科目代码、名称:

837、数据挖掘

专业类别：

■学术学位     □专业学位

适用专业:

管理科学与工程

一、基本内容

第一章 关联规则发现

        1、熟练掌握Apriori算法基本思想和原理。

        2、掌握FP树算法的基本原理。

        3、掌握增量关联规则发现算法原理。

第二章 数据分类

       1、熟知各种决策树分类算法的思想和原理。

       2、熟练掌握ID3算法计算过程。

       3、掌握Boosting算法的基本思想。

       4、熟练掌握支持向量机分类建模原理和计算方法。

第三章 聚类分析

      1、熟练掌握聚类分析的原理和数据处理技术

      2、熟练掌握划分聚类方法

      3、熟练掌握中心点聚类算法

      4、熟练掌握密度聚类算法

第四章 神经网络

        1、掌握神经网络的分类与构造原理

        2、熟练掌握单层感知机原理与学习算法

        3、掌握BP算法原理与学习过程

        4、掌握SOM算法原理与学习过程

二、考试要求（包括考试时间、总分、考试方式、题型、分数比例等）

考试题型：简答题（10%）、计算题（40%，仅根据算法计算结果）、应用分析题及计算（50%，先建立模型然后分析建模及算法提出）。

注重掌握关联规则、分类、聚类和神经网络的各种算法原理、应用题模型建立及其计算分析。

三、主要参考书目

数据挖掘技术及应用，陈安等编著，科学出版社,2006年