数据仓库与数据挖掘模拟二

1. 请说明如何使用神经网络进行分类？（5分） 2. 请用图示法表达出神经网络分类算法的步骤。（5分） 3. 针对下图的神经网络，已知：一个训练样本为X={1,0,1}（即：X1=1,x2=0,x3=1）,输出为1，w14=0.2, w15=-0.3, w24=0.4, w25=0.1, w34=-0.5, w35=0.2, w46=-0.3, w56=-0.2, 偏置值——节点4:-0.4,节点5:0.2,节点6:0.1，学习率设为0.9。请写出使用第二问的神经网络分类算法训练的（计算）过程。（10分）（共20分）

   
   

1.由于关联规则挖掘算法Apriori存在效率瓶颈，请给出五种提高Apriori算法效率的方法，并详细说明。（15分） 2.请写出FP-tree关联规则挖掘算法的主要步骤。（5分）（共20分）

1.请详述数据仓库后端工具要完成的工作。（10分） 2.在数据分析、支持决策过程中经常使用支持联机分析挖掘(OLAM)，请详述使用支持联机分析挖掘(OLAM)的原因。（10分） （共20分）

1. 何为OLTP？何为OLAP？请详述OLAP和数据挖掘是如何实现支持管理决策的。（10分） 2.请详细阐述多维数据模型的各个OLAP操作。（10分）（共20分）

1.数据挖掘是一门交叉性学科，它涉及到哪些领域？可广泛地应用于哪些方面。（6分） 2.数据挖掘的数据准备是否做得充分将影响到数据挖掘的效率和准确度以及最终模式的有效性，其数据准备包括哪些方面工作？（10分） 3.为什么数据挖掘需要评价阶段？（4分）（共20分）