul mineritului pattern-urilor frecvente?
Ce nu se face în timpul mineritului pattern-urilor frecvente?
Signup and view all the answers
Ce tehnică reduce volumul de date procesate în algoritmul FP-Growth?
Ce tehnică reduce volumul de date procesate în algoritmul FP-Growth?
Signup and view all the answers
Ce reprezintă regula 70-30 în procesul de testare a modelului?
Ce reprezintă regula 70-30 în procesul de testare a modelului?
Signup and view all the answers
Care dintre următoarele măsurători externe indică omogenitatea unui cluster?
Care dintre următoarele măsurători externe indică omogenitatea unui cluster?
Signup and view all the answers
În metoda de 10-Fold Crossvalidation, cum se utilizează datele?
În metoda de 10-Fold Crossvalidation, cum se utilizează datele?
Signup and view all the answers
Ce măsură examinesază disimilaritatea dintre clustere?
Ce măsură examinesază disimilaritatea dintre clustere?
Signup and view all the answers
Care este scopul etapelor de învățare și clasificare în clasificare?
Care este scopul etapelor de învățare și clasificare în clasificare?
Signup and view all the answers
Ce reprezintă recall-ul într-un set de date?
Ce reprezintă recall-ul într-un set de date?
Signup and view all the answers
Ce măsură evaluează cât de compacte sunt elementele dintr-un cluster?
Ce măsură evaluează cât de compacte sunt elementele dintr-un cluster?
Signup and view all the answers
Ce indică F-measure în procesul de clasificare?
Ce indică F-measure în procesul de clasificare?
Signup and view all the answers
Ce tip de reguli implică asocierile între item-uri dintr-o singură dimensiune?
Ce tip de reguli implică asocierile între item-uri dintr-o singură dimensiune?
Signup and view all the answers
Care dintre următoarele metode de învățare se bazează pe utilizarea unor exemple de antrenament organizate sub formă de perechi intrare-ieșire?
Care dintre următoarele metode de învățare se bazează pe utilizarea unor exemple de antrenament organizate sub formă de perechi intrare-ieșire?
Signup and view all the answers
Ce caracteristică definește regulile de asociere cantitativă?
Ce caracteristică definește regulile de asociere cantitativă?
Signup and view all the answers
Ce descrie cel mai bine procesul de clustering în metoda de învățare nesupervizată?
Ce descrie cel mai bine procesul de clustering în metoda de învățare nesupervizată?
Signup and view all the answers
Care este diferența principală între învățarea on-line și învățarea off-line?
Care este diferența principală între învățarea on-line și învățarea off-line?
Signup and view all the answers
Ce tip de regulă permite o analiză detaliată și complexă a datelor, generând la multiple nivele de abstractizare?
Ce tip de regulă permite o analiză detaliată și complexă a datelor, generând la multiple nivele de abstractizare?
Signup and view all the answers
Ce presupune modul de antrenare în învățarea automată?
Ce presupune modul de antrenare în învățarea automată?
Signup and view all the answers
Ce tip de regulă se bazează pe asocierea între prezența sau absența item-urilor?
Ce tip de regulă se bazează pe asocierea între prezența sau absența item-urilor?
Signup and view all the answers
Ce tip de abordare utilizează metodele aglomerative pentru a forma clustere?
Ce tip de abordare utilizează metodele aglomerative pentru a forma clustere?
Signup and view all the answers
Care dintre următoarele descrieri este corectă pentru metoda 'Average Link'?
Care dintre următoarele descrieri este corectă pentru metoda 'Average Link'?
Signup and view all the answers
Ce se întâmplă în metoda de clustering bazată pe densitate?
Ce se întâmplă în metoda de clustering bazată pe densitate?
Signup and view all the answers
Care este obiectivul principal al metodei partitionale în clustering?
Care este obiectivul principal al metodei partitionale în clustering?
Signup and view all the answers
În ce constă metoda 'Single Link' în formarea clusterelor?
În ce constă metoda 'Single Link' în formarea clusterelor?
Signup and view all the answers
Ce se întâmplă când similaritatea dintre două clustere este sub un prag prestabilit?
Ce se întâmplă când similaritatea dintre două clustere este sub un prag prestabilit?
Signup and view all the answers
Cum se actualizează matricea de similaritate după unirea a două clustere?
Cum se actualizează matricea de similaritate după unirea a două clustere?
Signup and view all the answers
Care este un aspect specific al metodelor bazate pe grid în clustering?
Care este un aspect specific al metodelor bazate pe grid în clustering?
Signup and view all the answers
Study Notes
Data Mining și Avantaje
- Data mining este extragerea cunoștințelor din cantități mari de date.
- Este similar cu Knowledge Discovery from Data (KDD).
- Include pași iterativi: curățarea, integrarea, transformarea, selectarea, minarea datelor, evaluarea și prezentarea cunoștințelor.
- Scopul principal este găsirea informațiilor valoroase din cantități mari de date.
- Data mining furnizează cunoștințe noi din datele existente (baze de date publice, guvernamentale și companii).
- Aceste date îmbunătățesc serviciile, producția și procesele de extragere a cunoștințelor.
Pași Data Mining
- Preprocesarea datelor: pregătirea datelor pentru minerit, inclusiv curățarea datelor (eliminarea zgomotului și inconsistențelor), integrarea datelor (combinarea datelor din mai multe surse - crearea de depozite de date/data warehouses), și transformarea datelor (adaptarea datelor la forma necesară pentru minerit, prin sumarizare/agregație). Selectarea datelor pentru a extrage cele relevante. Procesul interacționează cu utilizatorul sau o bază de cunoștințe.
- Analiza datelor: aplică metode pentru a extrage modele din date, incluzând asocieri, corelări, clasificare, clustering, și analiza evoluției în timp.
- Evaluarea modelelor: identificarea modelelor cu adevărat interesante, bazată pe măsuri precum suport, încredere, acuratețe, precizie, și recall.
Data Warehouse(DW)
- Un DW este un depozit centralizat de date integrat, structurat pentru interogare și analiză, nu pentru procesarea tranzacțiilor.
- Stochează date din surse diferite pentru raportare și analiză.
- Caracteristici: orientat pe subiecte, integrat, nevolatil, variabil în timp.
Preprocesarea datelor în Data Mining
- Curățarea datelor: elimină date incomplete, zgomotoase și inconsistente (ex: date lipsă, valori aberante), prin diverse metode, inclusiv tehnici de completare sau netezire.
- Integrarea datelor: combină date din surse multiple într-o bază unificată.
- Transformarea datelor: convertește date în formatele necesare pentru minerit.
Normalizarea datelor
- Normalizarea binară: transformă valorile unui atribut în 0 sau 1 în funcție de prezența sau absența atributului respectiv în înregistrări.
- Normalizarea min-max: ajustează valorile unui atribut într-un interval specific (ex: 0-1).
- Normalizarea z-mediu: centrrează valorile unui atribut în jurul mediei și le standardizează (divizează prin deviația standard).
- Alte tipuri de normalizare: nominală, suma 1, logaritmică, ITF.
Selectarea datelor
- Selectează datele relevante, esențiale pentru analiza inițială.
- Metode wrapper și metode de filtrare.
Entropia și câștigul informațional
- Măsuri pentru evaluarea și caracterizarea purității unui set de date.
- Măsoară omogenitatea seturilor de date.
- Câștigul informațional reprezintă reducerea în entropie datorată grupării datelor conform unui atribut.
Mineritul regulilor de asociere
- Identifică dependențe/asociații între elementele datelor.
- Reprezintă seturi de articole frecvente.
- Se creează reguli în forma A => B, unde A și B sunt seturi de articole, conform pragului minim de suport și încredere.
- Algoritmul Apriori identifică aceste reguli.
Evaluarea algoritmilor învățare
- Masuri pentru evaluarea performanței algoritmilor de învățare.
- Se determină exactitatea, precizia, recall-ul, F-measure, entropia, balance, separability, compactness.
Clustering
- Gruparea automată a datelor în cluster-e pe baza similarităților.
- Necesită scalabilitate, dimensionalitate, adaptabilitate, insensibilitate, și interpretabilitate.
- Algoritmul k-Means și algoritmi ierarhici.
Clasificarea
- Atribuirea etichetelor datelor din diverse clase.
- Necesită date de antrenament.
- Metode: K-Nearest Neighbor (KNN), arbori de decizie, Mașini cu Vectori de Suport (SVM), Rețele Neuronale, clasificarea prin analogie.
Centroizi
- Reprezintă punctul central al elementelor din aceeasi clasa (centroidul).
- Calculul centroizilor permite clasificarea datelor nou-venite.
Algoritme de clasificare
- Algoritme care permit atribuirea datelor la diferite clase.
- Metoda clasificatorului Rocchio utilizează centroizi pentru a defini granitele de separare dintre clase.
- Centrele de greutate ale datelor din fiecare clasă.
- Delimitarea granițelor clasei
- Determinarea algoritmilor de atribuire a datelor la clase.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Acest quiz explorează conceptele fundamentale ale data mining-ului, inclusiv definirea acestuia și pașii necesari pentru extragerea cunoștințelor din date. Vei învăța despre procesul de preprocesare a datelor, curățarea și integrarea acestora, precum și importanța datelor pentru îmbunătățirea serviciilor și proceselor. Testează-ți cunoștințele acum!
